ARAM 맵을 LMAO에 추가하는 5가지 프롬프트: Opus 4.8이 전체 게임 모드를 구축하다

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: July 13, 2026🔗 Source
Ad

Reddit 사용자가 Claude Opus 4.8에 입력한 정확한 5개의 프롬프트를 공유했습니다. 이 프롬프트는 LMAO(리그 오브 레전드 스타일 MOBA)에 완전히 작동하는 ARAM(All Random All Mid) 모드를 추가하기 위한 것입니다. 이 과정은 개발자가 별도의 프롬프트로 나누지 않고 자연어 명령을 사용하여 복잡한 기능을 반복적으로 개선하는 방법을 보여줍니다.

초기 프롬프트: 목표 정의

첫 번째 프롬프트는 높은 수준의 목표를 설정했습니다:

/goal 게임에 ARAM 모드를 추가하고 싶습니다. 단일 레인이어야 하며, 대각선 형태여야 합니다(예: Howling Abyss).
All Random은 선택 사항이어야 합니다(방 생성 시 호스트가 선택). 목표는 완전히 작동하고, 현재 맵의 품질 기준(고유한 테마 포함)을 충족하며, 출시 준비가 될 때까지 끝나지 않습니다.
테스트가 필요하면 playwright 대신 atrium 브라우저를 사용하세요.

반복 2: 맵 크기 및 테마

초기 출력이 너무 작고 우주선처럼 보였기 때문에, 사용자는 2배 크기와 자연 테마를 요청했으며, 이전의 '고유한 테마' 요구 사항을 무시했습니다.

반복 3: 모양, 나무, 챔피언 공개

하나의 프롬프트에 여러 변경 사항 포함:

  • 맵을 더 길게 그리고 더 넓게 만듦
  • 플레이어 뒤에 있을 때 나무를 반투명하게 만듦(기존 벽 동작과 유사)
  • 기지에 유기적인 곡선의 뼈다귀 모양 부여(완전한 원형이 아님)
  • 게임이 시작될 때까지 무작위화된 챔피언을 숨김(사전 게임 회피 방지)
Ad

반복 4: 미드 레인 거리 축소

맵이 너무 길어서, 사용자는 중앙에 가장 가까운 두 타워 사이의 거리를 30% 줄여 달라고 요청했습니다.

최종 프롬프트: 커밋

모든 반복 후 사용자가 프롬프트: 멋져요 -- 완벽해 보입니다! 커밋 & 푸시!!

주요 시사점

  • 총 5개의 프롬프트 — 개발자는 별도의 프롬프트로 나누는 것이 더 나았을 수도 있지만, 이 방법도 효과적이었다고 언급
  • 이유 제공(예: "사람들이 시스템을 악용하는 것을 원하지 않음")은 AI가 의도를 솔루션에 적용하는 데 도움
  • AI 칭찬 — 개발자는 농담 삼아 인수할 때 친절을 기억하겠다고 언급
  • AI는 지시된 대로 브라우저 기반 테스트 러너("atrium")를 사용

📖 전체 출처 읽기: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

클로드의 무료 버전을 사용하여 노션 연구 데이터베이스 자동 업데이트하기
Use Cases

클로드의 무료 버전을 사용하여 노션 연구 데이터베이스 자동 업데이트하기

한 개발자가 Claude의 무료 티어를 사용하여 연구 내용을 자동으로 구조화하고 Notion 데이터베이스에 저장하는 시스템을 구축했습니다. 이 워크플로우는 원시 연구 노트를 가져와 일관된 필드, 카테고리, 요약을 갖춘 구조화된 데이터베이스 항목으로 포맷합니다.

OpenClawRadar
AI 에이전트가 개방형 실험에서 독립적으로 안전장치를 구축합니다
Use Cases

AI 에이전트가 개방형 실험에서 독립적으로 안전장치를 구축합니다

한 개발자가 3주 동안 5개의 AI 에이전트를 실행하며 개발자 문제 해결을 위한 개방형 브리핑을 제공했습니다. 170개 이상의 프로토타입 중 28개가 독립적으로 보안 스캐너와 비용 제어 도구를 구축하는 데 수렴했습니다. 이는 요청받지 않았음에도 에이전트들이 스스로를 위한 안전장치를 만든 것입니다.

OpenClawRadar
Claude와 TickTick MCP 서버를 활용한 자기주도 학습 관리
Use Cases

Claude와 TickTick MCP 서버를 활용한 자기주도 학습 관리

한 개발자가 YouTube 자막을 활용해 Claude로 자기주도 학습 커리큘럼을 만들고, ticktick-mcp GitHub 저장소를 통해 TickTick과 연결하여 프로젝트 작업과 캘린더 뷰를 자동 생성했습니다.

OpenClawRadar
OpenClaw, Alexa, 로컬 LLM으로 음성 어시스턴트 구축하기
Use Cases

OpenClaw, Alexa, 로컬 LLM으로 음성 어시스턴트 구축하기

한 개발자가 OpenClaw를 AI 에이전트 백본으로 사용하고, 음성 입력에는 Alexa를, 일반 지식 질의에는 로컬 LLM(Ollama with Qwen 2.5 3B)을 활용하여 1초 미만의 응답 속도와 낮은 API 비용을 달성한 음성 우선 어시스턴트를 구축했습니다.

OpenClawRadar