DY-2026/GameDesignOS

解決する課題

GameDesignOSは、AIが生成したゲームデザインの出力が断片化してしまう問題に取り組みます。散在するチャットログや単発のプロンプトに代わり、AIの提案を決定、仮定、証拠に基づく実験といった、永続的でレビュー可能なプロジェクト資産に変換する構造化された操作レイヤーを提供します。

仕組み

このシステムは、ローカルファーストのCLIおよびワークスペースマネージャーとして動作し、AIエージェントと統合されます。7つの専門ワークフロー（例：コンセプトアーキテクチャ、エクスペリエンス分析）からなる「Skill Kernel」と、19のスキーマからなる「Contract Layer」を使用して、異なるAIスキルからの出力が相互運用可能で構造化されるようにします。

ワークフローは厳格なパスに従います：Idea $\rightarrow$ Evidence $\rightarrow$ Experiment $\rightarrow$ Decision $\rightarrow$ Learning。AIが自律的に重要なプロジェクトの選択を行うことを防ぐため、システムは「Human Gates」を実装しており、決定が記録される前に人がレビューして承認することが求められます。

対象者

AIを使用して設計プロセスを加速させるが、人間の主導権、プロジェクトメモリ、および証拠に基づく意思決定を維持する必要があるゲームデザイナーや開発チーム。

ハイライト

• 証拠ファーストのアプローチ： すべての判断は、ゲームプレイ録画のタイムスタンプやスクリーンショットなど、特定のソースに遡ります。
• 人間によるゲート付き決定： AIが作業を提案し構造化することはできますが、コミットメントを変更する決定は人間の承認が必要です。
• 専門スキルカーネル： コンセプトアーキテクチャ、エクスペリエンス密度の最適化、提案作成のための専用ツールが含まれています。
• ローカルファーストランタイム： ワークスペースの管理、プロジェクトの健全性の検証、および決定グラフのエクスポートを絶え間ないモデル呼び出しなしで行うための決定論的CLI。
• エージェントのポータビリティ： MarkdownベースのスキルをサポートするさまざまなAIエージェント（例：Claude Code, Codex）と互換性があります。