Скормил нейронкам сказку «Волк и семеро козлят» — получил три Telegram-квеста и один вывод про ИИ
Сравнил, как Gemini, Qwen и Claude справляются с одной и той же задачей на скорость, а заодно нашёл способ собрать свой квест в Telegram за вечер — без единой строчки кода.
Битва нейронок
Волк и семеро козлят — Gemini: https://t.me/wolfandgoatsbot
Волк и семеро козлят — Claude Sonnet 5: https://t.me/wolfandgoatsclaudesonnetbot
Волк и семеро козлят — QWEN 3.8 Max: https://t.me/wolfandgoatsqwenbot
Кому не лень пройдите все три — займёт минут пять — и напишите в комментариях, у кого получилось живее. У меня есть фаворит, но спойлерить не буду.
Никто не запрещает потом облагородить результат руками, я просто намеренно оставил всё как есть — для чистоты эксперимента.
Что получилось у нейронок
И вот здесь начинается самое интересное. Я дал всем трём моделям практически одну и ту же задачу: взять исходную сказку, превратить её в нелинейный Telegram-квест, добавить несколько вариантов развития событий и разные концовки — и при этом строго соблюдать формат JSON, который нужен редактору.
Gemini получился самым аккуратным в плане структуры. Он довольно хорошо держал в голове, где находится игрок, какие выборы уже были сделаны и куда ведёт каждая ветка. При этом сам сюжет местами получился немного слишком «правильным»: персонажи действуют логично, события связаны между собой, но иногда не хватает ощущения, что автор специально решил устроить игроку какую-нибудь дичь.
Claude больше понравился именно как сценарист. Он охотнее добавляет детали, диалоги, неожиданные реакции персонажей и вообще чаще пытается сделать из знакомой сказки именно игру, а не просто последовательность сцен. Но за эту свободу приходится платить: чем сложнее становится дерево, тем внимательнее приходится следить за структурой и форматом результата.
Qwen оказался где-то посередине. По драматургии местами выдаёт очень забавные решения, а с большими структурами справляется вполне уверенно. Иногда, правда, начинает слишком активно фантазировать и добавлять вещи, которых я вообще не просил. Что, с одной стороны, раздражает, а с другой — именно в таких случайностях иногда и появляются самые смешные моменты.
И самое забавное — ни одна из моделей не выиграла по всем параметрам сразу.
Одна лучше держит структуру, другая интереснее пишет, третья чаще выдаёт неожиданные решения. Поэтому если заниматься таким не один раз, а регулярно, я бы вообще не привязывался к одной нейронке: для сценария можно использовать одну модель, для расширения веток другую, а для картинок — третью.
Ну и, конечно, есть ещё один критерий: насколько сильно нейронка начинает ломаться, когда просишь её сделать не 10 узлов, а 30–40.
Вот тут уже становится особенно весело.
Потому что красивый текст написать сейчас умеют практически все. А вот заставить модель одновременно помнить сюжет, связи между всеми сценами, условия переходов и ещё выдать в конце валидный JSON — задача уже совершенно другого уровня.
Именно поэтому я решил не исправлять результат после генерации. Хотелось посмотреть не на то, кто может сделать хороший квест после получаса ручной работы, а на то, кто даст наиболее живой результат практически из коробки.
Здесь есть один довольно удобный момент: мне не пришлось отдельно писать трёх Telegram-ботов, городить сервер и вручную собирать десятки переходов между сценами.
Я использовал свой конструктор Questogram — он позволяет собрать квест в Telegram без программирования. Можно вручную, блоками, рисуя граф ветвлений на холсте — если вам не лень (мне, если честно, лень: в глубине души я кандидат в председатели Лиги Лени, просто мне лень председательствовать).
А можно, как я, отдать сценарий чат-боту, получить готовую структуру и потом руками поправить то, что не понравилось.
Для публикации понадобится обычный Telegram-бот и его токен от @BotFather.
Из более-менее готовых квестов на площадке сейчас могу выделить Apocalypsis — я сам его прошёл, и это уже совсем другой уровень по сравнению с «Волком и семью козлятами». Там есть изображения, ветвления и полноценный сюжет, а не просто демонстрация возможностей ИИ:
Именно на таких примерах, кстати, уже становится понятнее, зачем вообще нужен отдельный конструктор, а не просто ответ нейронки в виде текста: между «придумать историю» и «получить работающую игру» всё-таки есть небольшая пропасть.
Как это работает — 4 шага
- Придумываете идею.
- Отдаёте её ИИ, получаете на выходе JSON.
- Загружаете файл в конструктор.
- Получаете квест в редакторе, дорисовываете картинки — и публикуете.
То есть вместо полноценной разработки получается примерно такой конвейер:
идея → нейронка → JSON → редактор → Telegram-квест.
Полученный JSON сохраняете в файл (.json), логинитесь на questogram.online через Telegram, жмёте «Загрузить свой JSON» — и видите готовый граф квеста прямо в редакторе.
Промпт, если хотите повторить
К сообщению нужно прикрепить файл-образец синтаксиса JSON и отправить в любимую нейронку такой запрос, меняя только описание сюжета:
К сообщению прикреплён JSON-файл с примером квеста для Questogram. Используя его как шаблон, создай новый квест, строго сохранив структуру и синтаксис JSON, но с новым нелинейным деревом событий. Создай квест примерно на 20–30 узлов с несколькими разными концовками по мотивам [ваш сюжет]. Вместо изображений используй заглушки с уникальными ID и для каждого добавь промпт для генерации в Z-Image-Turbo.
На выходе получается обычный JSON, который потом можно загрузить в редактор и уже там смотреть, что нейронка натворила.
Для теста я взял мемную историю про Риту, которая не вернула камеру после фотосъёмки (кто в теме — тот в теме), и попросил Gemini 3.1 Pro развернуть её в фэнтези: Рита — коварная дракониха-барахольщица, похитившая Артефакт Запечатления, а игрок должен собрать пати из Рыцарей Свежего и Диванных Магов, пройти Болото Игнора и отбить лут у армии фейков-защитников. Модель, что характерно, поняла отсылку с полуслова.
Главные грабли — контекстное окно
Попросите нейронку сразу навернуть сложный ветвистый сюжет — она к середине забудет, что было в начале, и выдаст невалидный JSON, который Questogram откажется грузить.
Спасает простое правило: начинайте с 10–15 узлов, и только если загрузилось без ошибок — просите модель нарастить дерево.
Чем меньше деталей в одном запросе, тем меньше шанс, что модель поплывёт.
По моим тестам, Gemini 3.1 Pro, Qwen3.8-Max и Claude Sonnet 5 под эту задачу показали себя вполне по-разному. Каждая модель по-своему чувствует границы контекста, поэтому результат действительно имеет смысл сравнивать, а не просто однажды выбрать «любимую нейронку» и больше не смотреть по сторонам
Картинки
Встроенный в конструктор генератор (Z-Image Turbo) честно уступает Nana Banana от Google или Midjourney — но он бесплатный и без лимитов, в отличие от них.
Если сразу просить нейронку генерировать ещё и промпты для иллюстраций — это ощутимо съедает контекстное окно, так что для более сложных квестов лучше отделить картинки от сюжета отдельным запросом.
И тут, кстати, есть ещё один забавный эффект: ИИ может отлично придумать историю, но нарисовать для неё персонажа, который в следующей сцене внезапно выглядит как его двоюродный брат после трёх смен личности. Так что картинки всё равно лучше хотя бы немного контролировать руками.
Да, это можно назвать нейрослопом.
Но раньше между идеей «а прикольно бы сделать квест про...» и готовой игрой лежали сценарий, программирование, иллюстрации и пара недель вечеров. Теперь это полчаса под пиво.
Не зашло — потеряли полчаса, а не месяц. Зашло — тогда уже можно браться всерьёз.
А если вам интересно не только покликать готовые примеры, но и попробовать собрать что-то своё, Questogram находится здесь: https://questogram.online/
А подробный разбор того, как устроен движок изнутри — включая собственный рантайм под ограничения Telegram — я отдельно разбирал на Хабре: https://habr.com/ru/articles/1065570/