Alguns meses atrás, percebi algo divertido — a minha cãozinha kavapu Momo (uma mistura de Cavalier King Charles Spaniel e Toy Poodle) roubou o meu bálsamo labial diretamente da mesa, enquanto eu trabalhava num projeto no Godot. A cadela pisou na teclado, e eu vi uma entrada estranha no terminal. A primeira ideia foi hacking, mas não — simplesmente Momo decidiu explorar a minha área de trabalho. Passou o tempo, e acabei sem emprego. Contando essa história aos amigos, pensei: e se realmente enviássemos essa entrada canina para o Claude Code? E se desse para criar algo a partir desse caos? Decidi testar.

Aconteceu que sim. Passei vários meses a treinar a Momo a digitar num teclado conectado via Raspberry Pi, e a criar com o Claude Code jogos completos e jogáveis. Sim, a cadela — realmente digita com a pata nas teclas, recebe guloseimas, e como resultado surgem jogos no Godot com lógica em C#.

Tudo começou com o treino. As primeiras duas semanas, simplesmente colocava guloseimas no teclado para que a Momo percebesse que aquilo era interessante. Depois, ela aprendeu a passar a pata pelas teclas (sem pressionar), ou seja, a passar a pata, e comecei a recompensar cada toque com o som de um sino e uma porção de comida. Gradualmente, complicava o treino — exigia três movimentos em vez de um, automatizava tudo com a aplicação DogKeyboard. A cadela rapidamente entendeu a lógica: digitar — receber recompensa.

A parte técnica foi mais interessante. O Raspberry Pi intercepta as pressionas do teclado Bluetooth, filtra teclas perigosas (como Escape, para que a Momo não saia do chat), e envia o resto para o Claude Code. Quando a cadela digita texto suficiente, o programa dispara — um sinal sonoro avisa que o Claude está pronto, e a inteligente dispensadora de comida Aqara C1 dá-lhe uma guloseima. Tive que mexer no teclado — inicialmente tentei com teclados de silicone, mas a maior cadela, a Hana (uma mistura de spaniel maior, que pesa 8,6 kg), rasgou-os. Acabei por escolher o Logitech Pebble Keys 2 — compacto, resistente, Bluetooth, e a Momo adorou.

A parte mais interessante — como fiz o Claude trabalhar com a entrada da cadela. Enviar símbolos aleatórios é inútil, o Claude só diria que é ruído. Era preciso um sistema. Criei um prompt onde expliquei ao Claude que ele está diante de um misterioso game designer, que só fala em enigmas. Se a Momo digitar 'y7u8888888ftrg34BC', o Claude deve decodificar como 'Você quer um caçador de rãs 3D' e criar um jogo sobre uma rã que captura insetos com a língua. Parece loucura, mas funcionou.

Os primeiros jogos eram fraquinhos — sem som, sem personagem ou controle. Adicionei requisitos claros: som obrigatório, WASD ou setas, inimigo ou obstáculo, personagem visível. Os resultados melhoraram drasticamente. Depois, dei ao Claude ferramentas para autoavaliação — scripts para tirar screenshots, testes automáticos de níveis, verificação de ficheiros de cenas. Foi um momento de virada. O Claude começou a testar seus próprios jogos, encontrar bugs, corrigi-los e verificar o resultado. Vi-o passar por todas as seis fases do sistema de combate, para garantir que o chefe final funciona corretamente.

E o que saiu? A Momo criou várias jogos bastante funcionais. DJ Smirk — uma experiência sonora onde cada tecla emite um som diferente. Munch — um jogo competitivo de salada. Zaaz — um puzzle de colorir níveis. Octogroove — um jogo de ritmo com um polvo na bateria, mais difícil que Dance Dance Revolution. Quasar Saz — um RPG completo com seis níveis e um chefe, onde o personagem usa um saz espacial para lutar contra distorções sonoras. Todos esses jogos são realmente jogáveis, não apenas protótipos.

Mas a maior revelação não está nos jogos em si. Quando comecei a melhorar o sistema, percebi que o gargalo no desenvolvimento de IA não é a qualidade das ideias, mas a qualidade dos ciclos de feedback. Os jogos ficaram melhores não quando reescrevi o prompt, mas quando dei ao Claude a capacidade de ver os resultados do seu trabalho. As mesmas ferramentas que permitem à cadela criar jogos do caos ajudarão também você no trabalho com IA — não importa se é uma cadela ou um humano.

A Momo não é uma designer genial. É apenas uma kavapu que aprendeu que bater num retângulo de plástico leva a comida. Mas o sistema ao seu redor — dicas, ferramentas, feedback — transforma esse caos em algo funcional. Há um ano, parecia que a lacuna entre toques aleatórios da cadela e o desenvolvimento de software era enorme. Agora, parece muito menor. Todo o código está aberto, se quiser experimentar por si — com uma cadela, um gato ou apenas com o seu próprio teclado.