레트로 파이썬 게임 개발: 아마존 Q CLI 활용 경험
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
개발 툴
대상자
- Python/PyGame 게임 개발자
- AI 도구와 협업하는 개발자
- 기초부터 중급 수준의 프로젝트 구현에 관심 있는 개발자
핵심 요약
- AWS CLI 기반 AI 개발 도구 Amazon Q를 활용해 Space Conquer 게임 프레임워크 개발
- 모듈화된 디렉토리 구조 (
src/,assets/,tools/)와 JSON 기반 자산 관리 자동화 구현 - AI 생성 코드 활용 사례
- pygame.sprite.Sprite 기반 Enemy/EliteEnemy 클래스
- pygame.sprite.groupcollide() 활용 충돌 감지
- 15% 확률 기반 Power-Up 생성 로직
섹션별 세부 요약
1. 프로젝트 목적
- Nostalgia Factor: Nokia 시대의 _Space Impact_ 게임을 현대적인 그래픽/사운드로 재현
- AI 개발 테스트: 게임 상태 관리, 실시간 입력 처리, 충돌 감지, 적 행동 생성 등 복잡한 로직을 AI와 협업해 개발
- 확장성 목표: 모듈화된 프레임워크 설계로 적, 아이템, 레벨 추가 용이
2. 프로젝트 구조 자동화
- JSON 메니페스트 기반 자산 관리
- asset_loader.py에서 json.load()로 이미지/사운드 로딩
- 예: load_assets_from_manifest(manifest_path) 함수
- 자동화 스크립트 생성
- tools/ 디렉토리에 manifest.json 생성 스크립트
- run_game.py로 OS에 따른 의존성 설치 및 게임 실행
3. AI 생성 코드 예시
- Enemy 클래스 정의
```python
class Enemy(pygame.sprite.Sprite):
def __init__(self, health, speed, score_value):
self.health = health
self.speed = speed
self.score_value = score_value
```
- EliteEnemy의 Sine Wave 이동 로직
```python
def update(self):
self.rect.y += self.speed * math.sin(pygame.time.get_ticks() / 1000)
```
- 충돌 감지 효율성
```python
pygame.sprite.groupcollide(player_bullets, enemies, True, True)
```
4. UI/UX 관련 구현
- GlowingPanel 클래스
- pygame.BLEND_RGBA_ADD로 투명도 조절 기반 펄스 효과 구현
- 재사용 가능한 UI 패널 컴포넌트
5. 실무 적용 팁
- 작은 단위로 프롬프트 분할: "Make a game" → "Create project structure" → "Generate Enemy class"
- 자동화 스크립트 활용: 자산 관리, 의존성 설치, 게임 실행 프로세스 자동화
- 모듈화 설계: 새로운 적/아이템 추가 시 기존 코드 수정 없이 확장 가능
결론
- Amazon Q CLI의 AI 기능 활용으로 게임 개발의 반복적 작업을 자동화하고, 모듈화된 프레임워크 구축 가능
- 작은 단위의 명확한 프롬프트와 JSON 기반 자산 관리는 개발 효율성 향상에 핵심 요소
- AI 생성 코드의 재사용성과 확장성을 고려한 설계가 실무 적용에 유리