뱀 게임 개발: Amazon Q CLI로 구현하는 단계별 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

앱 개발

대상자

Python 및 Pygame 기초 지식이 있는 개발자
AI 도구를 활용한 게임 개발에 관심 있는 초보자 및 중급자
WSL2 환경 설정이 가능한 Windows/Linux 사용자

핵심 요약

Amazon Q CLI를 활용하여 Pygame 기반 뱀 게임을 개발할 수 있음
다중 난이도 설정(Easy, Medium, Hard, Extreme), 스페셜 아이템(speed boost, invincibility), 장애물, 시각/청각 효과 등 확장 기능 구현
JSON 파일 기반 고스코어 저장 및 AWS Builder ID 인증 필수

섹션별 세부 요약

1. 프로젝트 개요 및 요구사항

Amazon Q CLI는 자연어 입력으로 코드 생성, 디버깅, 자동화 수행 가능
Python 3 및 Pygame 라이브러리 설치 필수
WSL2 또는 Linux/macOS 환경 필요
AWS Builder ID 인증 필수 (프리 사용 가능)

2. Amazon Q CLI 설치 및 설정

WSL2에서 CLI 설치: curl, unzip 설치 후 q/install.sh 실행
인증 절차: q login 명령어로 AWS Builder ID로 로그인
설치 검증: q doctor 명령어로 상태 확인

3. 기본 뱀 게임 구현

Pygame 기반 뱀 게임 생성: 화살표 키로 이동, 음식 섭취 시 성장, 벽/자기 충돌 시 종료
생성 파일: simple_snake_game.py
실행 명령: python3 simple_snake_game.py

4. 난이도 레벨 추가

DIFFICULTY_LEVELS 딕셔너리로 난이도 설정 (속도, 벽 충돌 여부 등)
메뉴 시스템: show_difficulty_menu() 함수로 난이도 선택 UI 구현
코드 예시:

DIFFICULTY_LEVELS = {
    "Easy": {"speed": 8, "wall_collision": False},
    ...
}

5. 특수 음식 및 파워업 구현

Food 및 PowerUp 클래스 생성: Food.type(normal, bonus, special) 구분
PowerUp 효과: 속도 증가, 무적, 점수 2배 등
코드 예시:

class PowerUp:
    def __init__(self):
        self.type = None
        self.lifespan = 10000  # 10초 유지

6. 장애물 추가

Obstacle 클래스: 무작위 생성, 뱀이 무적일 경우 통과 가능
코드 예시:

class Obstacle:
    def generate(self):
        num_obstacles = random.randint(5, 10)
        for _ in range(num_obstacles):
            pos = (random.randint(2, GRID_WIDTH - 3), ...)

7. 시각/청각 효과 구현

Particle 클래스: 음식/파워업 수집 시 입자 효과 생성
오디오 파일 로딩: eat.wav, game_over.mp3 등 Pixabay에서 다운로드
코드 예시:

eat_sound = try_load_sound("eat.wav")
eat_sound.set_volume(1.0)

8. 고스코어 저장 기능

JSON 파일에 고스코어 저장: highscores.json 생성
코드 예시:

def load_high_scores(self):
    highscore_file = os.path.join(DEFAULT_ASSETS_DIR, "highscores.json")
    with open(highscore_file, 'r') as f:
        return json.load(f)

결론

Amazon Q CLI를 활용하면 AI 기반으로 복잡한 게임 로직을 빠르게 구현 가능
난이도, 시각 효과, 고스코어 기능은 게임의 재미와 완성도를 높이는 핵심 요소
AWS Builder ID 인증과 WSL2 환경 설정은 필수 사전 조건으로 확인 필요