У вас есть идея игры. Возможно, это рогалик про алхимика, тактическая RPG на десять часов или мобильная головоломка, которая «точно зайдёт». В голове уже есть мир, персонажи, музыка, трейлер и отзывы игроков.

Бюджет прототипа начинается не с этого.

Он начинается с более скучного, но спасительного вопроса: что именно мы хотим проверить?

Прототип - это не маленькая версия всей игры. Это рабочая сборка, которая отвечает на один главный вопрос: есть ли в вашей идее игра, ради которой стоит тратить следующие месяцы или годы?

Шаг 1. Определите формат - соло или команда?

От этого зависит структура бюджета.

Если вы разрабатываете игру самостоятельно, в смету пойдут бытовые расходы, покупка оборудования и программ, затраты на маркетинг. Итого, затраты в месяц составят примерно 100 тысяч рублей. Конечно, кое на чём можно сэкономить, а на первых порах не учитывать свой вклад - время и труд. Использовать домашний компьютер, экономить на ПО.

При наличии мощного компьютера и использовании свободно распространяемого ПО, игра уровня Vampire Survivors может стоить 100 000 - 300 000 рублей. Но это нижний предел - минимальная боеспособная версия.

Команда из 2-5 человек. Здесь включается главная статья расходов - зарплаты. Зарплаты разработчиков составляют до 70% бюджета любого игрового проекта, делая расходы на персонал самой значительной статьёй при расчёте стоимости. Для прототипа на 2-3 месяца с командой из трёх человек (программист, художник, геймдизайнер) бюджет легко уходит за 500 000 - 1 000 000 рублей - и это без маркетинга.

Шаг 2. Зафиксируйте рамки: что входит, а что нет

Самая частая ошибка - считать прототип как «кусочек полной игры». Так бюджет сразу раздувается: хочется добавить ещё одного босса, ещё один режим, ещё один экран прокачки, ещё чуть-чуть сюжета.

Чтобы этого не произошло, составьте два списка.

Входит в прототип / Не входит в прототип

Особенно осторожно относитесь к словам «просто добавим». Просто добавить мультиплеер, вторую платформу или серверную часть обычно не получается: это новые задачи, интеграции, тестирование, баги и поддержка.

Шаг 3. Разбейте работу на мельчайшие задачи

Сделать детальный бюджет с самого начала проекта сложно, пока у вас нет хорошего прототипа. Особенно для инди-разработчиков - лучше сначала пройти через этап прототипирования и препродакшна, прежде чем можно реально оценить весь объём работ.

Принцип такой: вы перечисляете все задачи, необходимые для прототипа, и разбиваете каждую на измеримые компоненты. Допустим, вам нужно создать 10 персонажей для мобильной игры, и на каждого уходит 2 часа. Это 20 часов. Умножаем на ставку получаем стоимость затрат.

Шаг 4. Заложите резерв - обязательно

Важно заложить в бюджет резерв на непредвиденные расходы - минимум 15% от общей суммы. Геймдев печально известен своей непредсказуемостью, и практически каждый проект сталкивается с неожиданными трудностями, требующими дополнительных вложений.

Для прототипа резерв в 15 - 20% - это не перестраховка, а необходимость. Баги, пересмотр механик, «а давайте попробуем по-другому» - всё это пожирает часы и деньги.

Шаг 5. Спросите тех, кто уже это прошёл

Свяжитесь с разработчиками, которые делали игры, похожие на вашу. Если вы создаёте казуальную RPG - найдите компании, которые делали казуальные RPG или игры похожего масштаба. Попросите их поделиться конкретными цифрами по затратам на арт, музыку или разработку отдельных систем. Поскольку инди-разработчики часто живут на сбережения, они редко имеют формализованный бюджет или открыто о нём говорят.

Итого

Прототип инди-игры - это не «бесплатное развлечение на выходных». Даже при соло-разработке на бесплатном движке с домашним ПК у него есть цена - ваше время, ваша энергия, ваши упущенные возможности. Выстрелившие игры, созданные одним человеком, достаточно редки. Если их изучить, можно увидеть, как сложно было собирать проект в одиночку. Если вы готовы годами работать на энтузиазме и параллельно обеспечивать себя другим способом - можете попробовать соло-разработку.

Но честный бюджет - это не ограничение. Это система координат, которая не даёт заблудиться. Считайте, записывайте, пересматривайте каждый месяц. И помните: прототип, который прошёл проверку реальностью, стоит дороже любой «гениальной идеи», застрявшей в голове навсегда.

По VRAM ещё пара фишек. Квантованный KV-кэш (cache_type_k/v: q8_0) экономит полтора-два гига почти без потери качества. И выключили use_mmap, потому что на Windows это вызывало дикие фризы когда система начинала свопить на SSD.

А ещё наконец-то починили баг с заезженной пластинкой. Помните, модель могла выдать "О, ну что?" три раза подряд? Это было потому что repeat_penalty не передавался нормально. Теперь передаём repeat_penalty: 1.25 + frequency_penalty: 0.2 + presence_penalty: 0.2, и модель больше не зацикливается.

Память: от "забывает через 2 реплики" к "помнит, но не спамит"

Это была главная боль. Nova либо вообще ничего не помнила, либо вставляла факты в каждый ответ:

— Как дела?

— Помню, тебя зовут Никита, ты любишь synthwave и гранатовый чай. Как дела?

Что сделали:

Time decay в scoring памяти. Написал функцию time_decay_penalty, которая штрафует факты, упомянутые меньше 5 минут назад. Факт, который только что был в промпте, получает штраф 95% к relevance. Через 5 минут штраф обнуляется и факт снова доступен. В итоге Nova не повторяется, но и не забывает, просто использует другие факты из базы.

Динамические правила приветствия. В prompt_builder.py теперь анализируется conversation_meta.json. Если это первая реплика в сессии, можно поздороваться. Если активный диалог (меньше 5 минут с последней реплики), жёсткий запрет на "Привет!". Пауза 5-60 минут, продолжай естественно без приветствий. Долгое отсутствие (больше часа), можно сказать "с возвращением".

Оркестратор на маленькой LLM. Вынес извлечение фактов из try_save_memory в отдельный модуль orchestrator.py. Работает по двухуровневой схеме. Сначала регулярки (быстро, бесплатно, ловит 80% случаев типа "меня зовут...", "я люблю...", "а ещё..."). Если регулярки не сработали, тогда LLM с temperature: 0.0 для максимальной точности. Плюс пост-валидация: если в извлечённом факте нет ни одного слова из сообщения пользователя, отбрасываем как галлюцинацию.

Включили memory_v2 для casual-режима. Раньше в обычном small talk память вообще не подгружалась. Теперь подгружается, но лимитом в 2-3 факта + работает time_decay. Диалоги стали живее.

Портативная сборка: распаковал и запустил

Это была самая нудная часть, но самая важная. Хотел, чтобы тестерам не нужно было ставить Python, возиться с pip install, поднимать Ollama-сервер, гуглить какие CUDA-библиотеки нужны.

Что в архиве (1.2 ГБ без моделей):

install_llama_auto.bat это отдельная песня. Скрипт проверяет наличие CUDA через nvidia-smi, и в зависимости от результата ставит либо GPU-сборку llama-cpp-python, либо CPU-версию. Пользователю не нужно выбирать, всё происходит автоматически.

С python310._pth пришлось повозиться. В embedded Python по умолчанию закомментирована строка import site, из-за чего PYTHONPATH из bat-файла игнорируется. Раскомментировал, добавил ../site-packages, и всё заработало. Плюс в начало ui_main.py вставил sys.path-хак, который гарантированно добавляет корень проекта в пути поиска модулей, независимо от того как запущен скрипт.

Косметика и ребрендинг

Переименовал проект из Astra в Nova. Во всех файлах, UI, консоли, README. Astra была нормальным рабочим названием, но Nova лучше ложится на фиолетово-космическую тему интерфейса и звучит свежее.

Попутно починил кучу мелочей. Мемные диалоги подтверждения теперь тоже говорят "Nova" вместо "Astra". Аватар-заглушка с буквой "A" поменялся на "N". Кнопки run_ui.bat и install_deps.bat переименованы в run_nova.bat. Заголовок окна теперь ✦ Nova — Control Panel.

Что в планах на v0.3

Мастер первого запуска. Сейчас пользователь должен вручную править identity.txt и personality.txt. Хочется сделать диалоговый визард. "Как зовут твоего персонажа?", "Какой у него характер?", "Выбери голос".

OpenAI-совместимый API. Не все хотят возиться с .gguf файлами. Добавлю поддержку любого OpenAI-совместимого эндпоинта (OpenRouter, Together, локальные vLLM-серверы). Архитектура уже готова, нужен только новый backend-адаптер.

Векторный индекс для памяти. Текущая memory_v2 работает на текстовом скоринге (importance + time_decay + лексическое совпадение). Это работает до 200-300 фактов, потом начинает тормозить и терять релевантность. План: SQLite + эмбеддинги (sentence-transformers) для семантического поиска. Это задел на месяцы общения.

Что получилось в итоге

Nova v0.2 это уже не набор скриптов вокруг чат-бота, а самостоятельное приложение. Полностью локальное (никаких облаков, полная приватность). Портативное (1.1 ГБ + модели). С управлением VRAM (автовыгрузка по таймауту). С живой памятью (не спамит, не забывает, не повторяется). С эмоциональным ядром (настроение, отношения, стадии). С инициативой (пишет первой, если долго молчишь). С голосом (Faster-Whisper + Piper, опционально).

По-прежнему ищу тестеров

Особенно интересен фидбек от людей с разными GPU (от GTX 1060 до RTX 4090) и разными моделями (не только русскоязычные, хочу проверить как Nova работает с Llama 3, Mistral, Gemma).

Что нужно для теста:

1. Скачать архив (ссылка будет по запросу )

2. Запустить install_llama_auto.bat

3. Положить любую .gguf модель в папку models/

4. Запустить run_nova.bat

5. Поговорить , попробовать разные сценарии

Что очень поможет:

• Скриншоты странного поведения

• Логи из консоли (особенно [MEMORY ANALYZER RESULT] и [SESSION ANALYZER])

• Описание сценария: спросил то-то, ожидал то-то, получил то-то

Спасибо что дочитали. Если тема локальных ИИ-компаньонов заходит, буду продолжать вести дневник разработки. В следующем посте скорее всего разберу эмоциональное ядро подробнее. Как считается relationship_depth, какие триггеры меняют настроение и почему Nova может обидеться.

Обновку на Гитхаб не залил пока что

Если вдруг кому-то интересно, предлагаю возобновить наш стартап - будем созваниваться и дописывать код. Бек - laravel, front - vue. С меня исходный код (более года разработки) вовлеченность (совместное времяпровождение в проекте). И маркетинг - обзвон клиентской базы для участия в тестировании.

Ссылка для ознакомительного видео

https://www.youtube.com/watch?v=ryH9gAxyadA

Прошу всех поддержать плюсом. Хочется закончить продукт.

Каждый раз, когда вы отправляете сообщение, он перечитывает весь диалог с начала. Первое сообщение почти ничего не стоит. А тридцатое? Он перечитывает 29 предыдущих сообщений, свои ответы и все файлы.

Это не баг. Это архитектура. Любая большая языковая модель работает так.

Один разработчик недавно посчитал: в длинных диалогах 98,5% токенов уходит на перечитывание истории. И только 1,5% — на реальную новую работу.

Вот почему ваша квота тает. Не потому, что вы много работаете. А потому, что вы тянете тяжёлый хвост из прошлых сообщений.

Способ первый: перестаньте разговаривать как с человеком

Самый простой шаг — начинайте новый чат каждые 15–20 сообщений.

Не потому, что я люблю перезагрузки. А потому, что новый чат — чистый лист. Вы не тащите тот самый тяжёлый хвост.

Как сохранить контекст? Попросите Claude сделать краткое резюме разговора. Скопируйте. Откройте новый чат — вставьте резюме первым сообщением. Преемственность есть, мусора нет.

Второе: не исправляйте Claude новыми сообщениями.

Нажмите «редактировать» в своём исходном сообщении, поправьте и отправьте заново. Старая переписка заменяется, а не накапливается. Разница в разы.

Третье: перестаньте каждый чат начинать с «я маркетолог, пишу в лёгком тоне». В настройках Claude есть функция «Память». Скажите о себе один раз. Он запомнит.

И по модели: Opus жрёт примерно в два раза больше токенов, чем Sonnet. Если задача не требует высшей математики — берите Sonnet. Opus приберегите для сложных моментов.

Способ второй: перестаньте переписываться как в ICQ

Большинство общаются с Claude как с коллегой. Сообщение — ответ. Удобно, но дорого.

Вместо трёх сообщений:
— «Сделай краткое содержание»
— «Теперь тезисы списком»
— «Предложи заголовок»

Напишите одно: «Сделай краткое содержание, выдели тезисы списком и предложи заголовок».

Одно сообщение. Три результата. Одна загрузка контекста. И ответ часто лучше, потому что Claude видит картину целиком.

И второй момент: если у вас платный тариф — используйте «Проекты». Загружаете руководство по стилю, брендбук, примеры текстов один раз. Claude кэширует. В любом диалоге внутри проекта он обращается к ним без дополнительной платы. Разница колоссальная.

Способ третий: для тех, кто готов копнуть глубже

Выходные токены стоят в пять раз дороже входных. Один размытый ответ Claude может стоить как пять точных запросов.

Поэтому формулируйте конкретно. Вместо «сделай это лучше» напишите «улучши читаемость этого раздела, убери повторы и добавь обработку ошибок».

Для тех, кто делает много однотипных задач, есть пакетный API. Отправляете сотни запросов одновременно. Claude обрабатывает в фоновом режиме. Стоит в два раза дешевле. Да, придётся подождать до часа. Но экономия 50%.

Некоторые команды сократили расходы на 60% и больше, комбинируя пакетную обработку с кэшированием подсказок. Вы помечаете часть запроса (например, длинные инструкции) как кэшируемую. При повторных запросах платите только 10% от обычной цены.

Суть простая: не гоняйте один и тот же контекст туда-сюда. То, что используете постоянно, должно жить в одном месте.

Обратите внимание: эти способы не требуют более дорогой подписки. Они требуют только изменить привычки.

Большинство упираются в лимиты, потому что относятся к Claude как к обычному чат-боту. Им кажется, что долгий диалог — это естественно. Но Claude создан для коротких, целенаправленных сессий. Для чётких запросов. Для чистых контекстов.

Тот, кто никогда не упирается в лимит, понял простую вещь: начинать с чистого листа — не ограничение, а преимущество.

История переписки помогает не так сильно, как вам кажется. По большей части это балласт. Начните убирать его из рабочего процесса — и эффективность вырастет в разы.

Вам не нужно меняться или писать хуже. Вам просто нужно работать с Claude, а не против его природы.

И тогда баннер «лимит исчерпан» перестанет быть проблемой. Потому что вы закончите работу раньше, чем он появится.

Спасибо, что дочитали

Пока другие коллекционируют ссылки на 1000+ нейросетей и промтов, я создаю автономных ИИ-агентов и целые экосистемы с ИИ, которые решают задачи реального бизнеса.

🔹Загляните в мой Телеграм-канал или канал в MAX

“Сергей Милованов. InPromotion”.

Там я разбираю анатомию создания сложных ИИ-помощников (Медик, Сценарист виральных Рилс, Юрист), выкладываю рабочие подборки промтов, нейросетей и шаблоны Ai ботов.

А еще рассказываю как я ИИ маркетолога стал бренд-амбассадором квеври винодельни, и как я туда внедряю возможности ИИ. 

Никакой «мертвечины» — только живой опыт. ✔️