« J'aide mon chien à faire du vibe coding » : sa chienne ne comprend pas ce qu'elle fait et pourtant ses jeux tournent

Ce que l'expérience de l'ancien ingénieur de Meta dit du vibe coding

Un ancien ingénieur de recherche licencié par Meta a transformé l'accident de sa chienne sur son clavier en une démonstration technique qui dérange : avec le bon scaffolding, même un cavapoo de 4 kilos motivé par des croquettes peut produire des jeux vidéo jouables. Ce projet aussi absurde que révélateur expose une vérité inconfortable sur ce qu'est — et ce que n'est pas — le « vibe coding » assisté par IA.

Le 13 janvier 2026, Caleb Leak se réveille avec une mauvaise nouvelle : Meta vient de procéder à une nouvelle vague de licenciements, et son poste d'ingénieur de recherche en fait partie. Quelques semaines plus tôt, il avait remarqué des caractères étranges dans son terminal — y7u8888888ftrg34BC — et retrouvé sa chienne Momo, un cavapoo de 4 kilos, occupée à mâchouiller son baume à lèvres après être passée sur le clavier. L'incident l'avait fait sourire. Sans emploi, il décide d'y revenir sérieusement : et si ce chaos de pattes sur du plastique pouvait réellement produire quelque chose ?

La réponse, documentée dans un billet de blog, est à la fois absurde et profondément instructive : oui. Avec l'architecture adéquate, les frappes aléatoires d'un chien peuvent générer des jeux vidéo fonctionnels, avec audio, personnages, niveaux et boss de fin. Et c'est précisément là que la leçon technique commence.

L'architecture derrière le spectacle

Leak ne s'est pas contenté de brancher un clavier sur son ordinateur et d'y poser Momo. Le système qu'il a construit est une démonstration sérieuse d'ingénierie d'agents. Les frappes de la chienne transitent par un clavier Bluetooth Logitech Pebble Keys 2 (plusieurs prototypes ont été détruits en chemin), relié à un Raspberry Pi 5 qui diffuse chaque frappe de touche en UDP sur le réseau local. Une application Rust nommée DogKeyboard filtre les touches dangereuses — Échap, Tab, la touche Windows — et injecte le reste dans Claude Code. Quand Momo a tapé suffisamment de caractères, un distributeur automatique de croquettes Aqara C1 contrôlé via Zigbee se déclenche. Un carillon indique à la chienne que l'IA a fini de travailler et qu'elle peut reprendre.

Le renforcement positif a été soigneusement dosé : d'abord des saumons lyophilisés à haute valeur, progressivement remplacés par des croquettes ordinaires. L'entraînement a duré deux semaines, à raison de dix minutes deux fois par jour. Momo, contrairement à sa grande sœur Hana (plus entraînable mais trop grande pour marcher sur un clavier), a appris à faire glisser sa patte sur les touches plutôt que de les écraser. Un bug du système a même produit un comportement non désiré : des distributions accidentelles multiples ont conditionné la chienne à continuer de taper en espérant un deuxième service immédiat.

Tous les jeux sont développés sous Godot 4.6 avec de la logique C#. Le choix de Godot n'est pas anodin : contrairement à Unity (dont le pont MCP se bloquait régulièrement) ou à Bevy (dont les conventions de coordonnées désarçonnaient l'IA), Godot stocke ses scènes dans des fichiers .tscn en texte brut, que Claude peut lire et modifier directement. Un avantage structurel décisif pour un agent travaillant en autonomie.

Le vrai génie : les boucles de feedback

La partie la plus intéressante du projet n'est pas Momo. C'est ce que Leak a construit autour d'elle.

Le prompt système est d'une longueur remarquable : il instruit Claude Code qu'il communique avec un « designer de jeux vidéo excentrique qui parle en énigmes cryptiques », que chaque frappe aléatoire cache un concept de génie, et que son rôle est d'interpréter ce chaos en jeu fonctionnel. Des garde-fous stricts accompagnent cette consigne : présence obligatoire d'un personnage joueur visible, contrôles WASD ou touches directionnelles opérationnels, au moins un ennemi ou obstacle, audio fonctionnel. Sans cette liste de vérifications minimales, les premières tentatives produisaient des jeux avec des joueurs invisibles, des interfaces empilées dans un coin, ou des contrôles jamais correctement connectés.

Mais c'est l'outillage de feedback automatisé qui a tout changé. Leak a fourni à Claude deux outils supplémentaires : un script Python pour prendre des captures d'écran du jeu en cours d'exécution, et un système permettant d'envoyer des séquences de commandes à une instance de jeu active — « aller à gauche 3 secondes, pause 2 secondes, tirer ». Claude pouvait ainsi lancer le jeu, le jouer lui-même, observer les captures d'écran et itérer. Lors d'un test, l'IA a parcouru les six niveaux d'un jeu jusqu'au boss final, découvert un bug sur la barre de vie, corrigé le code, relancé, et rejoué pour confirmer le correctif.

Des outils complémentaires ont été ajoutés : un linter de scènes pour détecter les références de ressources cassées dans les fichiers .tscn, un linter de shaders retournant des messages d'erreur précis plutôt que le vague « compilation échouée » de Godot, et un mappeur d'actions d'entrée pour brancher correctement clavier et manette. Ces outils, open source, ne nécessitent pas de chien pour être utiles.

Un détail révélateur : lorsque tous les jeux commencèrent à sortir avec le même style — formes 3D néon brillantes — Leak interrogea Claude. L'IA lui expliqua que son fichier de mémoire persistante MEMORY.md avait ancré ce style comme signature du projet et continuait de le réappliquer. Supprimer ce fichier entre chaque jeu suffit à rétablir la variété. La mémoire externe des agents devient ainsi une variable d'architecture à part entière,...