Simon Willison utilizó Claude Fable 5 en Claude Code para web para construir un juego 3D completo en el navegador partiendo de un único prompt. El agente eligió Three.js por su cuenta, generó las texturas llamando a una API de OpenAI, hizo commits continuos en una rama de GitHub y entregó un resultado jugable en GitHub Pages. Todo desde el teléfono.

Para quienes usan o construyen agentes, el experimento muestra un patrón que se está consolidando. Willison le dio a Fable 5 tres cosas: un objetivo claro, acceso a una herramienta externa (la clave API de OpenAI para las texturas) y un mecanismo de retroalimentación (los commits continuos en GitHub Pages para ver el trabajo avanzar). El resto lo hizo el agente, incluso agregando un perro guardián como escalada de dificultad y escribiendo tests automáticos para verificarlo.

Después de rescribir sqlite-utils con Claude Fable en julio, Willison impulsa el mismo modelo hacia el one-shotting creativo: el prompt inicial es la única intervención humana, y el agente trabaja solo hasta la entrega. La diferencia entre una sesión que requiere correcciones continuas y una que se cierra sola está en lo que le das al principio.

En detalle

El experimento de Willison prueba un límite preciso: ¿hasta dónde puede llegar un agente con un único prompt y sin interacción posterior?

El punto de partida es un tweet de 2022 donde Willison le pidió a GPT-3 que describiera un juego sobre ratas ladronas, acompañado de imágenes generadas con DALL-E. Cuatro años después, le dio esas mismas imágenes a Claude Fable 5 junto con un prompt escrito en el teléfono: construye este juego 3D, para el navegador, trabaja solo, no me pidas decisiones de diseño, haz commits continuos para que pueda ver el trabajo.

El flujo de trabajo alrededor de Claude Code para web es la parte más replicable. Claude Code trabaja sobre una rama del repositorio, y Willison configuró GitHub Pages para hacer el deploy automático en cada push. Así ve el trabajo del agente actualizarse en tiempo real, sin tener que interactuar con él. Es un patrón que resuelve un problema operativo concreto: Claude Code para web no tiene una vista previa integrada mientras el agente trabaja, y GitHub Pages lo soluciona.

La decisión de darle a Fable 5 una clave API de OpenAI para generar texturas es el detalle que marca la diferencia. Un agente que debe generar imágenes para un juego 3D tiene dos opciones: pedirle al usuario que las proporcione, o generarlas por su cuenta. Willison eligió la segunda, y Fable 5 resultó ser muy bueno escribiendo prompts para el generador de imágenes (gpt-image-2). Incluso escribió un script Python para generarlas y las revisó una por una.

El resultado no es perfecto: el propio Willison nota que algunas texturas no se aplicaron correctamente. Pero el juego es jugable, tiene una pantalla de inicio, controles táctiles para móvil, y mecánicas que el agente inventó por su cuenta, como el perro guardián que te sigue por el olfato en lugar de por la vista. También escribió un archivo de notas en cada commit, documentando sus decisiones.

¿Qué significa esto para quienes trabajan con agentes? El one-shotting se está haciendo viable en tareas que hace seis meses requerían decenas de rondas de corrección. Pero el prompt de Willison es todo menos breve: especifica el formato (navegador, 3D, mobile-friendly), la restricción (trabaja solo), la regla de entrega (commits continuos) y el acceso a herramientas (clave API OpenAI). La autonomía del agente nace de un brief preciso, no de una frase vaga.

El límite es igual de claro: un juego 3D con Three.js es una tarea que un modelo fuerte puede gestionar porque el dominio es conocido y las librerías son estándar. En tareas menos definidas o en código que debe integrarse con sistemas existentes, el one-shotting es mucho menos confiable. Y la clave API externa, que le da al agente la capacidad de llamar a servicios pagos, debe gestionarse con cuidado: un agente que genera imágenes repetidamente puede agotar crédito rápidamente.