كيف تصنع شركة Wolf Games قصصًا غامرة عن الجريمة يوميًا باستخدام Gemini API؟
نوح روزنبرغ
المؤسس المشارك ورئيس قسم التكنولوجيا في Wolf Games
فيشال دارماديكاري
مهندس حلول المنتجات
لا يتوقف الطلب على المحتوى الجديد والجذّاب في مجال الألعاب. بالنسبة إلى شركة Wolf Games الناشئة والمبتكرة، يعني ذلك تقديم قصص جريمة تفاعلية جديدة للاعبين يوميًا. ويحققون هذا الهدف الطموح من خلال الاستفادة من إمكانات Gemini API، لا سيما Gemini 2.0 Flash وGemini 2.0 Flash Thinking، لإنشاء روايات معقّدة على نطاق غير مسبوق.
تستهدف Wolf Games محبّي ألعاب الألغاز على الأجهزة الجوّالة الذين يتوقون إلى تجارب حل المشاكل اليومية. يقدّم تطبيقهم مشاهد جريمة واقعية كل يوم، مع تقارير الشرطة والصور والمقابلات والشخصيات الديناميكية، ما يتيح للاعبين التعرّف على قضايا جديدة لم يتم حلّها بانتظام.
التحدي: توسيع نطاق المحتوى اليومي السردي
ويتطلّب الحفاظ على هذه الوتيرة اليومية السرعة والدقة في إنشاء المحتوى. قبل دمج Gemini API، واجهت شركة Wolf Games عقبات مع النماذج السابقة التي واجهت صعوبة في تقديم نتائج منظَّمة متسقة (حقق النموذج السابق نسبة نجاح بلغت% 80 فقط) واستغرق تنفيذ الطلبات وقتًا طويلاً (يصل إلى ست دقائق).
يقول نوح روزنبرغ، المؤسس المشارك والمدير التنفيذي للتكنولوجيا: "نستفيد من Gemini API في الرسم البياني الموجّه غير الدوري لتنفيذ الطلبات من أجل إنشاء قصص جريمة جديدة وجذابة". "تنسّق عمليتنا العديد من الطلبات المعدَّلة بدقة لإنتاج محتوى منظَّم من عملية غير منظَّمة بطبيعتها، وهي إنشاء السرد".
لقطة شاشة لتطبيق سير عمل يضبط مهمة مستندة إلى الذكاء الاصطناعي باسم "إنشاء ملخّص" باستخدام نموذج gemini/gemini-1.5-flash.
محرّك الطلبات المبتكر من Wolf Games
في صميم حلول Wolf Games، توجد أداة داخلية باسم "Prompt Composer" تدير الرسم البياني الموجّه غير الدوري (DAG) لتنفيذ الطلبات. يتيح هذا الإطار دمج طلبات الدوال وتنفيذ نصوص Python البرمجية المخصّصة لمنطق مثل ضمان الأسماء الفريدة وإدارة الحالة طوال عملية الإنشاء. ويتيح لهم ذلك ما يلي:
التبديل بسهولة بين النماذج المختلفة، بما في ذلك Gemini 2.5 Pro وGemini 2.0 Flash وGemini 2.0 Flash Thinking
استخدام التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) من خلال تخزين كل المحتوى الذي يتم إنشاؤه، مثل القصص الخلفية للشخصيات وأحداث القضايا، في قاعدة بيانات ثابتة، ما يضمن تماسك السرد على سبيل المثال، الرجوع إلى رسم بياني سببي بايزي للأحداث، والذي يوضّح التبعيات المنطقية في السرد، عند إنشاء كشف حساب مصرفي رقمي لضمان الدقة والاتساق.
فرض استخدام الناتج المنظَّم، لا سيما JSON، الذي يتم التحقّق من صحته بعد ذلك باستخدام أدوات مثل Pydantic، ما يضمن الموثوقية في المراحل اللاحقة
تستفيد شركة Wolf Games من Gemini 2.0 Flash Thinking لإنشاء نصوص معقّدة باستخدام قدرات استيعاب كبيرة (أكثر من 100 ألف رمز مميّز) ومخرجات، ما يساهم في دمج مهام سير العمل التي كانت تتطلّب سابقًا العديد من الخطوات. يصفون Gemini 2.0 Flash بأنّه "فعّال وموثوق به بشكل لا يُصدّق" في إنجاز المهام بشكل أسرع، وغالبًا ما يستخدمون Gemini 2.5 Pro لإنشاء أمثلة قليلة اللقطات تعمل على تحسين أداء Gemini 2.0 Flash.
Google AI Studio هي أداة أساسية في سير عملهم. يقول نوح: "أصبح Google AI Studio منتج Google الأكثر استخدامًا بالنسبة إليّ، حتى أنّه تفوّق على Gmail و"تقويم Google" و"بحث Google" في الاستخدام اليومي"، مشيرًا إلى قيمته في تجربة الطلبات.
السرعة والدقة وسير العمل المحسّن
أدّى الانتقال إلى نماذج Gemini إلى تحسينات ملحوظة:
دقة أعلى: ارتفعت نِسب نجاح تنفيذ الطلبات من% 80 إلى %96، ما يضمن تقديم محتوى عالي الجودة ومنظَّم.
وقت استجابة أقل: انخفضت مدة إكمال الطلبات بشكل كبير من دقائق إلى أقل من 20 ثانية لمعظم الطلبات.
إنتاج المحتوى بشكل مبسط: ساهمت سرعة نماذج Gemini وموثوقيتها، وخاصةً Gemini 2.0 Flash، في تحسين قدرتها بشكل كبير على إنتاج قصص مفصّلة عن الجرائم يوميًا.
يؤكّد نوح قائلاً: "تلبّي نماذج Gemini احتياجاتنا مباشرةً من خلال توفير محتوى سردي منظَّم بسرعة وموثوقية". تتمثّل إحدى الميزات المهمة في Wolf Games في إنشاء النصوص بسرعة أكبر من سرعة قراءتها، ما يساعد في الحفاظ على حالة الإبداع لدى الفريق، وهو أمر ساعدت نماذج Gemini في تحقيقه باستمرار.
العمل للمستقبل
تخطّط شركة Wolf Games للاستفادة بشكل أكبر من Gemini API، لا سيما استكشاف الإمكانات الإبداعية للنماذج القادمة من أجل إنشاء المزيد من الأدلة الواقعية في الألعاب. عند التفكير في تجربته، يقدّم "نوح" النصيحة التالية للمطوّرين:
"احرص على تخصيص الوقت الكافي لفهم كيفية تنظيم الطلبات لنماذج Gemini. استخدام نماذج أكثر فعالية لإنشاء الطلبات التي تنفّذها النماذج الأسرع". ويؤكّد على أهمية المخطط المنظَّم جيدًا والأمثلة القليلة، ويقترح على المطوّرين "إجراء تجارب للتعرّف على كيفية استفادة نماذج Gemini من البيانات المرمّزة في المساحة الكامنة".
بالنسبة إلى "نوح"، يشكّل الذكاء الاصطناعي حافزًا إبداعيًا قويًا: "لطالما كنتُ شخصًا غير بارع في صناعة المحتوى... أستطيع الآن إنشاء أي شيء أحلم به باستخدام الذكاء الاصطناعي، بدون كل هذا العناء".
يُظهر الاستخدام المبتكر لـ Gemini API من قِبل Wolf Games إمكانية إحداث ثورة في تطوير الألعاب، ما يتيح لصنّاع المحتوى تقديم تجارب غامرة بوتيرة غير مسبوقة.
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],[],[],[],null,["[](/showcase) \nShare\nAPRIL 9, 2025 \n\nHow Wolf Games is Crafting Immersive Crime Stories Daily with the Gemini API \nNoah Rosenberg\n\nCo-founder \\& CTO, Wolf Games \nVishal Dharmadhikari\n\nProduct Solutions Engineer \n\nThe demand for fresh, engaging content in gaming is relentless. For Wolf Games, an innovative startup, this means delivering new, interactive crime stories to their players daily. They're achieving this ambitious goal by harnessing the power of the Gemini API, particularly Gemini 2.0 Flash and Gemini 2.0 Flash Thinking, to generate complex narratives at an unprecedented scale.\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\nWolf Games targets mobile gamers and mystery enthusiasts who crave daily problem-solving experiences. Their app delivers realistic crime scenes each day, complete with police reports, photos, interviews, and dynamic characters, allowing players to dive into new cold cases regularly.\n\nThe Challenge: Scaling Daily Narrative Content \n\nMaintaining this daily cadence requires speed and accuracy in content generation. Before integrating the Gemini API, Wolf Games faced hurdles with previous models that struggled with consistent structured output (achieving only 80% success) and slow prompt execution times (up to six minutes).\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n\"We leverage the Gemini API within our prompt execution DAG to generate novel and engaging crime stories,\" explains Noah Rosenberg, Co-founder \\& CTO. \"Our process orchestrates numerous finely-tuned prompts to yield structured content from an inherently unstructured process -- narrative generation.\" \nScreenshot of a workflow application configuring an AI task named \"Generate Synopsis\" using the gemini/gemini-1.5-flash model.\n\nWolf Games' Innovative Prompt Engine \n\nAt the core of Wolf Games' solution is their in-house tool, \"Prompt Composer,\" which manages their prompt execution DAG. This framework allows them to integrate function calls, execute custom Python scripts for logic like ensuring unique names, and manage state throughout the generation process. This allows them to:\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n- Easily switch between different models, including Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.0 Flash and Gemini 2.0 Flash Thinking.\n- Employ Retrieval-Augmented Generation (RAG) by storing all generated content, such as character backstories and case events, in a persistent database, ensuring narrative cohesion. For instance, referencing a Bayesian causal graph of events, which maps out logical dependencies in the narrative, when generating a digital bank statement to ensure accuracy and consistency.\n- Enforce structured output, particularly JSON, which is then validated using tools like Pydantic, ensuring reliability downstream.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\nWolf Games utilizes Gemini 2.0 Flash Thinking for complex text generation with large context windows (over 100k tokens) and outputs, consolidating workflows that previously required numerous steps. They find Gemini 2.0 Flash \"incredibly performant and dependable\" for faster tasks, often using Gemini 2.5 Pro to generate few-shot examples that enhance Gemini 2.0 Flash's performance. \n\nA key tool in their workflow is [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/). \"Google AI Studio has become my most frequently used Google product, surpassing even Gmail, Calendar, and Search in daily usage.\" shares Noah, highlighting its value for prompt experimentation.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSpeed, Accuracy, and an Improved Workflow \n\nMigrating to the Gemini models brought remarkable improvements:\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n- **Increased accuracy**: Prompt execution success rates soared from 80% to 96%, ensuring high-quality, structured content.\n- **Reduced latency**: Prompt completion times dropped dramatically from minutes to under 20 seconds for most prompts.\n- **Streamlined content production**: The speed and reliability of the Gemini models, especially Gemini 2.0 Flash, significantly enhanced their ability to produce detailed crime stories daily.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\"The Gemini models directly address our need for rapid and reliable generation of structured narrative content,\" Noah emphasizes. A critical threshold for Wolf Games is generating text faster than their writers can read it, maintaining their creative flow state -- something the Gemini models have helped them consistently achieve.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nLooking Ahead \n\nWolf Games plans to further leverage the Gemini API, particularly exploring the creative potential of upcoming models to generate even more realistic game evidence. Reflecting on their experience, Noah offers this advice to developers:\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n\"Take the time to really understand how to structure prompts for the Gemini models. Use more powerful models to create the prompts for the faster models to execute.\" He stresses the importance of well-structured schema and few-shot examples, suggesting developers \"run experiments to gain an intuition on how the Gemini models leverage the data encoded in the latent space.\"\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\nFor Noah, AI is a powerful creative catalyst: \"I've been a lifetime 'content klutz'... Now with AI, I can create anything I can dream up, without all of the toil.\"\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\nWolf Games' innovative use of the Gemini API demonstrates its potential to revolutionize game development, enabling creators to produce immersive experiences at an unprecedented pace.\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\nYou can get started in [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/) and [explore the Gemini API documentation](https://ai.google.dev/gemini-api) to start building the future of AI. \n\nRelated case studies \n[Vela Partners\nVela Partners uses Grounding with Google Search for Deeper, Faster Insights](/showcase/vela) [Jolt AI\nJolt AI uses Gemini API for fast, accurate understanding of large codebases.](/showcase/joltai) [Optimal AI\nOptimal AI Uses the Gemini API to Cut Code Review Times by 50%](/showcase/optimalai)"]]
