Moonlight & Mayhem (Raccoon Heist by Codex + GPT-5.6 Sol Ultra)

Simon Willison's Blog 模型

摘要

Simon Willison 通过 Codex Desktop 测试 GPT-5.6 Sol Ultra,要求其根据一个四年前的提示重新制作“Raccoon Heist”游戏,结果比 Claude Fable 5 的版本好得多,但存在眼球过大的 bug。

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# Moonlight & Mayhem (Raccoon Heist by Codex + GPT-5.6 Sol Ultra) Source: https://simonwillison.net/2026/Aug/7/moonlight-mayhem/ 2026年8月7日 - 链接博客 **Moonlight & Mayhem (Raccoon Heist by Codex + GPT-5.6 Sol Ultra) (https://simonw.github.io/raccoon-heist-codex/)**。周三我写了一篇关于使用 Claude Fable 5 一次性生成 Raccoon Heist 游戏的文章(https://simonwillison.net/2026/Aug/5/raccoon-heist/),当时我让 Claude Fable 5 根据我四年前用 GPT-3 和 DALL-E 生成的一个设定,构建了一个完整可运行的游戏(https://twitter.com/simonw/status/1555626060384911360)。 我决定将完全相同的提示词(https://simonwillison.net/2026/Aug/5/raccoon-heist/#the-fable-5-prompt)提供给运行着 GPT-5.6 Sol Ultra 的 Codex Desktop——这个模式下 Sol 会*大量*使用子代理——看看它的表现如何。 它制作出了一个好得多的游戏!这就是 Moonlight & Mayhem(https://simonw.github.io/raccoon-heist-codex/)——GitHub 仓库在这里(https://github.com/simonw/raccoon-heist-codex/),包括它使用 `gpt-image-2` 生成的纹理和提示词(https://github.com/simonw/raccoon-heist-codex/tree/main/output/imagegen)。 您的浏览器不支持 HTML5 视频。 原始的 GPT-3 生成游戏描述包括: > 在“Raccoon Heist”中,你和你的浣熊窃贼团队需要完成一系列大胆的抢劫。从抢银行到偷无价艺术品,对于你的毛茸茸的团队来说,没有什么是太大或太小的工作。 Fable 的版本让你扮演一只浣熊,在后院跑来跑去收集硬币和鱼。GPT-5.6 Sol 则让你身处博物馆,营救另外两名浣熊同伙,以便它们叠罗汉,把金色沙丁鱼从展柜里偷出来。 这才像是抢劫! 不过有一个问题:一次性提示词生成的版本有个 bug,每只浣熊的一只眼球都被放大成一个巨大的球体,漂浮在它们的头顶上! 可以看到主角浣熊身上有一个巨大的多边形黑色球体,大小是它身体的四倍,与它的头部重叠,球体上还有一个白色的瞳孔。 你可以在这里(https://static.simonwillison.net/static/2026/raccoon-heist-eyeball-edition/)玩那个版本。 尽管 Codex 在开发过程中审查了截图,但还是没能发现并修复这个 bug。 我通过输入以下提示词修复了它: > `Why do the raccoons have huge black spheres on them?` 然后: > `Fix it` 结果产生了这个修复(https://github.com/simonw/raccoon-heist-codex/commit/4e9a390dfbe80533324ee61a37aa661813c08446)。 我把完整的 Codex 转录(https://github.com/simonw/raccoon-heist-codex/blob/main/transcript.md)分享在了仓库里——我希望 Claude Code 也有同样的“复制为 Markdown”功能。 Codex 在这个项目上花了 52 分钟。以下是如果我没有使用月度 Codex 订阅、而是按完整 API 价格付费的话,该会话的 AgentsView(https://www.agentsview.io/)成本估算: 总成本:$23.28。输入 Token:700.7K,加上 32.5M 缓存 Token。输出 Token:148K

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