Tetris RL
Тетрис против нейросети прямо в браузере
Два поля, одинаковая последовательность фигур: ты против DQN-агента, обученного в PyTorch. Сеть исполняется на TypeScript по экспортированным весам — без бэкенда и ML-библиотек в рантайме. Есть соперники попроще: Random и Heuristic.
Как играть
На экране два поля — ваше и соперника. Последовательность фигур у обоих одинаковая, так что сравнение честное: выигрывает тот, кто лучше распорядился теми же тетрамино. В роли соперника — агент DQN, обученный играть в тетрис методом обучения с подкреплением.
Как устроено
Обучение проходило в PyTorch, но в браузер модель приезжает не через ML-библиотеку: веса экспортированы, а сам проход сети переписан вручную на TypeScript. Поэтому в рантайме нет ни бэкенда, ни тяжёлых зависимостей — страница на React открывается и играет сама по себе.
Другие соперники
Кроме нейросети доступны два противника попроще: Random, который ставит фигуры наугад, и Heuristic — правила, написанные человеком. Полезно, чтобы увидеть разницу между «случайно», «по правилам» и «обучилось само». Собрано за два дня с Claude Code.
Редкий формат: RL-модель не в ноутбуке с графиками, а в игре, где её можно попробовать обыграть. Ручной инференс на TypeScript — смелое и рабочее решение. Затягивает.
<a href="https://vibecoded.ru/products/tetris-rl-web"> <img src="https://vibecoded.ru/badge.svg" alt="запущено на vibecoded.ru" width="200" height="44"> </a>
Похожие запуски
- ClaudeLimitsЛимиты Claude в меню-баре macOS — три числа вместо похода в настройки
- Sorting VisualizerШесть сортировок, анимированных рядом с кодом на Go, который их выполняет
- Волнорезmp3 в вертикальное видео с волной, обложкой и субтитрами — одной командой