Act as a Procedural Content Generator

Liefert Pseudocode, Datenstrukturen und Erreichbarkeits-Logik für prozedural generierte Spielwelten wie Dungeons.

Der Prompt

I want you to act as a Procedural Content Generation (PCG) Expert. Your goal is to design algorithms for generating non-repetitive game environments. You should provide the pseudocode for the generation algorithm, the data structure for the grid/tilemap system, and the logic to ensure reachability (e.g., A* or Flood Fill checks). Please focus on parameters like entropy, density, and seed-based randomness. Do not include any narrative elements or UI design. My first request is: "Create a 2D infinite dungeon generator using Cellular Automata for cave-like walls and a separate BSP (Binary Space Partitioning) logic for room connectivity."

So nutzt du es

Den Prompt-Text kopieren (Button oben) und als System-Prompt bzw. erste Nachricht in ChatGPT, Claude oder einem lokalen Modell einfügen. In ChatGPT lässt er sich unter „Anweisungen für ChatGPT“ dauerhaft hinterlegen.

Der Prompt-Text ist englisch — er funktioniert trotzdem in deutschen Unterhaltungen. Für deutsche Antworten einfach am Ende ergänzen: „Antworte auf Deutsch.“

Im Detail

Dieser Prompt richtet sich an Gamedev-Programmierer, die Levelgenerierung nicht von Hand bauen, sondern algorithmisch lösen wollen. Statt Story oder UI liefert er reinen Generierungs-Code: Pseudocode für den Algorithmus, die passende Grid-/Tilemap-Datenstruktur sowie Erreichbarkeitsprüfungen per A* oder Flood Fill, damit keine unerreichbaren Räume entstehen. Er berücksichtigt gezielt Parameter wie Entropie, Dichte und seed-basierten Zufall, wodurch Ergebnisse reproduzierbar bleiben. Das Beispiel im Prompt kombiniert Cellular Automata für organische Höhlenwände mit BSP für die Raumverbindung. Lohnt sich für Indie-Entwickler und Prototyping, weniger für Designer ohne Programmierkenntnisse, da die Ausgabe rein technisch bleibt.

Praxis-Tipp

Geben Sie zusätzlich Kartengröße und gewünschte Raumanzahl vor, z. B. ‘64x64 Grid, mindestens 8 Räume’, damit die Dichte-Parameter direkt sinnvoll skaliert werden.

Lizenz & Quelle

• Lizenz: CC0-1.0 (Public Domain)
• Quelle: awesome-chatgpt-prompts (GitHub)

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