Hace unos meses, noté algo divertido: mi cavapoo de cuatro kilos, Momo (una mezcla de cavalier king charles y poodle toy), robó mi bálsamo labial directamente de la mesa mientras trabajaba en un proyecto en Godot. La perra pisó el teclado y vi una entrada extraña en la terminal. Lo primero que pensé fue en un hackeo, pero no — simplemente Momo decidió explorar mi escritorio. Pasó el tiempo y me quedé sin trabajo. Al contar esta historia a mis amigos, pensé: ¿y si realmente enviara esa entrada canina a Claude Code? ¿Y si de ese caos pudiera surgir algo? Decidí comprobarlo.

Resultó que sí. Pasé varios meses enseñando a Momo a escribir en un teclado conectado a través de Raspberry Pi, y con la ayuda de Claude Code, crear juegos completos y jugables. Sí, la perra — realmente escribe con la pata en las teclas, recibe premios, y como resultado, nacen juegos en Godot con lógica en C#.

Todo empezó con el entrenamiento. Las primeras dos semanas simplemente ponía premios en el teclado para que Momo entendiera que esa cosa era interesante. Luego aprendió a pasar la pata por las teclas (sin pisarlas), y empecé a recompensar cada toque con un sonido de campanita y comida. Poco a poco, complicaba la tarea — requería tres movimientos en lugar de uno, automatizándolo todo con la app DogKeyboard. La perra pronto entendió la lógica: escribes — recibes recompensa.

La parte técnica fue aún más interesante. Raspberry Pi intercepta las pulsaciones de un teclado Bluetooth, filtra teclas peligrosas como (Escape) para que Momo no salga del chat, y envía el resto a Claude Code. Cuando la perra escribe suficiente texto, la app se activa — una señal sonora le indica que Claude está listo, y la inteligente dispensadora Aqara C1 le da una recompensa. La parte difícil fue con el teclado: probé primero con teclados de silicona, pero la perra mayor, Hana (una mezcla de spaniell más grande, que pesa 8,6 kg), los rompió. Al final, elegí el Logitech Pebble Keys 2 — compacto, resistente, Bluetooth, y a Momo le encantó.

Lo más interesante fue cómo logré que Claude funcionara con la entrada de la perra. Enviar símbolos aleatorios no sirve, Claude simplemente dirá que es ruido. Necesitaba un sistema. Creé un prompt en el que expliqué a Claude que frente a él había un misterioso diseñador de juegos, que solo habla en acertijos. Si Momo escribe 'y7u8888888ftrg34BC', Claude debe decodificarlo como '¿Quieres un cazador de ranas en 3D?' y crear un juego sobre una rana que atrapa insectos con la lengua. Suena loco, pero funcionó.

Los primeros juegos fueron mediocres — sin sonido, sin personaje ni control. Añadí requisitos claros: sonido obligatorio, controles WASD o flechas, enemigo o obstáculo, personaje visible. Los resultados mejoraron mucho. Luego, le di a Claude herramientas para autocomprobación — scripts para capturas de pantalla, pruebas automáticas de niveles, verificación de archivos de escenas. Ahí fue un punto de inflexión. Claude empezó a probar sus propios juegos, encontrar bugs, corregirlos y verificar el resultado. Lo vi pasar por las seis etapas del sistema de combate para asegurarse de que el jefe final funcionara correctamente.

¿Y qué salió? Momo creó un montón de juegos bastante funcionales. DJ Smirk — experiencia sonora donde cada tecla produce un sonido diferente. Munch — juego competitivo sobre ensalada. Zaaz — rompecabezas con nivel de colorear. Octogroove — juego de ritmo con un pulpo en la batería, más difícil que Dance Dance Revolution. Quasar Saz — RPG completo con seis niveles y un jefe, donde el personaje usa un saz cósmico para luchar contra distorsiones sonoras. Todos estos juegos son realmente jugables, no solo prototipos.

Pero la revelación más importante no está en los juegos en sí. Cuando empecé a mejorar el sistema, entendí que el cuello de botella en el desarrollo de IA no es la calidad de las ideas, sino la calidad de los ciclos de retroalimentación. Los juegos mejoraron no cuando reescribí el prompt, sino cuando di a Claude la capacidad de ver los resultados de su trabajo. Las mismas herramientas que permiten a una perra crear juegos del caos, también te ayudarán a ti en tu trabajo con IA — no importa si eres perro o humano.

Momo no es una diseñadora genial. Es solo una cavapoo que aprendió que golpear un rectángulo de plástico produce comida. Pero el sistema a su alrededor — pistas, herramientas, retroalimentación — convierte ese caos en algo que funciona. Hace un año parecía que la brecha entre pulsaciones aleatorias de la perra y el desarrollo de software era enorme. Ahora parece mucho menor. Todo el código está abierto, si quieres probar tú mismo — con un perro, un gato o simplemente con tu propio teclado.