プロシージャル生成 + LLM ── マップ・ダンジョン・クエストを動的に

import random
def generate_cave(width=40, height=20, fill_prob=0.45, steps=5):    """Cellular Automata で洞窟マップを生成"""    # 初期化: 各セルをランダムに壁 (#) or 床 (.) で埋める    grid = [[('#' if random.random() < fill_prob else '.')             for _ in range(width)] for _ in range(height)]
    # 反復: 周辺 8 マスの壁の数で次世代の状態を決定    for _ in range(steps):        new = [row[:] for row in grid]        for y in range(1, height - 1):            for x in range(1, width - 1):                walls = sum(                    1 for dy in (-1, 0, 1) for dx in (-1, 0, 1)                    if (dy, dx) != (0, 0) and grid[y + dy][x + dx] == '#'                )                if walls >= 5:                    new[y][x] = '#'                elif walls <= 3:                    new[y][x] = '.'        grid = new    return grid
# 実行random.seed(42)cave = generate_cave()for row in cave:    print(''.join(row))
# 出力例 (洞窟の壁と空間が滑らかに):# ############################...# ###..........##....###....##...# ###..####.....##......##...##..# ###..######....##....######....# (中略)

from anthropic import Anthropicimport os
client = Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])
def find_rooms(grid):    """連結成分で「部屋」 を識別 (簡略版)"""    height, width = len(grid), len(grid[0])    visited = [[False] * width for _ in range(height)]    rooms = []
    def flood(y, x):        stack = [(y, x)]        cells = []        while stack:            y, x = stack.pop()            if (0 <= y < height and 0 <= x < width                and not visited[y][x] and grid[y][x] == '.'):                visited[y][x] = True                cells.append((y, x))                stack.extend([(y+1, x), (y-1, x), (y, x+1), (y, x-1)])        return cells
    for y in range(height):        for x in range(width):            if grid[y][x] == '.' and not visited[y][x]:                cells = flood(y, x)                if len(cells) >= 8:  # 8 マス以上を部屋とみなす                    rooms.append(cells)    return rooms
def describe_room(room_cells, depth: int = 1) -> str:    """部屋を LLM に描写させる"""    size = len(room_cells)    shape_desc = "小さい" if size < 20 else "広い" if size < 60 else "巨大な"
    prompt = f"""あなたは TRPG のゲームマスター。洞窟の地下 {depth} 階に、{shape_desc} 部屋 (約 {size} マス) があります。2-3 文で、この部屋の雰囲気・痕跡・気配を描写してください。プレイヤーの想像をかきたてる、具体的だが余韻のある描写を。"""
    response = client.messages.create(        model="claude-haiku-4-5-20251001",        max_tokens=200,        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],    )    return response.content[0].text
# 使い方rooms = find_rooms(cave)for i, room in enumerate(rooms):    print(f"\n[部屋 {i+1}] {len(room)} マス")    print(describe_room(room, depth=3))

# 1 次元 WFC の最小実装 (概念理解用)import random
# タイル定義 + 隣接ルールTILES = ['S', 'C', 'L', 'M']  # Sea / Coast / Land / MountainRULES = {    'S': ['S', 'C'],         # 海の隣は海 or 海岸    'C': ['S', 'C', 'L'],    # 海岸の隣は海・海岸・陸    'L': ['C', 'L', 'M'],    # 陸の隣は海岸・陸・山    'M': ['L', 'M'],         # 山の隣は陸 or 山}
def wfc_1d(length=20, seed=0):    random.seed(seed)    # 各セルの可能性 (最初は全タイル可能)    cells = [set(TILES) for _ in range(length)]
    while any(len(c) > 1 for c in cells):        # エントロピー最小 (= 選択肢が少ない) セルを選ぶ        i = min((idx for idx, c in enumerate(cells) if len(c) > 1),                key=lambda idx: len(cells[idx]))        # 1 つ確定        cells[i] = {random.choice(list(cells[i]))}        # 隣接セルに制約伝播        for j in (i-1, i+1):            if 0 <= j < length and len(cells[j]) > 1:                tile = next(iter(cells[i]))                cells[j] = cells[j] & set(RULES[tile])                if not cells[j]:                    cells[j] = {random.choice(TILES)}  # 矛盾時は再選択
    return [next(iter(c)) for c in cells]
print(' '.join(wfc_1d()))# 例: S S C L L L M M L L C S S C L M M L L C

import random
QUEST_TEMPLATES = [    {"type": "fetch", "structure": "<NPC> から依頼 → <ITEM> を <LOCATION> で集める → 報告"},    {"type": "kill",  "structure": "<NPC> から依頼 → <ENEMY> を <COUNT> 体倒す → 報告"},    {"type": "escort","structure": "<NPC> を <DESTINATION> まで護衛 → 道中の戦闘 → 到着"},    {"type": "deliver", "structure": "<ITEM> を <NPC_A> から <NPC_B> へ届ける"},]
NPCS = ["老マスター ヘリアス", "鍛冶屋 ボルガ", "錬金術師 リリス"]ITEMS = ["銀の杯", "古文書", "魔石"]LOCATIONS = ["北の塔", "古代遺跡", "霧の森"]ENEMIES = ["ゴブリン", "スケルトン", "影狼"]
def generate_quest_skeleton():    tmpl = random.choice(QUEST_TEMPLATES)    params = {        "NPC": random.choice(NPCS),        "ITEM": random.choice(ITEMS),        "LOCATION": random.choice(LOCATIONS),        "ENEMY": random.choice(ENEMIES),        "COUNT": random.choice([3, 5, 7, 10]),        "DESTINATION": random.choice(LOCATIONS),        "NPC_A": random.choice(NPCS),        "NPC_B": random.choice(NPCS),    }    desc = tmpl["structure"]    for k, v in params.items():        desc = desc.replace(f"<{k}>", str(v))    return {"type": tmpl["type"], "params": params, "structure": desc}
def llm_flesh_out_quest(skeleton: dict) -> dict:    """LLM に骨格を渡して、物語・動機・報酬を生成させる"""    prompt = f"""以下のクエスト骨格に、依頼動機・物語背景・報酬を肉付けしてください。中世ファンタジー世界、3-5 文で。
骨格: {skeleton['structure']}タイプ: {skeleton['type']}"""
    # client.messages.create() で生成 (省略)    # response.content[0].text を返す    return {**skeleton, "story": "(LLM 生成テキスト)", "reward": "ゴールド + アイテム"}
# 使い方for _ in range(3):    sk = generate_quest_skeleton()    print(sk["structure"])    print(llm_flesh_out_quest(sk)["story"])    print()