SATISFACTORYBASE Unsere Werkzeuge. Unsere Verantwortung.
Und wir stehen dazu.
KI hat an vielen Teilen von SatisfactoryBase mitgewirkt: an Code, Oberflächen, Bildern, Texten und Tests. Wir setzen diese Werkzeuge bewusst ein und sprechen offen darüber. Sie gehören zu unserer Arbeitsweise, und wir sehen keinen Grund, das zu verstecken.
So arbeiten wirWir verstehen nicht, warum allein der Einsatz von KI ein Projekt weniger wert machen soll: weniger Aufmerksamkeit, weniger Unterstützung, weniger Bereitschaft zur Zusammenarbeit. Ein nützliches Werkzeug wird nicht plötzlich nutzlos, sobald seine Entstehung bekannt ist. Die Fragen, an denen wir uns messen lassen wollen, sind konkret: Stimmt die Berechnung? Ist die Oberfläche verständlich? Respektiert die Anwendung deine Entscheidungen? Behebt das Team seine Fehler?
Das gilt im Austausch mit Spielern genauso wie gegenüber möglichen Partnern. Niemand muss KI mögen oder selbst benutzen, um SatisfactoryBase auszuprobieren. Wir wünschen uns denselben fairen Blick auf das Ergebnis wie jedes andere Projekt. Arbeit mit einem Etikett abzutun, sagt uns wenig darüber, was wir verbessern sollen. Konkrete Kritik gibt uns dagegen etwas, woran wir arbeiten können.
Wo KI mitarbeitet
Unser KI-Einsatz zieht sich durch die Entwicklung. Ein Vorschlag kann Teil des Projekts werden, sich über mehrere Überarbeitungen verändern oder wieder verworfen werden. Wir behandeln nicht alles, was ein Modell ausgibt, als veröffentlichungsreif.
KI hilft, Umsetzungen zu erkunden, bestehende Systeme zu verbinden und Fehler zu untersuchen. Sie kann eine Komponente vorschlagen oder einen schwierigen Codepfad erklären. Das Team muss weiterhin das Verhalten festlegen, Abhängigkeiten verstehen und entscheiden, ob die Änderung in die Anwendung passt. Ein erfolgreicher Build beweist noch keine korrekte Fabrikberechnung.
Wir nutzen KI für Layout-Entwürfe, visuelle Ideen und Bildvarianten. Eine Richtung auszuwählen, eine unpassende Komposition zu korrigieren und sie auf dem Smartphone nutzbar zu machen, braucht weiterhin Aufmerksamkeit. Im Projekt gibt es außerdem Spiel-Assets, gewöhnlichen Oberflächencode und direkt gebaute Grafiken. KI-Einsatz bedeutet nicht, dass jedes Bild hier von einem Modell stammt.
KI hilft, Erklärungen zu strukturieren, Texte zu entwerfen und zwischen Deutsch und Englisch zu übersetzen. Wir arbeiten an Bedeutung, Begriffen und Ton und gleichen Aussagen mit den verfügbaren Quellen ab. Ein flüssiger Absatz kann eine Spielmechanik trotzdem falsch erklären. Bei begrenzten Belegen hilft es nicht, die Aussage selbstbewusster zu formulieren.
Die Quelle für Spielwerte sind der Spiel-Export und dokumentierte Referenzen. KI kann beim Bau der Werkzeuge helfen, die diese Daten lesen, umformen und darstellen. Sie ersetzt die Quelle nicht. Rezepte, Maschineneigenschaften und Ressourcenregeln brauchen nachvollziehbare Grundlagen; Unterschiede zwischen unserem Planungsmodell und dem Spiel müssen erkennbar bleiben.
KI hilft, Fehler nachzustellen, Testfälle vorzuschlagen und Änderungen zu prüfen. Wir brauchen weiterhin Beispiele aus der tatsächlichen Nutzung, sinnvolle Erwartungen und jemanden, der fragt, ob ein Test überhaupt das Richtige prüft. Ein grüner Test kann eine nützliche Regel absichern oder nur eine falsche Annahme wiederholen. Berichte von Spielern sind deshalb ein wichtiger Abgleich mit unserem eigenen Blick auf die Anwendung.
Ein Assistent kann Alternativen sammeln und Zielkonflikte sichtbar machen. Er weiß nicht automatisch, welche Hürde einen Spieler am meisten stört oder welche Zusage wir machen sollten. Prioritäten, Kompromisse und die Entscheidung zwischen Freigeben und Abwarten bleiben beim Team. „Die KI hat es vorgeschlagen“ ist keine Antwort für jemanden, dessen Plan nicht mehr funktioniert.
Die Arbeit hinter dem Prompt
Die kurze Anweisung an einen Assistenten ist nur ein Teil der Arbeit. Davor stehen Beobachtungen, Gespräche und Entscheidungen. Danach folgen Lesen, Ausprobieren, Prüfen und oft eine weitere Runde. Diese Arbeit verteilt sich auf die Menschen, die das Projekt aufbauen.
Marco verbindet Projektrichtung und Entwicklung: festlegen, was das Produkt leisten soll, Prioritäten setzen und Ideen bis zur Umsetzung begleiten. Das Projekt voranzubringen heißt auch, Dinge wegzulassen und zu entscheiden, wann eine weitere Runde nötig ist.
Carlos arbeitet an Entwicklung und Architektur: wie die Teile zusammenpassen, was eine Änderung berührt und ob eine Lösung verständlich bleibt. Ein Assistent kann eine lokale Korrektur vorschlagen. Sie in Welten, Fabriken, Berechtigungen und bestehendes Verhalten einzupassen, braucht den Blick auf die ganze Anwendung.
Sam konzentriert sich auf Spieldaten und Tests: Berechnungen mit den verfügbaren Spieldaten abgleichen, unterschiedliche Fälle ausprobieren und Widersprüchen nachgehen. Eine glaubwürdig wirkende Zahl reicht nicht. Eingaben, Rezepte und Annahmen müssen zur gestellten Frage passen.
Alexander arbeitet an Design und Bedienung: was ein Spieler zuerst sieht, wie ein komplexes Bedienelement verständlich wird und ob die Oberfläche auf verschiedenen Bildschirmen zusammenhält. Ein Layout zu erzeugen ist ein Schritt. Eine benutzbare Oberfläche daraus zu machen heißt auswählen, nacharbeiten und erneut ausprobieren.
Mit dem Problem des Spielers, dem gewünschten Verhalten und den Grenzen beginnen. Ein vages Ziel lässt Platz für eine überzeugende Antwort auf die falsche Frage.
Mit KI und vorhandenen Werkzeugen eine Umsetzung erkunden. Das Ergebnis lesen, Alternativen vergleichen und es an das Projekt anpassen.
Passende Tests ausführen und die tatsächliche Oberfläche ausprobieren. Auch Sonderfälle, Sprachvarianten und kleine Bildschirme prüfen.
Über die Freigabe entscheiden, Feedback aufnehmen und Fehler beheben. Das Team bleibt der Ansprechpartner, wenn etwas nicht stimmt.
Nein. Fragen zu Trainingsdaten, Rechten, Kennzeichnung, Datenschutz, Energieverbrauch und der Qualität erzeugter Arbeit verdienen ein ernsthaftes Gespräch. Unsere Haltung ist konkreter: Das Etikett „mit KI gemacht“ ist für sich genommen noch keine Bewertung dieses Projekts. Zeigt uns eine falsche Berechnung, eine unklare Erklärung oder einen konkreten Einwand zu einem Asset. Dann haben wir etwas, das wir untersuchen und bearbeiten können.
Nein. SatisfactoryBase ist in der Beta, und Menschen wie Modelle machen Fehler. Tests und Prüfungen verringern Unsicherheit, sie beseitigen sie nicht. Wir benennen lieber eine bekannte Grenze, als zu versprechen, dass nichts schiefgehen kann. Offen mit KI umzugehen heißt auch, ehrlich zu sein, wenn eine Ausgabe falsch war und ersetzt werden muss.
Nein. Du brauchst keinen verbundenen Assistenten, um eine Fabrik zu planen, Calc zu nutzen oder einen Guide zu lesen. KI bei der Entwicklung und optionale KI-Funktionen im Produkt sind verschiedene Dinge. Die MCP-Anbindung hat eigene ausdrückliche Freigaben für Konto und Welt und wird derzeit vor dem allgemeinen Start getestet.
Ein Gespräch über die tatsächliche Arbeit. Sagt uns, welche Maßstäbe euch wichtig sind, wo Informationen fehlen und was eine Zusammenarbeit sinnvoll machen würde. Wir können ein Werkzeug unterschiedlich bewerten und trotzdem respektvoll über das Projekt sprechen. Wir werden nicht so tun, als hätte KI keine Rolle gespielt, nur damit die Geschichte leichter akzeptiert wird.
Sie sind wichtig. SatisfactoryBase baut auf Satisfactory, seinen Spieldaten, Open-Source-Bibliotheken und Wissen aus der Community auf. KI ersetzt keine Quellenangabe und macht fremde Arbeit nicht zu unserer. Werkzeuge und Quellen hinter der Anwendung führen wir auf einer eigenen Seite auf. Die NPC-Profile benennen unsere KI-Werkzeuge; sie behaupten keine Förderung oder Unterstützung durch deren Anbieter.
Unsere Werkzeuge. Unsere Verantwortung.
Wir sind stolz auf das, was dieses Team aufbaut, und offen bei den Werkzeugen, die es dafür nutzt. Probiert das Ergebnis aus, sagt uns, was besser werden kann, und lernt die Menschen kennen, die dafür einstehen.