纯聊天，零操作，两周做完复杂游戏：我成了最恶劣的狗策划

本文转自知乎文章《纯聊天，0操作，我用AI两周做出了一款P社级的复杂策略游戏》，作者HkingAuditore。游戏葡萄已获转载授权。

什么是“0操作”？

咳咳，我得先说明白，这里的“0操作”还不至于到“只说了几句话，然后把电脑挂着就在那看AI操作”的程度。我这里说的“0操作”指的是我彻底不参与一切和开发有关的工作。这里的“不参与”包括：不写一行代码，不对代码进行任何修改、不写任何成体系的策划案——好吧，也就是Vibe。在这两周期间，我做过的事情只有：1.把代码传到GitHub上；2.玩这个游戏；3.和AI打嘴炮。

在两年前，我就尝试深度接入AI开发的工作流，当时的我完全没有想到这一天这么快到来——当然今时不同往日，其实就算是现在这副模样也不是什么新鲜事了，毕竟现在各大AI应用都在用这个做卖点搞宣传了。

如果只是很简单的应用我也不至于到这么震撼，毕竟我现在隔三差五就能在小红书、B站上刷到各种“教你用AI做游戏”的视频，但必须承认在那些案例里游戏都异常简单，说是简单的功能拼凑，甚至是随便找个开源代码下载下来改个名字也不为过。

但是，当这次我试图去做一个功能极其复杂、各种系统盘根错节、数值一环扣一环、没有先例的游戏，我居然完全地、彻彻底底地成功了。

作为一个长期有技术焦虑症的游戏开发者，我一直害怕自己技术落伍或力不从心，甚至于一直会强迫自己要在完全掌握一门技术后才敢去使用它，但这次完全颠覆我十几年游戏开发生涯的经验。

原来我可以在完全不掌握甚至不了解一门技术的情况下 （这次AI做的是纯前端游戏，本人上次碰前端相关的东西还是六年前） ，用完全灵光一闪的只言片语就这么快地实现自己的想法，这种感觉只有我小学的时候做白日梦才敢想。

多年以后，面对硅基生命，我会回想起自己打开Gemini 3的那个下午

一切的起源只是因为Gemini 3更新，想试一下Canvas，就随口编了一个“放置游戏”让Gemini老师去写。结果真给Gemini老师写出来了，甚至还能分享链接出去玩。我把demo丢到群里，大家的反馈还挺不错。

幻想了，又幻想了：“既然大家觉得好玩，那我是不是可以……再加一点？” 于是我开始给它加自己的想法：

• 加一点经济系统不过分吧？

• 纯挂机经济有什么意思，要加就加市场经济，来点供需、来点产业链、来点税收。

• 加一点阶层系统也合理吧？

• 都有外交系统就更像样了，那得点军事吧？

• 这不得加点事件？

• 我去，这不就是维多利亚 3。

为了让群友能更方便地玩到更新（我真不明白Gemini为什么每次更新代码都要生成一个全新的链接），我做了唯一一次比较像动手的事：

1. 把Canvas代码导出来

2. 按AI的步骤部署到了GitHub Page

当然，这一系列流程也是AI指导我的，我只要按着他说的做就行。如果不是担心安全性问题，我觉得这一步完全交给AI也不是什么问题。

我要做最恶劣的狗策划

接下来，我把活拆给了这三位鼎鼎大名的AI老师：

Claude：主力，什么活都能干，基本相当于“全能开发+细节策划”，最大的问题是额度太少了，不然没后面两位什么事了。

Codex（ChatGPT）：副手，什么活都能干，也能审查代码，虽然用你主要是因为Claude额度太少了。

Gemini：先和他说我的点子，让它给一个Prompt，后来发现其实不太需要这一步，因为Claude会自动帮我想好细节。偶尔让它写写代码，大多数情况下让它锐评游戏好不好玩，因为它给的情绪价值太足了。项目刚开始还没有支持Code Assist的Gemini 3，所以大多数情况下用的是Gemini 2.5，体验很不好，但3 Pro支持后体验要好上不少。虽然用你主要还是因为Claude额度太少了。

而我要扮演的，就是在即便是Game Jam都是最恶劣的那一类策划：只负责提出空有两三句方向的点子，对细节实现一笔带过，完全没有一点成型的案子。我做的事情就是：不断把脑子里的想法讲出来，如果AI做不了我就压力AI。

比如我会这样说（原话）：

• “现在页面顶部有“读手动挡”和“读自动挡”，太重复了没有意义，将他们合并成一个按钮，做成二级菜单。”

• “请帮我重构人口职业分配逻辑。当前逻辑每一帧都会根据优先级强制重置所有人的职业，导致‘基于收益的转职’完全失效。”

• “我希望侵略性强的国家能更加主动地开战。”

• “我希望我能在外交面板看到外国当前的大致兵力，国家关系越好这个数字越准确。”

• “帮我把事件的效果放在UI上，不然我不知道发生了什么。”

然后AI去实现，跑出来，我去玩，玩着玩着发现不对劲，再把问题甩回去：“这里太强了”“这里太无聊了”“这里逻辑不闭环”“这里玩家会卡死”……

当了十多年开发的我，第一次体验到了当无良狗策划的快感，但不得不说这个过程我也不是完全没干一点活，只是干的是另一种活——靠一点语言艺术不断抽AI牛马的鞭子。

而且，得益于我有做游戏策划、开发、美术的经验，我可以用相对比较准确老道的语言和思路指导AI先做什么、再做什么，并告诉它注意处理哪方面的问题——当然也可能是我在自作多情给自己抬咖，但我确实感觉这样子Vibe出来的代码更成体系，游戏系统也更加自洽。

AI太好用了你知道吗

最后这个东西长成了一开始完全不敢想象的庞然大物。

这个系统复杂得离谱，但居然真的很好玩。它已经有了一股很浓的大型策略游戏的味道，甚至于说换个皮就可以作为“手游版P社”登堂入室了，经济、阶层、外交、军事、事件……互相牵扯，形成一个庞大的策略网络。

最魔幻的一点是：玩着玩着你会忘记它是AI写的。

因为它不是能跑的demo，而是需要时刻思考的自洽系统。

怎么当好一个AI老板

下面来复盘一下，现在的AI到底已经进化到什么程度了，它能做什么、不能做什么。这是我两周里最明确的体感结论：

Gemini 3：皇帝的太监

虽然Ge老师这两周被吹得天花乱坠的，Canvas确实很适合起手：它能让你从一个想法瞬间变成一个能跑的东西。 但是如果代码一长、系统一复杂，它就容易开始飘，尤其是细节容易出幻觉。

更重要的是，它好像比起真的干活，更注重给我提供情绪价值，尤其比起Codex和Claud的诚恳和直言不讳，它更注重于把我哄得开心，让我有时候甚至有一种它为了让我付钱续费在向我谄媚的感觉（天啊，谁家太监）……

当然，它思考的能力还是很强的，如果和它强调“你是一个坚定的XXX”再去和它聊天，它还是能经常说出一些有理有据且还真的能让我反思的观点。而且用一种极其拟人和讲道理的形式与我沟通，这比起不近人情的GPT要好上不少。

Claude：伟大的全栈

Claude是真正的主力中的主力、牛马中的牛马。从写代码、补系统、改机制、补文案、做优化，它都能接得住。最关键的是：它很擅长把你模糊的想法翻译成可执行的结构。而且这部分可执行的结构非常合理，即便它不是你真的想要的东西，它也能提醒你明确自己真正想要的是什么。要不是因为额度不够，我可以把两周的工作放到三天内做完。伟大，无需多言。

Codex：可怜的外包

如果说Claude老师是正编，那Codex就是外包。不是因为它菜，相反它也很强，只是因为Claude太好用了，而我又最先用Claude，掩盖了它的光芒。有点想说“要是Claude便宜量大就没你事了”，但是仔细一想这么说还是太伤他了。哀哉！既生Claude何生Codex！

顺手推荐一下我用的插件，Google AntiGravity和Codebuddy，非常舒服。

不需要我了吧……

一行代码不敲的我，自然沦为了AI的QA。AI在实现过程中出现幻觉，这难免。Vibe的事实是：你不是在和可靠的专家合作，而是在和一个偶尔胡说八道的高产实习生合作。

所以人的价值反而体现在QA上：要去点、去玩、去试边界；要去找“AI有没有编出来不存在的东西”“会不会崩”“会不会无限刷”“会不会出现死局”。我最常用的一招是：新开一个对话，让AI去查AI。

把Claude的输出甩给Codex，或者甩给它自己，让它做code review/逻辑审查/反例测试。不过效果有限，大多数情况下你还是得亲自去骂它，而且可能还得不止骂一遍，最好是生成控制台记录，带上证据一起去骂他。

AI在美术上的表现也一言难尽。虽然它能写出有质感的CSS、平滑动效，但在许多基于视觉和易用性设计的UI、排版上，它们就力不从心了。

另外一点，如果要考虑到更好的画面、更优的性能，我们当然得使用游戏引擎，但在引擎环境下，AI Agent还不足以让我们当甩手掌柜。尤其是考虑到还有场景、UI、材质的活，AI就更无能为力了。虽然我相信这并非AI不能，而是Agent暂时还没办法如此深度地嵌入。

同时，在遇到多格式文件的复杂处理时，AI还是捉襟见肘。众所周知Banana 的绘图极其强大，而AntiGravity甚至也支持帮你去生成图片导入到工程，但Banana的生图都有个烦人的白底。

即便是最新手的开发者都知道要切图、抠图，但AI不知道。它只会说：唉，好吧，我会帮你写好脚本，你还是得自己操作一下。

虽然从结果上看也不是不行，但一者是扯皮的时间实在太长，二者是生图的额度实在太过于有限……

又回到了老生常谈的话题——我们开发（哽咽）……以后会变成什么样子……

人可以不具备具体技术实践能力（比如我就不会前端），但得具备这三种能力。

1. 清晰的想法：你知道你要什么体验，不然AI只能陪你发散

2. 清晰的规划：你能把“我要一个复杂游戏”拆成阶段目标

3. 对技术有概念：至少在大方向上能指导AI（结构怎么搭、哪里该重构、哪里该收敛）。所以代码门槛降低了，但方向感门槛还在。一个当不了设计师的开发不是好开发。

下面是我觉得最稳的一套推进方式：

• 能跑就行。目标只有一个：能玩。先让系统跑起来，再通过后续的对话逐步修改细节。切忌追求一次完美而反复回滚。

• 每次只追加一个系统。一次加太多东西，想要多快好省必然翻车。要一个系统一个系统叠上去。

• 让AI把代码拆开，不要一个文件干完所有事。单文件内容太多不好维护，即便是对于AI来说查起来都太麻烦了，还白白浪费这么多Token。

• 备份，备份，备份。做一点存一点，做好版本管理，要给自己留好退路。虽然说很多AI支持回滚修改，但是万一回滚的过程中都崩了那就惨了，毕竟我就试过。

• 做好提前规划。每次实施大修改前，先让AI给出修改的规划。Google Antigravity的这点设计就很好，它总是强迫AI先给出设计规划，让你核对后再实施。

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