北京
“不要自己生成墙壁资产，用我给你的。”
这句话是我在开发过程中，对AI编程助手说过的最直白的一句指令。在此之前，它交出的代码在语法上挑不出毛病，运行起来也确实有墙——只不过那些墙是它自己用程序生成的几何体，而不是我精心准备好的GLB模型。
这件事让我意识到一个尴尬的事实：一个模型可以完美满足你请求的语义含义，却完全错过你的视觉意图。而这一切，都源于一个原本只想做“梦境日记”的业余项目。
从梦境日记到一座图书馆
项目最初的样子和现在毫无关系。我搭了一个由Sanity驱动的梦境记录工具，梦会关联到反复出现的符号、情绪和其他结构化信息。这些关系被渲染成一张可视化地图，然后地图变成了3D，再然后我想在里面走动。
梦变成了环境，我加入了第一人称移动，又加了连接相关记忆的传送门。做到某个节点时我不得不问自己：我是不是不小心开始做一款电子游戏了？
但实验底下浮出了一个更有用的东西。这个想法不再专属于梦境，我开始好奇结构化信息能不能拥有某种“地理形态”。我短暂尝试过用同样的结构去探索文件和代码库，然后我看向了DEV——文章天然就带着关系：作者、标签、主题、搜索。
隐喻突然变得显而易见。
于是有了Oniria：一座活着的DEV图书馆。你不再是在信息流、网格或搜索页里浏览DEV，而是走进一个个房间。文章变成书，主题占据书架，部分档案会根据活跃度随时间演化，而Sanity会记住那个物理空间里此前放着什么。
整个项目背后的问题最终变成了：如果信息拥有地理形态，会怎样？
六扇门，而不是一张图
第一版DEV集成要抽象得多。文章和用户资料作为对象存在于一个可探索的空间网络里。技术上它跑通了，体验上却不行——所有东西都在争夺注意力，缺乏足够的层级。
于是我把它简化成六个明确的目的地：
- 精选
- 新到
- 主题
- 创作者
- 搜索
- 档案库
这是第一次重大路线修正。与其解释一张图，不如在用户面前放一扇门；与其解释一个文章节点，不如把一本书放上书架。复杂性留在底层，访客看到的是一座图书馆。
数据流向也很清晰：DEV提供实时内容，Sanity提供这个世界的记忆和结构，Three.js把两者变成一个可以走进去的地方。我不想把DEV文章复制进CMS然后管这叫集成。DEV告诉Oniria当前存在什么，Sanity告诉Oniria这个世界意味着什么、东西该放在哪里、那里以前发生过什么。
建筑本身是通过代码、配置、可复用资产和结构化世界数据组装出来的，而不是靠传统的3D关卡编辑器。这最后一点，成了整个项目最重要的部分之一。
当AI交出一堵“语义正确”的墙
开发过程中我大量使用了Codex，ChatGPT则帮我梳理架构、用户体验、调试和项目方向。这些智能体极其有用，同时也非常擅长产出技术上合法、视觉上错误的东西。
墙壁事件是最清楚的例子。我提供了真实的墙壁资产，要求智能体用它们构建环境。结果看起来不对——它生成了程序化的墙壁几何体。技术上确实有墙，只是不是我给它的那些墙。
直到我把提示词改成“不要自己生成墙壁资产，用我给你的”，下一次实现才移除了生成的可见墙壁，让手工制作的GLB资产成为唯一事实来源。原始几何体则保留下来做不可见碰撞和结构辅助。
灯光问题是另一个例子。有一段时间，图书馆几乎被洗得发白。第一个解释聚焦在重叠的灯光和过亮的材质上，其中一部分甚至是对的，但没能完全解释我看到的现象。继续测试后，更大的问题浮出水面：泛光阈值让场景中太多部分参与进来，导致整个环境发光。
这次调试很有价值，因为第一个答案听起来很合理。重要的是继续测试实际体验，而不是因为一个解释听起来够技术就接受它。
最大的限制出现在我开始精确放置书架和建筑结构的时候。我没有使用传统的3D关卡编辑器，这意味着每一次空间调整都得靠代码和配置来完成。这个项目不是来自一个完美的提示词，它反复改变方向，因为真正走进智能体产出的东西里，会暴露出光看代码根本无法理解的问题。
一座图书馆的诞生，最终靠的不是一个完美的提示词，而是一次次走进现场、发现问题、再动手修正的过程。
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