半年卖出5万套，「一人公司」如何用AI从Steam红海中突围

大葵（B站：朵辣辣和葵发发）是社区中较早、也较高频使用AI进行游戏开发的开发者之一。

他独立开发的Steam游戏《桌面副本物语 Desktop Raid》（https://store.steampowered.com/app/3122460）上线半年，销量已经突破5万份，流水近百万。过去一年，大葵持续投入资金和时间，从模型选择、提示词设计，到项目管理、功能验收和引擎操作，反复验证AI参与游戏开发的可行工作流。

接下来，大葵将用直白的语言，分享自己过去一年用大量试错成本换来的人机协作经验，包括如何控制模型、工具和项目成本，以及一个拥有10年传统独立游戏开发经验、同时积极拥抱AI变化的开发者，如何看待这场正在发生的游戏开发变革。

Q1：大葵老师好，让我们先从社区里的常见问题开始。很多人吐槽过一种情况，AI说功能做好了，实际上却没实现，这种情况怎么办？

这种情况我经常遇到，因为大模型认为的「做好了」和你认为的「做好了」，是两回事。大模型所理解的「完成」就是代码上没有错误，或者从它的角度，已经完成了你的指令，但实际上这个功能可能根本没生效。这种情况下你必须自己去测试。

所以用AI Coding的话，你就必须加大测试环节。如果没测，你真的不知道是什么样的。必须多测试才行。如果为了节省时间提升效率，你可以让AI测一遍，AI测试过了再进行人工测试。

我现在的开发全程在 Codely（链接：https://codely.tuanjie.cn/） 里，它的逻辑是 AI 进入到游戏引擎里干活，而不是需要你同时打开许多工具，再来回复制粘贴。Codely的智能体可以在引擎里调用各种模型和工具、直接操作引擎、测试项目和解决问题。我通常会等智能体自己测试完了，再手动点运行验证一遍。

另外，AI的能力，其实随着模型或者语境有很大的起伏，并且和你自己之前设计的老项目的思路和框架都是不一样的，这些东西都是坑。所以我们建议，如果你想使用纯AI Coding的项目，那么一开始就把约束给它写好。比如说你一开始在约束文档里面写上这么几个东西，比如说，每个方法后面都给我写上注释，这样AI自己改代码的时候也更容易定位。

第二个就是，当你新写一个方法的时候，你先检测同类脚本有没有类似的，如果有的话你就复用，不要重复造轮子。这个也是AI经常犯的一个错误。

Q2：AI生成的一大堆代码，我们是看还是不看呢？

AI不能完全信任，但是我自己是不看代码，我也不建议别人看代码，但是你要清楚它是不可靠的，但你也不用看。

这是什么意思呢，就是AI写的确实不可靠，但是你确实没必要看，也看不过来。你要是测了有问题，你就让他自己检查就行了。

你一定要做好检查和测试，要具体到非常小的功能点。比如说它新给你写的技能，你都必须去体验，测试，但是你不能完全信任它，因为它可能会出问题，而且现在没法解决。

关于人来一行行看代码，根据我目前的了解，确实有些人会这么做，尤其老程序员。他们不是完全依靠AI写的，只是让AI辅助，或者说写个框架，让AI填充细节。

但如果你纯粹AI开发，我建议你不看，可以多测试，测试是可行的。

Q3: 这种「AI觉得做完了、其实没生效」的问题，等大模型再强几代会消失吗？眼下有没有能立刻压制它的办法？

会，目前也有个解决方法，你可以多花一些力气去写一些Skill，或者标准化流程的约束，包括测试验收流程，也就是告诉AI达到什么标准才叫测试通过。你不写的话，AI测一遍，没报错就算通过了，可能会偏离你的设计意图，甚至可能压根没生效。

Q4: 写标准化的约束本身就是个使用门槛了。

是的，不同模型对提示词门槛的要求有差异，越不需要门槛的模型越贵。

在独立游戏开发这个场景下，我们为了方便，经常把大模型分成两种，第一种是许愿式的。许愿式模型经常指代目前最前沿的模型，他们的优点就是，完全什么都不懂的人，直接大白话说你想要的东西，不需要技巧，这些模型就做出来了，并且做的还可以（当然真相经常是AI从网上下载符合要求的开源项目）。

不过「许愿模型」确实太贵了，我们不可能无限用许愿模型来做。像其他一些性价比高的模型，就属于牛马模型，用这种模型你最好要懂一点游戏开发。给牛马模型的任务越具体、越细节，做的效果越好。

如果你跟牛马模型大白话许愿，大概率就会出现模型觉得做完了，但其实没做，或者没达到我们想要的效果，就是这个情况。

Q5：如果手上同时跑好几个工程，项目记忆和Skill是怎么管理的？不同工程之间会不会串味？

因为我同时在开发的工程比较多，我其实不倾向于不同工程之间的记忆互串，这样有可能会乱掉，我还是倾向于不同工程有自己的记忆和规范，自己的Skill.宁可初期多花点功夫做隔离，也不愿后期项目被混乱的记忆带偏。

并且，随着模型的进步，其实它对Skill的依赖也越来越少，尤其像许愿模型，甚至有种关于许愿模型的说法是不建议用Skill，直接让模型做就好。

Q6：在工具选型上，兼顾成本与模型能力是核心考量。大葵老师是怎么给不同能力的模型安排工作的，可以透露一下你的项目的成本吗？

我做粒子特效的时候用到过许愿模型，Kimi K3能做出基本上持平Unity商店粒子特效的素材。另外就是当我不想手动做UI的时候，我会用 Kimi K3, K3做的UI很好看。

很多模型的AI做的UI都很漂亮、很快，也很准，但只要是经常用AI的人，一眼看出来是AI做的，因为它是用网页来训练的，所以它做游戏的AI也是一股网页味，它和游戏的设计不一样。看着美术和颜色都挑不出毛病，但它就不是游戏的UI。

比如，桌面游戏的UI不能全屏，但是AI来做一定是按照全屏的思路来做。这个情况下，你希望它做的不全屏，是需要大量沟通成本的；你自己手动搭建其实也很快，所以这套教程是我们自己手动搭建，用UGUI大概几十分钟能搞定整个游戏的UI。

项目成本方面，我的成本不算低，因为我之前一直在试错，也没有花钱的规划。大概一个项目我可能会投入四五千，就是我之前做的几个项目，大概估算了一下是这个数。

从我这一年尝试下来的经验，目前性价比最高的是 GLM 5.3 flash. 它又能看图，智商也还可以，并且价格很便宜。这也是我目前来说的主力模型。

其实模型能力是租来的，自己沉淀下来的约束文档、项目知识库才是自己的核心资产。我其实是在大量试错之后，有了验证过的工作流，才敢使用牛马模型作为主力。

Q7: 在和 AI 的分工层面，有什么失败经验可以和大家分享？

当时龙虾热的时候，我也去试过一段时间用龙虾来管理十几个Agent, 每个人负责不同的工作。听起来想法很好，但落地非常糟糕，生成质量很低，因为每个Agent你不可能都去用很好的AI，可能每个就是用差一点的AI，跑出来质量就很低。

跑出来之后也只能回复你它跑好了。如果你想看效果的怎么样，你用手机其实非常不方便的，你还不如直接去电脑上看，但你都看电脑了还用这个东西干嘛。

并且当时目标模式也不太成熟，做出来都是一堆废工程，没啥用，这个就是我踩的坑，所以现在龙虾也没人提了。盲目堆砌AI数量不仅无法提效，反而成了时间黑洞。

第二个我觉得就是用许愿式模型去做游戏，用网页去做，不用引擎。这个其实也不能算坑，因为有人走通了，他们也做出了游戏，并且取得了不错的收入。但这种方式不适合需要控制成本的人。

另外这个方法还有一个问题，就是如果你用网页去做的话，如果你的UI有一点错位，或者换个样式，你是没法像用Unity这样手动去换的。它必须通过继续和AI进行深入的对话，它可能才会达到你的要求。其实这样的话陷入了对AI的深度依赖，你可能要烧更多的钱。

你用three.js这种东西做，对模型的要求非常高，必须用最顶级的模型，因为用一般的模型它hold不住，质量不行，并且不能通过手工去调整，这相当于把修改的主动权交给了AI。

通过烧token去实现，其实就是被顶级模型「绑架」了，想省钱用差模型都不行，所以这个东西就非常烧钱，是个无底洞。比如说场景里多了一个石头，你还是必须通过和AI对话去解决，如果在Unity里，你只需要点一下删除就解决了。

但是呢，这个东西非常快出效果，也不需要什么知识，一句话就可以出看起来还不错的东西。现在B站抖音上大部分人都是用它来做的，其实还挺误导新手的。新手会发现做个demo很容易，很好出效果，但是想做出一个成品，想上架赚钱，遥遥无期。

所以我的经验就是直接在引擎里调用AI，AI用各种模型和工具，在引擎里做完全程，做完了可以打包上架到各种平台。

Q8：和以前传统开发相比，AI把周期压缩了多少？

对我来说，相比传统开发，那肯定是效率提升很多。我是做独立游戏的，过去我自己一个人做Steam游戏，从开发到上线至少12个月，但是我用AI开发，不说上线，如果专心开发，可能一个月就可以做完了。效率提升是非常大的。

比如我的《桌面副本物语 Desktop Raid》这个项目，以前传统工作流是策划写文档、程序写代码、美术出素材，然后在引擎里装配和调试。现在我的流程是在Codely里，我一个人对着引擎把需求讲清楚，AI直接在引擎里写脚本、挂组件、编译，报错自己修，修完自己再跑一遍验证，我只在关键节点看效果，确认设计意图。

流水线上的交接环节去掉了，效率才有真正的提升。

很少有公司能实现AI-Native架构调整，通常都是让员工自己去用，工作流程、公司架构没有变，效率实际上也没有提高，上班反而可能更累了。

但是对于个人开发者，如果你已经掌握了驾驭AI的能力，那现在这个时点对你是一个非常大的提效机会。

Q9：作品上线后的市场表现和以前比，是提高还是持平？

我觉得还是和开发者的创意水平有关。不是说效率提高了，以前做不出好游戏的人，现在就能做出好游戏了。

我知道的几个用AI开发游戏的作者，他们获得了相当大的成功。他们可能就开发了五六个月。并且还是AI早期版本做的，还不是用现在最先进的模型，但是在Steam上取得的收益效果是不错的。虽然他们的美术也有AI味，一看就知道是AI做的，销量依然还可以。

但是AI给Steam带来一个坏处，一方面很多玩家反感AI味；另一方面，AI提高了效率、降低了门槛，每天上架的游戏数量变得特别多，大概一半以上都是用AI开发的游戏，这就导致每个游戏获得的首发曝光会减少。这是一个不好的事情，现在的Steam，相比以前是难做了。

除了Steam之外，手游那边也是一样，每天铺天盖地的游戏上线，这个市场就变得更卷。

Q10：这波AI游戏井喷的真实来源是什么？

在我身边独立游戏开发的圈子里，其实并没有几个通过AI快速做一堆游戏上架的，这种情况很少。

Steam的上架并不是说你做完扔上去，就可以了，不是这样的。你需要售后维护、还需要更新，如果你不更新，就会被骂。这些东西都需要精力和时间。如果盲目上架一大堆，在我看来是不理智的行为。短时间内用AI上架许多游戏，这种选择不是主流。

我觉得真实来源，更有可能是以前不会做游戏的人，比如一个爱好者，只是有一点脑洞，通过不断氪金、许愿、给AI充用量，把这个游戏做完就扔到Steam上，我觉得是比较占多数的。

Q11：在AI降低非专业人士门槛带来内容泛滥的同时，还有一种反向操作，就是主张不着急学AI，等到技术成熟以后再跟进。这种想法成立吗？

如果你的目标只是把游戏做出来，那么不管是现在使用许愿模型，还是等模型成熟、成本下降后再动手都可以，这个想法成立。

Q12：那你自己为什么疯狂学习和高频使用AI呢？

因为我觉得现阶段AI能帮助我拉满效率、让我赚到钱。

如果未来的牛马模型都能做到现在许愿模型的逆天效果，到时候所有人都变厉害了，还怎么卷？后面模型肯定是越来越强的，你不学也可以用。但是那个时候，对所有人都是一样，你也没有优势了。

现在反而是抢占AI红利的窗口期。赶快入手、提效、多做一些事情。别等风口过去再进场，趁早建立壁垒。到后面反而会更卷。

Q13：大量程序员觉得AI威胁到了生存，你是怎么认为的？

确实威胁，但是没办法，你不能逆转AI浪潮，只能用啊。据我了解大部分AI消费主力也是程序员，不是不懂程序的普通人。普通人用的也不是我们这些程序Coding的AI, 他们用的是工作类的。我觉得肯定是对程序员来说不能说是好事情，但是你没法阻挡AI会越来越强。

Q14：假设我们推到终局，AI真正厉害了，传统的技术门槛已经被完全打破了。到那时候，有什么是AI依然做不到的？

我觉得如果AI成为了基础设施，大家就比拼策划能力、创意、执行力，没有技术上的事儿了。

但是反过来理解，AI只擅长处理短平快任务，因为这些任务有大量的数据和明确的即时反馈，对就是对，不对就是不对，就比如写代码。

但是对于游戏题材、设计意图、项目推广和落地等长线反馈场景，AI缺乏数据训练，也等不来反馈结果，自然也做不了操盘。

我们拼的还是驾驭工具的大脑，这个底层逻辑和以前没有变，只是工具它的结构和使用方式变了。以前的工具门槛是技术，现在和未来是对AI工作流的驾驭能力。

Q15：技术壁垒被拉平之后，独立游戏开发者的未来在哪里？

我觉得还是创新，到后面模型发展到一定阶段，我想做什么类型的项目就一句话的事情。假如说到这个能力阶段，那就只能靠创意了，因为大家都在复刻。如果想做点和别人不一样的话，你就只能靠人类天马行空创意，和AI没有的真实感知能力。

比如今年的《超级变色龙》，Steam游戏，也是独立游戏开发者做的，人很少，投资也很少。但是他靠自创玩法，获得巨大成功。所以我觉得还是关注你自己想表达的，不要一味关注别人在做什么。用创意突围。

Q16：你自己的项目选题逻辑是什么，如何判断所选择的赛道适合自己？

拿桌宠游戏举例，我的选题逻辑是现代思路游戏设计+经典题材玩法碰撞。

具体来说，刷宝、收集宠物、角色养成，也就是传奇、梦幻西游、魔兽这些经典作品里的元素，加上比较新的玩法，比如说挂机、自动战斗、自走棋。既能符合现代人的时间痛点，随便玩一下也能获得满足感，同时主打低门槛的碎片化体验，能够去降维打击经典玩法。

两个模式进行结合，我觉得这是适合我的赛道。为啥我这么想，因为这是我自己作为玩家的需求，是我自己能够完全理解的游戏类型。

我觉得独立游戏开发者选赛道一定要选自己能get到的，你自己是什么人，你自己喜欢玩什么游戏，那你就去做那个。

不要做你自己看不懂的赛道，不要觉得那个东西火，那你就来做，因为如果你并不理解的话，你做出来的味道是不对的。我且不说强行蹭热点是不好的，如果你Get不到那个东西，就算你去抄，你也抄不出精髓。你抄出来的东西别人一玩就不对味。所谓的热点也是其他开发者原创出来的东西。

作为独立游戏开发者，必须选择自己真正热爱和有手感的赛道。AI做不到的，就是它没有手感、没有直觉、没有共情能力，它写的文档很漂亮很完整，你让他设计一批技能、效果，这些是没有任何问题的。但是如果你让他去选题，让他出个爆款，能让人喜欢玩，能符合当今玩家的需求，那么这个问题就大了。

Q17：传统的行业阶梯正在消失，刚入行的新人应该怎么培养手感呢？

创新是高风险、高回报的事情，你需要用一个低风险、稳定回报的工作来对冲风险。我会建议不要全职做独立游戏，除非你没有任何经济负担。

现在好多人全职做独立游戏，每天上架的游戏也非常多。你想在这里面脱颖而出，并不是没有机会的，但是不要给自己造成太大压力。在太大的压力之下，你可能也做不好。最好的方法还是你有个班上，然后你可以在休息（或者摸着鱼）的时候，用AI或者古法把这个游戏做出来。

只有在你能接受失败的代价，或者不那么在乎营收的时候，你才能勇敢去尝试一些还不存在的玩法和创意，许多大一点的团队不愿意承受这种风险，所以这将成为你的优势。

作为个人开发者，如果你真的想赚很多钱，想获得一鸣惊人的效果，你还是要去创新。你会发现爆款独立游戏基本都是创新。

但你如果只是想赚点小钱，稳稳当当的，也不想亏钱，那你可能就会选择去选择一些热门赛道。

现在因为有AI了，编程方面你是不用担心的，但是你最好去理解一下项目思维，就是这个游戏成型，需要达到什么步骤。因为很多人没做过游戏的话，是不理解的，也不明白前后端这些概念。这些基础概念不去做是不能理解的，你只能依赖AI，变成工具的傀儡。

你可以通过AI来做，这没问题，但你最好不要用纯许愿的AI做。

这也是我们这套教程为什么不用许愿模型，而是用牛马模型来做。如果我们是纯许愿课，跟着我的课你也能做出来，但是做出来之后学不到什么，而且你还要花费比教程本身高的多的价格，去买许愿模型的token.

我们这套教程用的是牛马模型，做完之后你对游戏引擎应该不陌生，各个地方有什么功能，你应该熟悉了。接下来做你自己的项目，你也知道结构是什么样的，为什么这么做，游戏是怎么产生的。这些概念我觉得非常重要。

你心里有底了、知道游戏是怎么回事，后面再做项目就不会抓瞎，不会纯许愿。你至少有点规划，知道第一步干嘛，第二步干嘛，应该怎么列个计划，然后再指挥AI一步步做完。

AI的每一步操作，现在你在引擎里也都能看得见，游戏是怎么一层一层搭建起来的，不用刻意去背，你看也看会了。

Q18：你是如何走向独立游戏这条道路的？

其实我从小就想做游戏，但是我后面学的专业和这个没关系，我也是靠自学编程走向这条路的。我同时也不是纯粹脱产来做这件事的，我也有副业收入。如果脱产压力会很大，我不会这么做。

现在完全脱产，因为我觉得大概摸清了行业的一些门道，才敢all in。

我今年上线的这款游戏《桌面副本物语》，今年三月份上架，目前卖了5万多套，目前准备更新大版本。我们的大版本就是东方神话DLC，主打西游记角色与技能，是把悟空八戒这些经典角色作为特殊皮肤，装备之后能获得相关技能，相当于新职业了，能获得一些比较好的展现形式。还有花果山南天门这两个新的副本。玩家可以操控经典角色去刷怪，去获得一些东方主题的装备。

Q19：AI开发游戏的上限在哪里？

我觉得上限还挺高，和开发者能力有关。不管是美术方面，还是游戏体量方面，我觉得都可以往2A级别去凑。

最近GPT6提供了一个新的思路，通过AI直接操控电脑来画像素画，这样一点AI味都没有；建模也是没什么AI味，并且面数还特别低。AI的研究资料都是公开的，我认为国内大模型也会快速追平。

你通过这种方式来做的话，我觉得上限是非常高的，但是这个方案是比较早期的，它的成本、成熟度都有很大的问题。直白一点就是你根本烧不起这么多钱。说不定后面模型成熟之后，上限就拉得很高了。

视频游戏通过视频大模型实时渲染，如果算力无限，AI游戏的上限也是非常恐怖的。等模型成熟和普及后，才能真正拉高行业上限，普通人的钱包目前撑不起这个野心。

操控引擎这个事，现在已经落地了。我用的 Codely 就是 AI 直接操控 Unity，建对象、改参数、调灯光，跟人操作一样，只是它走的是引擎的工具接口，这样更稳定和便宜。

引擎本质上也是节约能源的手段，做独立游戏必须精打细算。模型再厉害，落到自己项目上，还是得评估成本。

Q20：有一种说法是越用 AI 人会越笨，这个担心成立吗？

我觉得成立的，这个没有办法。AI用多了你会懒，这个是100%的。

有些事情你明明可以自己做，比如调颜色，把某个东西的位置往上移动一点。但如果你AI用多了，你可能连拖动都不愿意，你可能更愿意和AI对话让它去拖动。

很多细节的问题你会懒得思考，你会让AI直接处理。所以你会变懒。

怎么解决这个问题呢，其实也很容易解决。当你懒到让AI给你写策划，给你做游戏，但是发现做的是一坨的时候。你就会老老实实地自己写策划，亲自去测试和调整。除非你特别有钱，可以用许愿模型无限试错，那可以随意。

但如果你以盈利为目的，对作品有一定质量要求，在策划方面，你是不能偷懒的。你得写的很细，并且写给AI的东西，要比写给人的更细。作为制作人你还得盯着他，因为AI也是会偷懒的。

AI的局限性就是最好的清醒剂，烂摊子还得靠人自己收拾。

Q21：你觉得大家从什么类型的游戏开始做性价比最高？

我个人推荐的几个适合新手的类型:

肉鸽类游戏，对画面要求不高，你用像素模型素材就可以做。通过Shader、粒子特效辅助能达到不错的画面效果。这种游戏定价也就十几二十块，Steams上有一定受众，一两个月就能做出来，包括新手也能做出来，能获得还可以的预期收入。不能说赚很多钱，但是能让你打通这个流程。

增量类型，这种类型中国玩家比较陌生，但是今年开始在Steam上最火的一个类型，增量的东西就是不断获得提升数值的快感，游戏类型非常少，这种类型也是适合新手去做的，但前提是你必须理解这是什么东西，至少去买一个游戏自己玩一下。这类游戏的核心门槛在于对数值快感的精准拿捏，如果你能get, 你就可以做。增量比肉鸽还简单，增量的话我见过最短的开发时间是一周就做好上架了。

桌宠也推荐，和前两个有点类似，桌宠也是属于内容不用做太多的游戏类型。但是桌宠挑美术，你也不想挂一个很丑的东西在桌面上吧。它需要开发者有一定的审美，包括美术、UI、素材统一性要做的好一点。桌宠只要做得漂亮，玩法不要太枯燥，也不用太重的玩法，轻量内容就行了。因为玩家只是用来装饰桌面，消遣的一个东西，所以你不用太重，其实也挺适合新手做的。

这套教程用桌宠作为载体，是因为这是我全程验证过的项目。约束文档、提示词可以复用，工作流学会了，换成别的游戏类型都是通用的。

Q22：最后介绍一下你的新教程吧。

这套教程 零编程AI Coding桌面放置刷宝游戏开发案例

【完整教程链接：https://learn.u3d.cn/tutorial/desktop-raid 】

是关于怎么和AI沟通、怎么在引擎上做一些基本的操作，实现整个游戏的流程。学完这套课程，最直接的成果是一个游戏demo。

这套教程所有提示词都写的很具体，可以复用到你后续开发的游戏上。也就是说，不管是不是桌宠，你想做其他类型的游戏都可以做了，没有什么问题。

如果想上架Steam，只要你在策划阶段能想明白游戏怎么玩、能get到你要做的游戏特点，然后根据教程提供的思路，扩充比如职业和装备的数量，只要量堆起来，就可以上架Steam了，当然后续还要继续更新和维护，维持游戏口碑。

并且你也不用再向我请教或者学什么了，因为我该教的东西已经教完了，包括我最重要的思路、流程、方法。

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【https://learn.u3d.cn/tutorial/ai-game-dev】

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