使用AI开发游戏的心得体会

我从没想过，有一天，我一边看着视频、唱着歌，就能一边把一个完整的小游戏做出来。而且，代码是“别人”写的——准确来说，是 AI 帮我写完的。

前段时间，我在 TapTap 上发布了一款小游戏原型。这个原型的开发大概只花了 10 个小时，全程当作业余爱好在做。令人惊讶的是，这 10 小时里，100% 的代码都由 AI 实现。

回头看这段开发过程，我自己都有点意外：效率之高，前所未有。其中，大概有 2 个小时是我在思考玩法和逻辑设计。即便在这部分，AI 也能给出不少建议，帮我及时发现设计中的漏洞，节省了大量试错时间。前几天我还和朋友感慨说，独立开发者的春天可能真的来了——现在我可以确定地说：它已经到了。

在这个过程中，我的角色其实更像是“导演 + 制片人”，而 AI 是那个能力全面、不知疲倦的超级打工人。但要让它高效地“开工”，你得自己先把几个关键问题想明白： • 你想做的产品长什么样？ • 用户会怎么使用它？ • 交互体验是不是足够“爽快”？

这些问题，AI 给不了答案，只能靠你自己的产品直觉，或者是通过 demo 给朋友试玩后收集反馈来补全。这是人的职责，不能交给 AI。

如果你做的是小项目，那现在的 AI（比如 Claude 4）已经足够强大，能很好地理解你的需求并实现大部分功能。如果你发现 AI 总是实现不了你的想法，那你可以试着把需求讲给一个人听：如果人类都听不懂，那就不是 AI 的问题了（笑）。

想做大项目？分而治之是关键

当你想做一个更复杂的项目，比如超过 10 万行代码，那就必须提前规划好结构。至少，要保证以下几点： • 数据唯一、可测试 • 模块自治、职责清晰 • 流程尽量用状态机实现，便于维护

总的来说，就是老生常谈的“分而治之”策略，同时确保各部分具备独立测试能力。在这个过程中，可以让 AI 帮你自动生成模块文档、接口说明和测试代码——对于大型项目来说，这些都是维持质量和效率的关键。

AI 在“数据驱动”和“测试驱动”模式下写出来的代码往往更稳定。如果项目是以测试为核心来推进的，那我觉得就没必要太纠结“白盒还是黑盒”的问题了，核心在于稳定性和可维护性。

警惕：重构陷阱

我在这个小游戏项目中，原本只是想做个 demo 玩玩，也顺便测试下 AI 的能力边界。结果项目越做越大，代码突破了 2 万行。我开始意识到一个严重问题：最初的 demo 写得太随意，很多设计并不适合继续扩展。

比如： • 游戏数据没有统一管理 • NPC AI 逻辑大量 hardcode • 各功能耦合严重

照传统方式，可能会想着“重构一下就好了”，但我发现这是个坑。

如果项目从一开始就没有明确的架构和开发模式，AI 理解的代码结构和你脑海中的思路极可能南辕北辙。而且，与其说“修复”，不如“重写”更高效。代码上下文一旦太长，不仅考验你自己的 review 能力，也对 AI 的上下文理解提出极大挑战。再加上 token 成本飙升，经费可能直接烧穿。

所以我得出一个结论：

demo 就是 demo，不要基于 demo 继续开发正式项目。

这点特别重要。demo 是用来验证玩法和可行性的，讲究“快、轻、有效”，一旦你用正式流程写 demo，效率就会大打折扣。

建议是在 demo 做完之后，反过来让 AI 帮你生成完整的项目流程文档，细节越多越好。有了这份文档，你完全可以重新启动一个结构清晰的新项目，而不是在旧代码上打补丁。

如果一定要重构…

如果你真的需要重构，也不是没有办法。最稳妥的方式是： • 保持旧项目运行 • 新模块独立开发 • 测试稳定后逐步替换旧模块 • 多轮对比测试，确保不影响已有功能

当然我肯定是踩过坑才会记录下来 😅 ，如下:

结语

以上是我这次使用 AI 开发游戏的一些实际体会。虽然只是一个小项目，但它让我切实看到了一个新的开发范式——未来，我们也许不再需要自己亲手码完每一行代码，而是把更多时间和创造力用在“想清楚要做什么”上。

欢迎讨论，也欢迎交流你用 AI 写代码的体验。

—— 记录于 2025 年某个晚上，我在看看视频、听歌、顺便做游戏的时候。