不會寫代碼沒有美術的遊戲策劃，用 Codex+Godot 半天開發了一個動作肉鴿

前段時間、codex接入GPT-Image-2後，我感覺到這下AI開發遊戲的時機快成熟了：我作為一個策劃，可以不用自己搞美術資源、不用寫代碼，全流程AI開發一個遊戲了。經過我的實踐，半天就跑通了，但我也有很多經驗和總結分享。

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先看效果，這不是生成的圖片，看UI就知道很多地方沒切好。但其實也能證明：AI做了一套從進遊戲到打怪升級、BOSS戰的完整肉鴿動作遊戲demo，還有局外養成。

一 開發流程簡述

下面講講我是怎麼做的。

先定開發基本計劃：2d遊戲+godot。原因在於嘗試了3d方案，發現現在還是不可行，然後2d遊戲+ai,godot是當前比較好的方向。

有上圖這個表，就給codex定好了約束，這裡面我給出第一條判斷：

0 基礎的人最大的優勢，是沒法自己擼代碼，反而被迫先把決策定清楚。

然後，就是建立項目的目錄，這是給ai看的任務清單：

beastecho_pack/Codex/
├── 00_MASTER_PROMPT.md         總控提示詞
├── 01_FIRST_PLAYABLE.md        第一版可玩原型
├── 02_COMBAT_FEEL.md           戰鬥手感增強
├── 03_ROGUELIKE_BUILD.md       肉鴿流派
├── 04_LOOT_AND_META.md         掉落和局外養成
├── 05_IMAGE_ASSET_TASKS.md     美術資產
└── VALIDATION_CHECKLIST.md     驗收清單

由於上下文限制，就算codex能壓縮會話，丟失必然會有。所以在本地做好任務庫，非常重要。

比如00_MASTER_PROMPT.md 長這樣（節選）：

你正在開發 Godot 4.6.2 項目《代號：動物末世》。請先閱讀：
1. README.md
2. Docs/01_GAME_DESIGN_BRIEF.md
3. Docs/02_SYSTEM_SPEC.md
4. Data/*.json

你的任務不是自由發揮做一個新遊戲，而是在現有設計約束內，
把項目逐步實現成可運行原型。

強制要求：
- 使用 Godot 4.x 和 GDScript。
- 所有數值優先來自 Data/*.json。
- 先保證可運行，再逐步增強表現。
- 不要一次性重寫全部目錄。
- 每次提交都要說明改了哪些文件、實現了什麼、如何驗證。
- 發現設計不清楚時，先在 Docs/OPEN_QUESTIONS.md 記錄，
  不要擅自改核心方向。

注意最後那條 「不要擅自改核心方向」。我加這一條之前，Codex 幹過一次讓我崩潰的事——它覺得我設計的護盾爆裂技能」邏輯上不太合理」，自己把它刪了換成了一個新技能。從那之後我就要求它：有疑問就寫到 OPEN_QUESTIONS.md，等我決策，不能擅動。

OPEN_QUESTIONS——這個其實很有用，也就是問題清單給我專門列出來，不用等我一個個回答，我有空了，一次性回答完。而且所有溝通歷史都在項目內。

然後就是和ai對話，寫具體的文檔，讓ai生成資源。這裡面的核心是一組skill：

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具體的資產效果如下：

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做出來的實際效果是上圖這樣了。

然後既然說自己是動作遊戲，那麼就加點操作反饋，比如02_COMBAT_FEEL.md 列：

玩家衝刺：空格觸發，短暫無敵，冷卻 2.5 秒
傷害飄字：命中敵人時顯示數字
受擊停頓：敵人被擊中時短暫停頓（hitstop）
螢幕震動：精英死亡、Boss 受擊時震動
......

這下這樣搞，就有了基礎的手感了。

然後，就是定數值配置，luban是比較好的選擇。這樣肉鴿構築就有可調的空間了。然後我就搞了兩套流派：電和毒：

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肉鴿的設計還是我以前的那套總結：

先給出一個好的rogue元素的定義：

有意義的隨機：隨機的基礎下提供有意義的選擇和可預期性，同時有一定的驚喜感。

體驗方差大的build：構築成長強隨機區間大、流派效果豐富、有質變爽點「胡了」。從Balatro小丑牌的成功說起：淺談rogue的核心體驗與設計

最後是局外養成：

嗯，發的這個版本UI元素切的有問題。不過大家能看出來，我做這一套，也有那種搜打撤元素。遊戲介紹就到這吧。

二 一些經驗總結

一是怎麼建目錄，我自己認為，策劃的文案和執行文檔得分開，大概的根目錄結構如下：

aimonster
├── beastecho_pack        ← Godot 4.6.2 工程（Codex 的工作區）
│   ├── Codex             ← 給 AI 看的任務卡（核心）
│   ├── Data              ←配置（Codex 只讀）
│   ├── Scenes            ← 場景
│   ├── Scripts           ← GDScript
│   ├── Docs              ← 工程內文檔
│   └── project.godot      ← Godot 項目入口
├── 設計文檔                  ← 策劃設計文檔（Codex 看不到）
└── README.md              ← 決策表 + 項目總控

關鍵設計：Codex/ 放工程裡面，Codex 一進工作區就能讀到。README.md 放根目錄，它是第一份被讀到的文件。

然後新建會話，讓AI讀關鍵文檔：

請先讀取以下文件：
- README.md
- Codex/00_MASTER_PROMPT.md
- Codex/01_FIRST_PLAYABLE.md
- Data/*.json
讀完後告訴我你理解了哪些約束，然後開始執行。

然後，任務卡要明確範圍、約束、驗收方式：

# 任務 XX：[名稱]

## 範圍
- 3-5 條具體要做什麼

## 不做
- 明確不在本輪範圍的東西（防止它順手亂加）

## 驗收
- 跑完後怎麼驗證做了

還有就是前面提到的Docs/OPEN_QUESTIONS.md待決策清單

## [日期] 電鏈卡牌的連鎖衰減邏輯

Codex 不確定：
- 是否要衰減（chain_falloff）
- 衰減比例是多少
- 是否對 Boss 生效

等待策劃拍板。

三 整體感想和判斷，以及獨游+ai上、個人開發者的機會在哪

我把開頭那張圖發給朋友看的時候，他以為是ai直接生成的圖，到我電腦上玩到遊戲的時候他還是挺震驚的。當然我也ai跑圖了，遊戲的實機效果圖（我認為這個也很重要，給ai實現對齊）。下面就是兩者的對比，還是差了一些的。

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他驚嘆的是，不懂程序+沒有美術居然也能做到這個效果。確實，一年前我做了類似的嘗試，花了好幾天都沒跑通。

雖然這個項目只花了半天，但我其實在做這個demo前已經做了很多其他嘗試：

比如這個項目，其實是我想做的手遊的demo，準備做了試試（上圖）。但手遊得搞伺服器，想了想乾脆做個steam的肉鴿動作版本得了，就切到上面那個項目內了。

然後我自己一個醞釀了一年多的項目，一開始準備做3d，結果發現目前不太好搞定，那個項目也轉2d了：

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這個ai的UI和美術風格，我覺得還行。

就不例舉更多項目了，加起來我嘗試了9個項目，每個都是完全不一樣的方向，而且可行性都挺高的。在這之後我自己做了一些總結，下面列一下我的感想和判斷：

1.AI全自動做遊戲我認為是不可能的——當然，你能接受AI隨機產出的答辯，或者看起來能玩的完整遊戲，那是可以的。

我嘗試了我只輸出想法，AI出設計案和執行，後面發現還是不行，我得從頭來。架構這個事，AIok。但ai不懂的是——遊戲體驗和遊戲落地中是怎麼鏈接起來的，這個只有人能行。

AI調效果，至少我跑的效果是自己運行godot截圖查問題，也就是幀為單位的AI能解決好，但是連續的體驗問題，AI還是不行的。

2.接上條，AI帶來的是落地的進步，而不是想法和設計的取代。也就是說，核心的設計、想法，還是得人來，但資料搜集、腦暴、標準落地文檔到開發，AI是可以的。

我讓AI復盤了一個我覺得挺牛逼的遊戲世界觀設定，他的回覆是這樣的：

就所有好的設計方向（至少是我覺得的），都是我提出了關鍵想法和反饋，AI才一步步走上正軌的。

3.AI能降低落地難度，但策劃（設計者）花的時間並不會變少，反而會變多。

也就是策劃思考想法，做設計案的時間還是一樣多的——這部分ai能幫很多忙，但大部分還得人來。

而變多的點在兩方面：

1️⃣AI的產出是量大的，如果你不想AI做出離譜的改動，那麼你必須自己審核，然後給反饋（我的方法是，寫反饋文檔，然後建反饋目錄讓AI單獨處理）

2️⃣調體驗、調細節的時間不會變少，反而會更多：這部分只有靠人，而且AI代替執行後，人能花更多時間打磨好體驗。

比如說我上面那個demo半天做完，但要做到上架的水平，估計我得全職搞3-6個月。

（嗯，目前在做一個準備今年上架的小遊戲，純AI開發，大家敬請期待，但不是上面那個）

4.AI能放大本身就有想法、有執行力的人的產出，人和人的差距未來還會慢慢變大。AI把疊代的循環無限加速了。

這也是AI做項目的一個感想，我自己本身就是想法特別多的一個人，而且之前就幫了很多遊戲（獨游、手遊）項目，都覺得我給的很多諮詢建議、方案都是很好的。

而有了AI後，我發現我和AI溝通的過程中，慢慢的就會浮現很多可落地的具體遊戲方向（這也是上面為什麼拉到9個項目的原因），但人的精力是有限的（第3條），所以我還是得聚焦，所以目前會並行推進3個小項目，聚焦一個主項目，業餘時間做。

5.AI的幻覺不可避免，這也是為什麼要人審核的核心原因。

AI的幻覺和人的犯錯其實還不一樣——AI的訓練方式導致，幻覺完全會脫離你的預期，甚至產生很離譜的後果（比如小龍蝦直接把電腦搞崩潰）。然後我開發的過程中也經常感嘆，AI那麼複雜的東西都能搞定了，反而會出一些3歲小孩子都不會出的問題。

6.AI在遊戲行業目前的發展可以類比修仙的鴻蒙初開，靈氣四溢、等著牛人開宗立派。

大家吹了幾年AI遊戲，但其實並沒有那種特別牛逼的公司/項目出現，而當前AI的發展其實給了一部分人1—3個月的機會窗口：

AI做遊戲的難度已經很低了，但還是有門檻——世界一流的AI大模型訂閱（翻牆、訂閱、上百美元月費）。而未來等到國產大模型也實現一樣的效果，做遊戲的門檻將對所有人開放。所以，如果你本身就已經是AI持續深入的使用者，對遊戲設計有理解也有想法的，在2026年、請把你的第一款獨立製作的作品、做完上架並發布。

影片見：https://www.zhihu.com/pin/2035866530378933427?page=video_pin&scene=share