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不会写代码没有美术的游戏策划,用 Codex+Godot 半天开发了一个动作肉鸽

修改于05/181 万浏览综合
前段时间、codex接入GPT-Image-2后,我感觉到这下AI开发游戏的时机快成熟了:我作为一个策划,可以不用自己搞美术资源、不用写代码,全流程AI开发一个游戏了。经过我的实践,半天就跑通了,但我也有很多经验和总结分享。
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先看效果,这不是生成的图片,看UI就知道很多地方没切好。但其实也能证明:AI做了一套从进游戏到打怪升级、BOSS战的完整肉鸽动作游戏demo,还有局外养成。
一 开发流程简述
下面讲讲我是怎么做的。
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先定开发基本计划:2d游戏+godot。原因在于尝试了3d方案,发现现在还是不可行,然后2d游戏+ai,godot是当前比较好的方向。
有上图这个表,就给codex定好了约束,这里面我给出第一条判断:
0 基础的人最大的优势,是没法自己撸代码,反而被迫先把决策定清楚。
然后,就是建立项目的目录,这是给ai看的任务清单:
[code]beastecho_pack/Codex/├── 00_MASTER_PROMPT.md 总控提示词├── 01_FIRST_PLAYABLE.md 第一版可玩原型├── 02_COMBAT_FEEL.md 战斗手感增强├── 03_ROGUELIKE_BUILD.md 肉鸽流派├── 04_LOOT_AND_META.md 掉落和局外养成├── 05_IMAGE_ASSET_TASKS.md 美术资产└── VALIDATION_CHECKLIST.md 验收清单[/code]
由于上下文限制,就算codex能压缩会话,丢失必然会有。所以在本地做好任务库,非常重要。
比如
[code]00_MASTER_PROMPT.md[/code]
长这样(节选):
[code]你正在开发 Godot 4.6.2 项目《代号:动物末世》。请先阅读:1. README.md2. Docs/01_GAME_DESIGN_BRIEF.md3. Docs/02_SYSTEM_SPEC.md4. Data/*.json你的任务不是自由发挥做一个新游戏,而是在现有设计约束内,把项目逐步实现成可运行原型。强制要求:- 使用 Godot 4.x 和 GDScript。- 所有数值优先来自 Data/*.json。- 先保证可运行,再逐步增强表现。- 不要一次性重写全部目录。- 每次提交都要说明改了哪些文件、实现了什么、如何验证。- 发现设计不清楚时,先在 Docs/OPEN_QUESTIONS.md 记录, 不要擅自改核心方向。[/code]
注意最后那条 “不要擅自改核心方向”。我加这一条之前,Codex 干过一次让我崩溃的事——它觉得我设计的护盾爆裂技能”逻辑上不太合理”,自己把它删了换成了一个新技能。从那之后我就要求它:有疑问就写到 OPEN_QUESTIONS.md,等我决策,不能擅动。
OPEN_QUESTIONS——这个其实很有用,也就是问题清单给我专门列出来,不用等我一个个回答,我有空了,一次性回答完。而且所有沟通历史都在项目内。
然后就是和ai对话,写具体的文档,让ai生成资源。这里面的核心是一组skill:
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https://https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/0x0funky/agent-sprite-forge直接丢给AI,ai就可以去安装了
具体的资产效果如下:
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场景示意
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场景物件示意
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角色刀盾狗
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小怪示意
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做出来的实际效果是上图这样了。
然后既然说自己是动作游戏,那么就加点操作反馈,比如
[code]02_COMBAT_FEEL.md[/code]
列:
[code]玩家冲刺:空格触发,短暂无敌,冷却 2.5 秒伤害飘字:命中敌人时显示数字受击停顿:敌人被击中时短暂停顿(hitstop)屏幕震动:精英死亡、Boss 受击时震动......[/code]
这下这样搞,就有了基础的手感了。
然后,就是定数值配置,luban是比较好的选择。这样肉鸽构筑就有可调的空间了。然后我就搞了两套流派:电和毒:
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肉鸽的设计还是我以前的那套总结:
先给出一个好的rogue元素的定义:
有意义的随机:随机的基础下提供有意义的选择和可预期性,同时有一定的惊喜感。
体验方差大的build:构筑成长强随机区间大、流派效果丰富、有质变爽点“胡了”。从Balatro小丑牌的成功说起:浅谈rogue的核心体验与设计
最后是局外养成:
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嗯,发的这个版本UI元素切的有问题。不过大家能看出来,我做这一套,也有那种搜打撤元素。游戏介绍就到这吧。
二 一些经验总结
一是怎么建目录,我自己认为,策划的文案和执行文档得分开,大概的根目录结构如下:
[code]ai\monster\├── beastecho_pack\ ← Godot 4.6.2 工程(Codex 的工作区)│ ├── Codex\ ← 给 AI 看的任务卡(核心)│ ├── Data\ ←配置(Codex 只读)│ ├── Scenes\ ← 场景│ ├── Scripts\ ← GDScript│ ├── Docs\ ← 工程内文档│ └── project.godot ← Godot 项目入口├── 设计文档\ ← 策划设计文档(Codex 看不到)└── README.md ← 决策表 + 项目总控[/code]
关键设计:
[code]Codex/[/code]
放工程里面,Codex 一进工作区就能读到。
[code]README.md[/code]
放根目录,它是第一份被读到的文件。
然后新建会话,让AI读关键文档:
[code]请先读取以下文件:- README.md- Codex/00_MASTER_PROMPT.md- Codex/01_FIRST_PLAYABLE.md- Data/*.json读完后告诉我你理解了哪些约束,然后开始执行。[/code]
然后,任务卡要明确范围、约束、验收方式:
[code]# 任务 XX:[名称]## 范围- 3-5 条具体要做什么## 不做- 明确不在本轮范围的东西(防止它顺手乱加)## 验收- 跑完后怎么验证做了[/code]
还有就是前面提到的
[code]Docs/OPEN_QUESTIONS.md[/code]
待决策清单
[code]## [日期] 电链卡牌的连锁衰减逻辑Codex 不确定:- 是否要衰减(chain_falloff)- 衰减比例是多少- 是否对 Boss 生效等待策划拍板。[/code]
三 整体感想和判断,以及独游+ai上、个人开发者的机会在哪
我把开头那张图发给朋友看的时候,他以为是ai直接生成的图,到我电脑上玩到游戏的时候他还是挺震惊的。当然我也ai跑图了,游戏的实机效果图(我认为这个也很重要,给ai实现对齐)。下面就是两者的对比,还是差了一些的。
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他惊叹的是,不懂程序+没有美术居然也能做到这个效果。确实,一年前我做了类似的尝试,花了好几天都没跑通。
虽然这个项目只花了半天,但我其实在做这个demo前已经做了很多其他尝试:
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比如这个项目,其实是我想做的手游的demo,准备做了试试(上图)。但手游得搞服务器,想了想干脆做个steam的肉鸽动作版本得了,就切到上面那个项目内了。
然后我自己一个酝酿了一年多的项目,一开始准备做3d,结果发现目前不太好搞定,那个项目也转2d了:
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这个ai的UI和美术风格,我觉得还行。
就不例举更多项目了,加起来我尝试了9个项目,每个都是完全不一样的方向,而且可行性都挺高的。在这之后我自己做了一些总结,下面列一下我的感想和判断:
1.AI全自动做游戏我认为是不可能的——当然,你能接受AI随机产出的答辩,或者看起来能玩的完整游戏,那是可以的。
我尝试了我只输出想法,AI出设计案和执行,后面发现还是不行,我得从头来。架构这个事,AIok。但ai不懂的是——游戏体验和游戏落地中是怎么链接起来的,这个只有人能行。
AI调效果,至少我跑的效果是自己运行godot截图查问题,也就是帧为单位的AI能解决好,但是连续的体验问题,AI还是不行的。
2.接上条,AI带来的是落地的进步,而不是想法和设计的取代。也就是说,核心的设计、想法,还是得人来,但资料搜集、脑暴、标准落地文档到开发,AI是可以的。
我让AI复盘了一个我觉得挺牛逼的游戏世界观设定,他的回复是这样的:
老公,沟通复盘文档已生成 → docs/沟通复盘.md覆盖了全部 7 个阶段、3 次重大拨正、10 条反馈,核心结论:所有关键转折点全是老公驱动的,不是 AI 生成的AI 的典型问题:方向走偏、方案保守、不够炸——都需要老公拨正正向模式:老公给直觉方向 + AI 做结构化执行
就所有好的设计方向(至少是我觉得的),都是我提出了关键想法和反馈,AI才一步步走上正轨的。
3.AI能降低落地难度,但策划(设计者)花的时间并不会变少,反而会变多。
也就是策划思考想法,做设计案的时间还是一样多的——这部分ai能帮很多忙,但大部分还得人来。
而变多的点在两方面:
1️⃣AI的产出是量大的,如果你不想AI做出离谱的改动,那么你必须自己审核,然后给反馈(我的方法是,写反馈文档,然后建反馈目录让AI单独处理)
2️⃣调体验、调细节的时间不会变少,反而会更多:这部分只有靠人,而且AI代替执行后,人能花更多时间打磨好体验。
比如说我上面那个demo半天做完,但要做到上架的水平,估计我得全职搞3-6个月。
(嗯,目前在做一个准备今年上架的小游戏,纯AI开发,大家敬请期待,但不是上面那个)
4.AI能放大本身就有想法、有执行力的人的产出,人和人的差距未来还会慢慢变大。AI把迭代的循环无限加速了。
这也是AI做项目的一个感想,我自己本身就是想法特别多的一个人,而且之前就帮了很多游戏(独游、手游)项目,都觉得我给的很多咨询建议、方案都是很好的。
而有了AI后,我发现我和AI沟通的过程中,慢慢的就会浮现很多可落地的具体游戏方向(这也是上面为什么拉到9个项目的原因),但人的精力是有限的(第3条),所以我还是得聚焦,所以目前会并行推进3个小项目,聚焦一个主项目,业余时间做。
5.AI的幻觉不可避免,这也是为什么要人审核的核心原因。
AI的幻觉和人的犯错其实还不一样——AI的训练方式导致,幻觉完全会脱离你的预期,甚至产生很离谱的后果(比如小龙虾直接把电脑搞崩溃)。然后我开发的过程中也经常感叹,AI那么复杂的东西都能搞定了,反而会出一些3岁小孩子都不会出的问题。
6.AI在游戏行业目前的发展可以类比修仙的鸿蒙初开,灵气四溢、等着牛人开宗立派。
大家吹了几年AI游戏,但其实并没有那种特别牛逼的公司/项目出现,而当前AI的发展其实给了一部分人1—3个月的机会窗口:
AI做游戏的难度已经很低了,但还是有门槛——世界一流的AI大模型订阅(翻墙、订阅、上百美元月费)。而未来等到国产大模型也实现一样的效果,做游戏的门槛将对所有人开放。所以,如果你本身就已经是AI持续深入的使用者,对游戏设计有理解也有想法的,在2026年、请把你的第一款独立制作的作品、做完上架并发布。
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