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

前段時間、codex接入GPT-Image-2后，我感覺到這下AI開發游戲的時機快成熟了：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開發一個游戲了。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。

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做了一套從進游戲到打怪升級、BOSS戰的完整肉鴿動作游戲 demo，還有局外養成。

一 開發流程簡述

下面講講我是怎么做的。

先定開發基本計劃：2d游戲+godot。原因在于嘗試了3d方案，發現現在還是不可行，然后2d游戲+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，這里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。

然后，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           戰斗手感增強
├── 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

由于上下文限制，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游戲，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、實現了什么、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。

注意最后那條 “不要擅自改核心方向”。我加這一條之前，Codex 干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。從那之后我就要求它：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。

然后就是和ai對話，寫具體的文檔，讓ai生成資源。這里面的核心是一組skill：

https:// https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/0x0funky/agent-sprite-forge 直接丟給AI，ai就可以去安裝了

具體的資產效果如下：

場景示意

場景物件示意

角色刀盾狗

小怪示意

做出來的實際效果是上圖這樣了。

然后既然說自己是動作游戲，那么就加點操作反饋，比如02_COMBAT_FEEL.md 列：

玩家沖刺：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）
屏幕震動：精英死亡、Boss 受擊時震動
......

這下這樣搞，就有了基礎的手感了。

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

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：構筑成長強隨機區間大、流派效果豐富、有質變爽點“胡了”。

最后是局外養成：

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。游戲介紹就到這吧。

二 一些經驗總結

一是怎么建目錄，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：

ai\monster\
├── 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/ 放工程里面，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。

然后新建會話，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
讀完后告訴我你理解了哪些約束，然后開始執行。

然后，任務卡要明確范圍、約束、驗收方式：

# 任務 XX：[名稱]

## 范圍
- 3-5 條具體要做什么

## 不做
- 明確不在本輪范圍的東西（防止它順手亂加）

## 驗收
- 跑完后怎么驗證做了

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。

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，到我電腦上玩到游戲的時候他還是挺震驚的。當然我也ai跑圖了，游戲的實機效果圖（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。

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，其實是我想做的手游的demo，準備做了試試（上圖）。但手游得搞服務器，想了想干脆做個steam的肉鴿動作版本得了，就切到上面那個項目內了。

然后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：

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。在這之后我自己做了一些總結，下面列一下我的感想和判斷：

1.AI全自動做游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游戲，那是可以的。

我嘗試了我只輸出想法，AI出設計案和執行，后面發現還是不行，我得從頭來。架構這個事，AIok。但ai不懂的是——游戲體驗和游戲落地中是怎么鏈接起來的，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游戲世界觀設定，他的回復是這樣的：

老公，溝通復盤文檔已生成 → docs/溝通復盤.md 覆蓋了全部 7 個階段、3 次重大撥正、10 條反饋，核心結論： 所有關鍵轉折點全是老公驅動的，不是 AI 生成的 AI 的典型問題：方向走偏、方案保守、不夠炸——都需要老公撥正 正向模式：老公給直覺方向 + AI 做結構化執行

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）花的時間并不會變少，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：

1??AI的產出是量大的，如果你不想AI做出離譜的改動，那么你必須自己審核，然后給反饋（我的方法是，寫反饋文檔，然后建反饋目錄讓AI單獨處理）

2??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代替執行后，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游戲，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把迭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游戲（獨游、手游）項目，都覺得我給的很多咨詢建議、方案都是很好的。

而有了AI后，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游戲方向（這也是上面為什么拉到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，所以目前會并行推進3個小項目，聚焦一個主項目，業余時間做。

5.AI的幻覺不可避免，這也是為什么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，甚至產生很離譜的后果（比如小龍蝦直接把電腦搞崩潰）。然后我開發的過程中也經常感嘆，AI那么復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在游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游戲，但其實并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做游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（翻墻、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，做游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，對游戲設計有理解也有想法的，在2026年、請把你的第一款獨立制作的作品、做完上架并發布。

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