AI 做游戏：从“看起来像”到“玩起来有趣”

游戏能运行，不等于游戏好玩

用自然语言描述需求，让 AI 生成游戏，难点正在从“做出一个游戏的样子”转向“让它真正有趣”。

这里的 vibe coding（氛围编程） 指一种不查看代码、主要依靠提示词与运行结果推进开发的方式。这组实验涉及四款使用 HTML 和 JavaScript、完全在浏览器中运行的游戏，其中两款有较完整的开发过程记录：Tree Appreciator 和 Emberwick。

实验提出了一个值得讨论的判断：模型在三维建模、音乐生成和游戏设计上的进步，可能正在降低可玩原型的制作门槛。不过，“是否好玩”仍是个人试玩感受，不能据此认定模型已普遍掌握游戏设计。

Tree Appreciator：一次提示生成的赏树小游戏

Tree Appreciator 的构想很简单：展示两棵由算法生成的树，让玩家欣赏并找出它们的差异。

最初的提示词可以译为：

用 three.js 制作一款名为“Tree Appreciator”的游戏。展示两棵由算法生成的树，玩法围绕欣赏它们的差异展开。认真思考怎样让它既有趣又美观。

这次实验使用普通 Claude 聊天界面，没有使用 Claude Code，也没有追加提示或进行迭代。

生成的结果是一款适合移动设备操作的三维找不同游戏：玩家可以旋转树木、拉近视角，寻找两棵树之间的细微区别。完成后的树木还可以收进“植物标本集”，形成轻量的收集反馈。

它的吸引力并不依赖复杂系统，而是来自几个相互配合的元素：

明确的小目标：发现两棵树之间的差异。
轻松的观察过程：通过旋转和缩放查看细节。
持续的完成感：把已经完成的树木收入收藏。

Emberwick：从场景演示到完整剧情

Emberwick 的起点不是完整游戏，而是一个采用倾斜俯视视角的奇幻 RPG 引擎演示。

第一轮需求包括：玩家带着一到两名同伴在村庄中移动；进入建筑后，遮挡镜头的墙壁变为透明；场景里有 NPC、家具以及部分带楼层的建筑。

随后，需求逐步扩展：

让地形产生起伏，不再是一块平地。
给两栋建筑增加地下室，并用地下隧道连接。
在村庄一侧加入山地和洞穴，洞里有一只熟睡的巨魔。
将可探索区域扩大到此前的四倍，加入玩法、剧情转折和魔法系统。

最后一步的要求相当宽泛：把演示变成真正的游戏，剧情不要太老套，并且“做得足够好”。

仍然需要反复试玩

与一次生成的 Tree Appreciator 不同，Emberwick 经历了多轮试玩和提示调整。

主要障碍不是场景是否漂亮，而是游戏状态与任务流程能否保持一致。例如，某个角色因剧情事件移动到了其他地点，导致玩家无法在预期位置找到它，进而无法完成任务。

这类问题说明，生成建筑、人物和对白，只完成了游戏的一部分；当多个剧情事件彼此影响时，还需要检查任务是否能够顺利推进。

完成后的版本包含一段约 15 分钟的完整故事，并提供实验性的关卡编辑器，可以放置房屋、家具和地形元素。图形、剧情、角色、音乐和对白均由模型生成，人类输入主要是设定方向、试玩反馈和修改要求。

如何理解“游戏开发的拐点”

这组实验把 2026 年 10 月视为 AI 游戏开发可能出现拐点的时刻，尤其强调 Claude Opus 5.5 在游戏设计方面的表现。但这一判断建立在个人项目与主观体验上，并非系统性的模型评测。

更具体、也更值得关注的观察是：小型玩法可以尝试一次生成，复杂游戏则仍需依靠试玩来验证。

Tree Appreciator 展示了一个小而集中的创意如何形成完整体验；Emberwick 则展示了从场景原型走向可通关游戏时，任务逻辑和状态管理为什么仍然重要。

对想尝试的人来说，可以借鉴的不是一句“把它做得更好”，而是这条开发路径：先确定一个可体验的小目标，再通过实际游玩发现问题，逐步扩展玩法与内容。