- 从“AI小游戏”到“用AI开发小游戏”，思路转变
先说说为什么要这么折腾。前阵子AI火爆，各种“AI小游戏”层出不穷，最常见的像“人生重开模拟器”这类图文类小游戏，玩法虽然有趣，但说实话玩几次就觉得不够刺激，缺乏深度。
那换个角度想，既然AI能帮我们生成各种文本、插画、音乐，甚至写代码，为什么不把它当作生产力工具，直接用来加速做游戏的全流程？可能你会觉得难度很大，但其实我们只要把它拆解成一个工作流，让AI一个个去完成，就可以最大化利用它的能力。今天我们就聊聊如何用 ChatGPT 和 Winsurf 这两款工具，让你从零到一个可以在线跑的小游戏，整个流程又快又简单。对于Winsurf不了解的朋友可以看我之前的文章：AI 编程助手的技术与交互变迁：从 GitHub Copilot 到 Cursor，再到 Windsurf
- 小游戏开发流程和AI工作流
2.1 常规流程：从创意到上线
先来看看不借助AI时，我们开发一款HTML5小游戏通常会经历哪些阶段：
- 创意脑暴：想清楚要做什么类型的游戏、主题、核心玩 法等等。
- 游戏策划：详细梳理关卡、数值、角色、交互等要素，形成策划文档。
- 技术文档：基于策划文档，设计代码架构、模块划分、技术选型等。
- 代码实现：编码、接口对接、数据处理等等。
- 程序调试：修Bug、改需求；说多了都是泪……
- 优化游戏资源：美术、音乐等资源再打磨一下，提升游戏质感。
正常来说，这一套流程往往需要策划、美术、前端、后端等多个角色协同，大多数独立开发者在资源有限时，往往就卡在某个环节，最后做得四不像。
2.2 AI工作流：让ChatGPT和Winsurf来帮忙
既然人手不够，那咱们就找AI帮忙干活儿。这时就需要一条完整且清晰的“AI工作流”，来帮我们给每个环节“提速”。这里要特别介绍的是两位好帮手：ChatGPT和Winsurf。
- ChatGPT：脑力担当，负责创意、文档撰写、逻辑梳理、答疑解惑。
- Winsurf：动手能力强，能直接生成代码、下载资源、做一些本地编译和处理的工作。
很多朋友之前可能已经用AI来写过代码、做过调试，但真正要做出一个完整的小游戏，还是有不少细节需要注意。这个时候，怎么让ChatGPT和Winsurf“默契配合”，就是我们今天要聊的重点。
- 用GPT做创意脑暴与策划，再借助o1 pro快速出原型
我们在想游戏创意的时候，很多时候会“脑壳疼”，脑子里转来转去，也不知道做啥好玩。这时就把我们的大救星——ChatGPT请出来，让它结合市面上的流行玩法，帮你做一次创意大爆炸。比如你可以告诉它：
“我想做一款闯关类的HTML5小游戏，能不能结合赛博朋克风格、Roguelike元素和塔防玩法，给我几个可行的创意思路？”
ChatGPT会很快给出一些五花八门的点子，你可以从中挑选、拼接或修改，最后确定你想做的游戏方向。接着，再让GPT根据你的目标玩法写一个更详细的游戏策划案，比如关卡设置、难度梯度、道具设计、玩家交互等等。至于该怎么问、怎么让GPT回答得更具体，这就看你对游戏细节的了解，越详细，拿到的文档就越可执行。
有了具体的策划案后，问题也来了：光靠文字描述，我们很难完全感受到游戏实际玩起来的样子，也不知道它到底有没有足够的趣味性。别急，这时候就可以借助 o1 pro快速出一个小原型。这样一来，你就能亲身体验一下游戏大概的操作、UI或者玩法，然后再来决定要不要进行大规模的开发工作,微博上有人做过测试，用 o1 pro和 Gemini Experimental 1206快速出一个可玩的游戏原型，而 GPT 4o和 Claude 3.5 Sonnet目前都无法做到。
3.1 让GPT给我们出一个技术文档
等到“我确认了这个游戏可玩性OK，可以投入下一步”时，就要开始探讨：
- 要用什么游戏引擎？
- 技术栈如何组合？
- 前端后端怎么交互？
这些东西都可以让GPT来做第一版的“技术文档”。你可以告诉GPT：
按照我们之前的策划案，用Phaser引擎（举例）来实现一个2D闯关类小游戏。用TS（TypeScript）来写核心逻辑，使用xxx框架管理关卡状态……请给我写一个详细的技术方案，包括文件结构、模块功能、数据库怎么设计（如果有后端）。
GPT吐出的文档未必能完全匹配你们的企业规范或工作流程，但是它能快速帮你搭好一个通用的架子，让你比从零写文档省了不少力。而且，一旦形成了这套标准框架，你未来想做其他小游戏时，也能参考这套文档，让项目更加统一。
3.2 “一股脑”交给Winsurf实现？别！先做逻辑拆解
拿到GPT产出的技术文档后，我尝试过直接把它交给Winsurf，让它一次性写所有代码。但是这么做常常会导致两大问题：
- 技术文档更多的是整体架构和功能模块的设计，并没有非常细的逻辑衔接，AI完全“自由发挥”的时候，可能会“天马行空”搞出各种Bug；
- 一次性让AI生成大量代码后，如果出现Bug，不仅难排查，改起来也头大，成本蹭蹭往上涨。
所以更好的策略是：先用GPT把技术文档进一步拆解成“逻辑流实现文档”，也就是类似程序员的思路，让每个功能点都有一个清晰的实现步骤。比方说：
关卡管理模块：先初始化关卡数据 -> 加载资源 -> 进入关卡后执行主循环 -> 结束后清理资源……
角色控制模块：监听玩家输入 -> 触发动画 -> 更新坐标和碰撞……
数据存储模块：如果有本地存储或服务器端API对接，就分步列出来……
这时候你再把每个小模块的实现思路交给Winsurf，指导它一步步帮你生成代码，做一个模块就测一个模块。“边做边测” 的好处在于，碰到Bug能及时纠正，不用等到整个项目都写完了才去“翻车”。
3.3 疑难杂症：Bug多，AI沟通难度大，如何提效？
Winsurf生成的代码有时会遇到各种问题，最常见的就是它给你一个没错误堆栈的Bug，结果你也不知道哪里坏了，描述得不够清楚吧，AI又给你乱修，越修越乱，翻来覆去交流个好几轮。这样下去，再快的AI也会变得效率低。
所以，一个更有效率的模式是：
- 先对自己的项目结构有足够的理解，知道每个模块大概是干啥的；
- 如果简单和AI沟通几次还是修不好Bug，那就果断人工介入，手动debug修复，别和AI扯皮浪费时间了。
- 修复完了以后，可以再告诉AI这个Bug的原因是什么，让它在后续生成代码时别再踩同样的坑。
3.4 资源“短板”怎么办？让Winsurf一条龙服务
最后咱们聊聊资源问题：每款小游戏都需要一些美术、音乐、音效之类的素材。然而，不是每家公司都养了专职美术或音频师傅，外包又烧钱。Winsurf在这方面也有惊喜，比如它可以调用ffmpeg等各种本地工具自动帮你做一些转码或者特效处理。如果觉得效果不咋地，还能让它上网收集一些免费可用的素材资源。当然，如果你想要在视觉上显得更炫酷，那还是得找专业美术来最后过一遍，做美化和微调。
简而言之，有了AI的加持，游戏策划、原型设计、代码编写、资源处理都能在有限的人力下加速完成，整体效率比以前高出不少。这套流程里，最关键的就是明确每个阶段需要什么产物，并且把大需求拆解成小需求，让AI有更准确的目标去努力。
- 结语：用AI为小游戏开发提速、赋能
到这里，整条用AI快速开发小游戏的工作流差不多就串起来了。从最初的创意脑暴，到策划案与技术文档的产出，再到实现过程中合理地拆解与调试，以及资源的获取与美化，都可以用ChatGPT和Winsurf来加速、提效。
为什么说这套流程对业务场景很有帮助？因为在商业环境下，我们经常要快速产出游戏Demo或小规模测试产品，为了验证玩法、吸引用户或者融入营销活动。如果“真刀真枪”地组建团队，从策划、程序、美术到测试全流程，一次开发周期往往需要好几个月甚至更长。而运用AI工作流，可以大幅缩短前期的策划和原型研发时间，至少先做出可玩的东西去验证思路。哪怕后续还需要人工补充和打磨，但效率整体会提升很多。
然而，出于业务敏感性，很多实际的落地细节、具体操作步骤可能无法在这里展开。但只要你掌握了这个思路，“让AI做自己擅长的事 + 自己（或团队）把控关键节点”，就能在保证质量的同时快速试错和迭代。随着AI技术和生态的不断完善，也许在不久的将来，我们能用更少的人力、更短的时间做出更丰富有趣的游戏，为自己的业务或项目带来更多可能性。
最后，还是那句老话：再好的流程，也需要人来驾驭。当AI在短时间内给你产出大量的文档、创意、代码时，别忘了保持理性判断，及时介入和修正。祝大家都能用这套方法轻松上手小游戏开发，在业务和创作中玩出更多花样！