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从脑洞到小游戏：一套开源 Skill，让 AI 全程创作

上一篇发完之后，评论区有条留言戳中了我： ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12043530/4606a70cf99c63da98941524d652a5e1.png) 说完那段回复我就开始想：那我能不能自己做一个？ 不是做一个"产品"——我也做不了。但我可以做一个 Codex 的 skill。 skill 现在是 AI 编程工具的标配功能——Codex、Claude Code、Cursor 都支持。你写一份工作手册告诉 AI"遇到什么情况该怎么做"，它以后每次遇到就按这个来。相当于把一套工作流固化成了 AI 的肌肉记忆。 我做《生活的背面》那个游戏的时候，摸索出了一套流程：先聊想法，再写文档，再做占位原型，最后才配美术。每一步怎么走、哪里容易踩坑、AI 容易在哪里跑偏，我都踩过一遍了。 现在我把这些全写进了一个 skill 里。 以后不管是我自己还是别人，只要跟 AI 说一句"我想做个游戏"，它就能按这套流程陪你走完——从一个模糊的念头，到一个能打开就玩的网页小游戏。 文末附了完整的触发提示词，复制就能用。 ## 1它到底在解决什么问题 不会代码这件事，现在真的不是问题了。Codex 能帮你写。 真正卡住普通人做游戏的，是两件事。 第一，不知道做什么。脑子里只有"想做个游戏"这五个字，再往下就没了。你让 AI 帮你做，它反问"做什么游戏"，你答不上来。 第二，不知道怎么开始。是先画界面？先写文档？先找素材？每一步看起来都可以是第一步，结果哪一步都迈不出去。 而且就算你跟 AI 说清楚了想做什么，它做出来的东西你大概率还会改。改完又改。这时候如果一开始就配了一整套精美美术，每改一处就要重画一处。 所以这个 skill 的核心不是"帮你写代码"——那个 AI 本来就会。 这个 skill 做的事情是：**帮你从模糊到具体，然后支撑你反复迭代。** ## 2帮你想清楚做什么（skill 最核心的部分） 这是整个 skill 最花心思的地方。 你说"我想做个游戏"，它不会上来甩一个菜单让你选。 它会先判断你现在是什么状态。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12043530/b982d645307ebbae58422e92f9904b13.png) 你完全没想法？ 它先问你一个很软的问题："你想让玩家玩完之后，心里是什么感受？" 然后给你四个方向帮你开口： A. 放松、解压 B. 被剧情勾着、想知道后来怎样 C. 解开谜题那一下的爽 D. 有点难过但被治愈 或者你自己的感觉。 选了之后，它不会直接跳到"那做个养花游戏吧"。它会继续追问，但一次只问一个问题，只比你当前说的深一层。 比如你选了"放松"，它会问： 这种放松，对你来说更像来自哪一种体验？ A. 重复性的手感，比如揉、捏、敲、拖动 B. 怎么玩都不会失败、没有压力 C. 慢节奏、不赶时间 D. 无目标，只是在整理、摆放或观察 或者你自己的感觉。 锚定之后，再给你几个贴合这种感觉的游戏概念。每个一句话说清。你挑一个，或者说自己的。 概念定了，它才开始问画面、操作、页面这些具体的东西。 大概 5-7 个问题之后，它会主动收网——"方向够清楚了，剩下的细节边做边定。" 不会没完没了。 你有一个模糊的感觉？ 比如"想做个治愈的小游戏，但不知道玩法"。 它不会当成你已经想好了。它知道"治愈"只是一个感觉，还不是方向。 它会直接进治愈那条轨道，追问你这种治愈来自哪里——跟某段时光告别？修复一段关系？看见别人的故事照见自己？还是陪伴一个存在慢慢被治愈？ 然后给你几个对应的概念方向——互动叙事、记忆碎片、房间探索、慢节奏养成。 你有一个参照物？ 比如"想做个类似《第八号当铺》的"。 它不会照搬。先问你"这个参照物里，最打动你的是哪一点"——是交易机制？是欲望和代价的故事？还是那种阴暗的氛围？ 拆出你真正想保留的内核，再做成原创。 你已经想好了？ 比如"我要做一个翻牌记忆游戏"。 它不发散，直接帮你澄清细节。 ## 3写一份刚好够用的文档 想法聊清楚之后，AI 帮你整理成一份轻量游戏文档。 不是什么策划案。就几个关键问题写清楚——游戏是什么、玩家扮演谁、核心玩法、页面有哪些、第一版做到哪就停、哪些地方先用占位图。 这份文档的目的是"够做第一版"。 ## 4先让游戏活起来 文档写完，Codex 做一个占位原型。色块、CSS、临时 UI，先把核心流程跑通。 不急着配美术。因为游戏会改。 但"能跑"不等于"能玩"。这个 skill 要求每个原型必须有三个东西： **1. 开场说明** —— 一进来就知道"我该干什么" **2. 可点击暗示** —— 能交互的东西看起来像能交互的 **3. 下一步提示** —— 当前该做什么，随进度更新 这三条是我踩坑踩出来的。有一版原型代码没 bug、逻辑全通，但我打开第一反应是"我不知道怎么玩"。 AI 写代码的时候是上帝视角——它知道怎么玩，所以默认你也知道。但玩家不知道。 ## 5原型跑通了，再配美术 这是用 ai-game skill 引导出来的第一个游戏——《未寄出的信》，剧情灵感来自电影《给阿嬷的情书》。从"我想做个揭秘游戏"到下面这个画面，中间就是上面说的四步。 ![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12043530/40c2948530a97b0c3b9894599f281aef.png) 原型能玩之后，AI 会给你一个"下一步菜单"： A. 先自己玩一遍（推荐先做） B. 生成关键氛围图 C. 调整页面/玩法 D. 继续扩展章节 或者你说一个别的方向。 我建议先 A 再 B——先确认玩法立住了，再配图。玩法还会改的时候配图容易白做。 等你觉得"核心对了"，让它出一份生图清单。清单里每张图都有： · 用途和尺寸 · 一段完整的英文提示词（直接复制到 GPT 就能生） · 该替换到页面的哪个位置 所有图共用一段风格前缀——锁住材质、色调、光照，保证多张图不会像东拼西凑。 生图用 GPT 网页端，快。接入用 Codex，准。你负责判断。 还有一个区分：不是所有 UI 都要用图。按钮、面板、进度条这些规则性的东西，CSS 画更好。AI 生图适合人物头像、场景氛围、复古纹理、结局插画——代码不好画的那些。 **规则性 UI 用代码，情绪性资产用 AI 图。** ## 6做完一版想继续怎么办 这个 skill 不是到"第一版能玩"就结束了。 但继续做最怕一件事：失控。一开始说"就加一章"，结果越加越多，变成永远做不完的坑。 所以 skill 里写了三条纪律： **1. 先判断值不值得继续** demo 核心玩法立住了才扩。不好玩先改玩法，别在错误地基上盖楼。 **2. 一次只深做一个切片** 先把一章做完整当模板，再复制扩展。不要五章都开了头、哪章都没完。 **3. 永远保持能从头玩到尾** 每次扩展完都是完整可玩的状态，不进入"一堆半成品"的泥潭。 每一轮扩展前，先定"做到哪就停下来评估"。做完回到下一步菜单，重新选。 不是一条看不到头的路，是一轮一轮有刹车的循环。 ## 7它能做什么、不能做什么 **能做的：** 浏览器 / 手机网页 / 公众号里打开就能玩的网页小游戏。互动叙事、解谜、翻牌、探索、对话选择都行。 **不能做的：** Unity、3D、原生 App、微信小程序原生游戏。 对个人创作者来说，网页小游戏够用了。 ## 8怎么用 安装GitHub 地址： **https://github.com/lunaark/ai-game** 把 `ai-game` 文件夹放到你项目的 `.agents/skills/` 目录下。核心文件就一个 `SKILL.md`。 触发 跟 AI 说以下任何一句话就会启动： · "我想做一个游戏" · "帮我做个网页小游戏" · "我有个游戏想法" 完整触发提示词（直接复制） 如果你想确保 AI 严格按流程走： 我想做一个小游戏。 先别急着给我玩法菜单、也别让我从分类里硬选。请按这个顺序引导我： 1. 开场只两句、别三段叠墙：第一句用一句话亮清楚范围（只做网页 HTML/CSS/JS 小游戏，不做 App/Unity/3D）；第二句用自然话问我状态，别做成 A/B 竖排考试题——「你是已经有方向/参照物，还是完全没想法想让我带你找？」 2. 状态只是你内部判断，别在我面前强调「你选 A 还是 B」： - 我已经给了具体玩法 / 故事 / 参照物 / 可执行概念 → 当成已有方向，不要再问状态，直接复述你听到的、追问最缺的一项。 - 我有参照物（想做成类似某个游戏/影视）→ 先帮我拆出最想保留的内核，再做成原创，不要直接复刻。 - 我只给了一个感觉/情绪（治愈、解压、剧情感、解谜爽……）但没有玩法 → 别误判成「已有方向」，直接进对应那种感觉的轨道，跳过「感觉四选一」，先追问这感觉来自哪种体验。 - 我连感觉都没有、纯粹「想做个游戏」 → 从「玩完想让玩家是什么感受」的感觉四选一开始。 3. 拿到感觉后，按对应轨道走：先问体验来源（A/B/C/D 竖排 + 开放口子），锚定后再给 3-5 个贴合的游戏概念方向，每个一句话说清。四种感觉（放松/剧情/解谜/治愈）都要有轨道，别只会套「解压」那条。 4. 提问一次只问一个，选项用 A/B/C/D 竖排 + 末尾留「或者你自己的想法」的开放口子。 5. 当主题/情绪、玩家身份、核心玩法、第一版能玩到什么这四点都清楚了，就主动收网，别无限追问。 6. 全程不替我拍板，也不急着写代码。 回到开头那条评论——"目前的产品还很难匹配这个创作行为"。 这个 skill 不是产品。它就是一份 600 行的工作手册。 但它做到了一件事：让 AI 不再是"你说一句它做一次"的一次性工具，而是一个能陪你从模糊到具体、支撑你反复改的搭档。 skill 开源地址： **https://github.com/lunaark/ai-game** 点个赞点关注说两句你的每一次互动，都是我继续写下去的动力— 月鹿造物 —
2026-09-08
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腾讯混元提出 HY-WU(无相)，让模型实时生成参数“换脑”

3月6日，腾讯混元发布了一篇名为《HY-WU (Part I): An Extensible Functional Neural Memory Framework and An Instantiation in Text-Guided Image Editing》的技术报告，提出了一种崭新的功能性记忆（functional neural memory）范式（weight unleashing），在模型推理时实时生成个性化参数，由此对不同任务/分布/样本进行个性化适应。 腾讯混元团队将HY-WU （混元无相）应用在各大开源图形编辑基模上，有效扩充了基模的功能性记忆，在图形编辑任务上普遍取得了更好的内容理解、指令遵循和生成质量。与此同时，该范式的数据效率、训练效率和推理速度也做到了真正的实用性与创新性并重。 据介绍，HY-WU （混元无相）范式从“静态参数记忆”转向“功能性记忆”，其核心在于训练一个参数生成器。在模型推理时，该系统能根据当前输入的特定条件（如图像与编辑指令），实时合成一组针对该任务的个性化参数（如LoRA权重），并将其动态注入冻结的基座模型。此举实现了“动态路由”，从根本上避免了在共享权重上的参数冲突。 在文本引导图像编辑任务的实际验证中，HY-WU展现出优异表现。基于HY-Image-3.0-Instruct模型的评测显示，其在人类主观评价（GSB）中优于多数主流开源模型，与顶级闭源模型相当。在GEdit-Bench、ImgEdit-Bench等自动化评测榜单上，其综合得分亦达到开源模型的领先水平。 Blog:https://tencent-hy-wu.github.io GitHub:https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WU
2026-03-09

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Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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腾讯云软件源

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

时间: 2026-08-21 大小: 5MB 下载: 2次
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