Vibe Coding没有颠覆游戏

做游戏比做出来的游戏更好玩

用vibe coding的方式做游戏，一度以”XX博主24小时做游戏收入千万、马斯克点赞”的方式登场，或者出现在”连一条狗都能做游戏”之类混合行业自嘲的梗文中。

今天，更多可玩、流行的产品出现，比如996/青椒/鳖太线模拟器，还有一些轻度游戏化内容，比如把龙虾、agent的工作过程放在虚拟格子间中可视化，提升陪伴感。

这些内容的制作者大多不是游戏从业者，也并非完全出于商业目的。尽管短期看，无论产品质量还是模式本身，都远达不到”颠覆游戏行业”的程度。不过，创作的快乐与消费截然不同。把脑中的想法一步步变成可运行、可分享、可改进的作品，过程本身就乐趣无穷，也让游戏更具备成为下一种全民媒介的可能。

PixelHQ @Waynedevvv：一个像素风格的办公室，里面的像素打工人会根据你电脑上的 Claude Code 状态动起来。

最近密集体验了一批AI创作的游戏，也和几位作者聊了聊”为什么想要用AI做游戏”，大体有三种取向：

第一类是创意驱动——通常是资深玩家或者非程序员的从业者，有游戏经验和sense，知道自己要什么并用AI辅助实现。

一位概念美术师做了个8-bit风格的射击游戏。 体量虽然不大，但玩法完整度不错，打起来颇为上头。看到所有游戏内的图像都是AI基于代码生成的矢量资源，我问他会不会基于自己的专业优势，优先完善美术。他说：”这个游戏是否好玩和美术风格关系不大，反而如果一开始整体功能框架没做好，后期叠床架屋，那修改难度和出bug几率就会大增，所以在游戏demo没有完善前不太考虑这件事。”

示意图非实际画面

这个判断能力是AI给不了的。

一位体验设计师做了个”搜-不打-撤”的策略小游戏。 对强对抗不感兴趣、也不擅长动作游戏的轻度用户群体如此庞大。在《三角洲行动》等带动的搜打撤热潮下，单独摘取开箱跑路的这部分乐趣，即使变成回合制玩法、去掉美术包装，大家也乐在其中。他说以前验证一个手感方案，需要等开发完成才能看到效果，周期差不多一个月；现在用AI，半天就能直接验证，也帮助不同工种的同事更好沟通。

初衷是工作外做着玩，没想到在社群挺受欢迎。

第二类是技术探索——探索平台能力上限，通常会选择快速复刻一个自己熟悉的，且适合现有平台能力的游戏类型。

一位架构师做了个3D恐怖游戏。 监视器式影像风格加冷峻的光影表现，让产品在一众4399产品中鹤立鸡群，引发社区开发者热议。作者本人就是做游戏画面优化的，在专业对口的基础上压榨了一下图形性能。这是他同类型的第二个作品，实际开发总耗时5-6小时，主要在等AI回复。他认为自己不算创作者，只是从技术角度探一下平台的能力上限。

示意图非实际画面

“目前AI做的技术选型和判断因为感知信息的局限性，不一定是最优解。完全依赖AI根据需求规划产品实现产品，确实会比较难成功。核心还是你自己要会做，并且有正确的思路，AI只能帮你快速实现你的想法。”

一位工程师用24小时做了个3D多人对战游戏——类似QQ堂。 10个玩家同时在线，位置、动作、攻击判定都要同步。他说和AI协作最难的不是技术，而是准确描述脑海中的画面。单个系统AI写得很好，但要把多个系统串联起来协同工作，AI经常顾此失彼。

所以他让AI写单个系统，自己负责系统间的集成。用他的话说，“它是一个超强的副驾驶，但方向盘还是得你自己握。”

第三类是情感驱动——做自己喜爱的那类甚至”那个”游戏，或者表达一段私人情感，完成度不一定高但真诚度很高。

RPG和视觉小说是传递情感的首选。一个宝可梦式游戏里，玩家全程只带着一只100级的皮卡丘冒险，肩并肩眺望星河。

在《漫长的告别》中，主人公意外离世，他的狗仍然像忠犬八公那样日复一日思念、等待、寻找，期盼重逢。玩家要用有限的灵力操控物体来保护小狗。尽管游戏的图片、文案、玩法都毫不掩饰AI生成的痕迹，比如纯日式风格建筑搭配NPC”婷婷”标准中式小名，而且谁家好人和狗天天在铁道站台相会啊就是说！

剧照：《忠犬八公物语》（1987）

但在AI味儿包装之下，却呈现出一种”戏假情真”的倒错质感。作者很可能真的有一只狗，而且经历了分别，因而在一些细节上非常妥帖，比如随着进程推进，用日记的形式缓缓揭开主人公和爱犬彼此守护的心路历程。

对游戏的价值要另起一行

Vibe coding大部分产品离商业游戏的标准还很远。但它确实在几个方向上带来了实际价值。

把人放大：抽丝剥茧地完善创意

AI把人放大的价值在这里同样适用。创意像是一个线头，AI能帮忙一点点抽丝剥茧，在制作中把想法理清楚，并一点点打磨出好的品质。这个过程更像织布或者做雕塑，极易产生心流体验。

杠杆力体现在，有项目经验的人能盖摩天大楼，驾驭更大更复杂的项目，比如单枪匹马做出《植物大战僵尸》级别的较为复杂的游戏。他们知道项目的框架是什么，施工的坑在哪里，什么方式实现起来最顺手、更具扩展性。而没有经验的人更适合从盖小木屋起步，通过《扫雷》级别的小项目练手，一步步过渡到更复杂游戏。

AI也能加速能力积累。游戏圈有句老话——”你的前十款游戏都是垃圾，所以别等了赶紧做”。传统独立游戏时代这个过程要好几年，现在可能几个月就走完一轮。

AI还给老游戏的翻新重置提供了很多机会。一位同事说自己最想做的就是那些”机制和内容不错，但表现和手感过时了”的老游戏——好的玩法和系统数值保留下来，画面、界面、操作方式换一遍，难度曲线贴合现代玩家的习惯。这些原本需要大量人力的苦活，AI可以大幅压缩。当然，前提是没有版权争议。

一些品类天生适合AI发挥——低美术依赖、重系统和文本。《三国志》及《文明》类历史模拟游戏数量巨大，彰显出这个品类深厚的群众基础。更值得关注的是深度利用了现阶段AI优势和特性制作的产品。

一个解法是，让大模型控制游戏中的不同势力，并通过自然语言的方式进行各种外交活动。这样，游戏的乐趣就变成了看大模型表演和阅读由此产生的”假想历史”。这个思路和之前港大的AI角色小镇游戏Ailization有点类似。

大模型施展纵横之术

开发者还让国内外9个头部大模型来了个巅峰对决，最终Gemini 3.1 Pro在决赛中以一敌二夺冠。起初测试中，一开局蜀和吴就会联手打魏，应该是大模型数据形成了默认的历史刻板印象导致。开发者就在系统级提示词中增加了”这是游戏，不必遵从史实”，解放了大模型的思想。

品类创新的可能性：下一个自走棋

早期游戏硬件孱弱，迫使设计者把更多智慧投入系统设计。《俄罗斯方块》《超级马里奥》《文明》《暗黑破坏神》这些经典作品都奠定了各自“类型”的标杆。而技术表现力足够强之后，开发资源越来越多被画面和体量吸收，3A越来越贵，机制上的冒险反而成了风险。

当做游戏的工具更易用，一条新的创新链自下而上产生。

工具从游戏引擎、mod工具、创意工坊、Roblox和《元梦之星》演化到vibe coding平台，创意基数也从少数专业人士，到半专业的mod作者，再变成普通用户，创新在社区中诞生、传播、改进，成为新的“类型”或“元素”。比如自走棋最初就是巨鸟多多工作室在Dota2创意工坊里做的一个mod。它不需要原创美术，不需要从零搭技术栈，需要的只是一个对机制有深刻理解的头脑，加上一个能让想法快速落地的工具。

AI创作也能用更快的速度穷举类型题材杂交的可能性。泡泡堂+大逃杀、三国+搜打撤、宝可梦+肉鸽——当几十万人同时尝试”X+Y”，总有一些组合会碰撞出化学反应。

图｜开罗《游戏发展国》中用混搭类型和题材的方式开发新游戏

对非专业人士：探索互动媒体的潜能

对更多不以此为业的人来说，vibe coding的价值在于掌握一种新的表达工具。有人做游戏去求婚，有小孩做游戏给妈妈当生日礼物，有程序员还原和已故同事在WAP时代一起做的小游戏。科普、教育、情感寄托、同人二创——做这些”只对自己有意义”的作品。

游戏和图书、视频等媒介的相互转化也更容易了。比如开源工具链PDF2GAME，上传图书电子文件后大模型会提取全文内容并结构化为人物、地点、事件等实体，再衍生出互动游戏。《大明王朝》中，玩家可以选择扮演嘉靖年间的多位历史人物，每个人物的各项属性值同样由AI结合文本得出，又和角色能做出的选项相关，比如高智力值角色在面对危机时有更合理的破局之道，但低武力值又让他更需要他人保护。

图｜”文字→游戏”路径：以大明王朝SLG为例，AI将历史文本结构化为可玩的策略系统——首页（左）与游戏内界面（右）。来源：AI游戏创作平台

视觉小说/互动影游是海外开发平台Rosebud上最受欢迎的内容类型，《呼啸山庄》案例很典型。这种老IP有三重优势。第一，公共版权，无需授权和付费。第二，原作文本和改编影视的素质都极高，用户就直接用小说或者影视台词原文，用影视喂给AI，内容品质的基准是有保障的。第三，传统互动影游的卡点一是拍摄成本二是网状剧本的设计和落地，二者叠加难上加难——AI最擅长的就是降本，一拍即合。

图｜《呼啸山庄》互动影游：经典文学IP + AI视频生成，封面（左）与游戏内叙事场景（右）。公共版权免授权，原作文本直接喂给AI即可产出高品质内容。来源：Rosebud平台

但AI没有改变互动影游是个小众类型的本质。互动本身要求用户主动参与、做选择、承担后果，这和影视主流受众的被动、陪伴、低注意力状态恰恰相反，所以用户群并不是影视大盘用户的自然延伸。而且互动影游的热门题材，比如浪漫、生存、微恐，现在都有大量微短剧和AI漫剧填充生态，竞品不是传统影游，而是这些更低成本、更快迭代的内容形式。

挑战：开始coding之后的一百公里

游戏综合了软件和艺术，功能和体验相互驱动，像永动机一样可以不断从两端提升。比如，如果一个换装游戏只有两套衣服，或者衣服之间相互穿模无法搭配，体验不足就倒逼功能需求。反过来，黑神话要让主角拥有大圣的本领，功能上就要设计出变身术，变成打败过的boss，还有法天象地这种标志性关卡。所以游戏行业里“只差一个程序员了”会成为段子。

点子只是一句话的事儿，从点子到完整创意包含了能玩、好玩、耐玩、有人愿意花钱玩这漫长的过程。

工具不成熟

与视频领域已经可以”模型直出→剪辑→卖钱”不同，商业级游戏暂时还做不到端到端生成。游戏研发依赖底层引擎、图形技术、美术音频资产和系统开发的长链条协同，每个环节需要调动不同的模型。

美术资产是最明显的短板，直接限制了vibe coding游戏的卖相。平台自己生成资产的能力很弱，输出的基本是色块组合，低多边形模型能力有限；同时又不支持外部导入——用户自己生成的或者手头已有的美术资产放不进去。也不支持通过图片、视频参考来快速生成UI界面和场景元素。结果就是大部分AI创作的游戏呈现一种毛坯房的粗粝感，所有视觉效果靠代码生成的占位符撑着。

代码层面，纯小白在架构能力上的缺失又限制了vibe coding游戏的规模。AI写单个系统很强，但把多个系统串联起来协同工作时就顾此失彼——每增加一个新模块，复杂度和混乱度再次上升。80%的精力花在debug上，反复跟AI说”那个功能没实现”或者”你把上一个功能改坏了”。而且AI搞出来的bug基本都是隐式的，很多非常难查，需要丰富的工程经验才能定位。

不过也有一线开发者认为，瓶颈未必全在工具——更多是人还不熟练。这类平台天然有数据飞轮，用的人越多、喂的项目越多，生成质量就越好。工具和人在一起变强，只是眼下还处在彼此磨合的早期。

分发的困境

国外的Rosebud平台号称已拥有超过200万款游戏，可能比活跃用户数量还多。大众流行的类型成了重要模板——一个我的世界风格的体素3D游戏模板被使用了1.8万次。但点开列表，大多数二创没有像样的预览图，仅个位数访问，排布在一起像个内容坟场。

封面欺诈让问题雪上加霜。一款标识SRPG、火纹like的作品，AI生图封面精美，角色形象高度还原。点进去界面和扫雷差不多。认真玩游戏和选到好游戏这两件事都变得更困难，用户的体验落差被进一步放大。

模板带来的同质化内容快速堆积，又没有有效的社区来讨论、筛选和推荐，导致即使有好东西也会被淹没在噪音里。

图｜Rosebud平台体验：SRPG封面精美但实际体验近乎扫雷（左）；一个体素RPG模板被Fork 1.8万次，绝大多数二创仅有个位数访问（右）。来源：Rosebud平台截图

长尾游戏活下来靠的是”品味社区”。比如Steam能让长尾游戏活下来，不只是推荐算法，更因为它有围绕游戏品味组织的社交图谱——评测、鉴赏家、标签系统、讨论区。但国内贴吧衰落了，TapTap有这个意识但仍然是以产品为单位做社群。缺乏这种基建，供给爆发之后分发大概率滑向流量和买量逻辑。一位活跃在微信小游戏生态的开发者说，现在入局的人还不多，先行者确实赚到了钱；但往后人会越来越多，普通创作者还是会被挤出去。

发布作为最后一公里，也难以被AI缩短。有人用AI半天做出了一款包含10层关卡、战斗、商店和存档的魔塔类微信小游戏。但当他准备发布时发现，小程序备案要等5到10个工作日，防沉迷实名认证SDK和隐私政策缺一不可，个人主体必须先注册个体工商户后才能开通广告和内购。

苹果则更直接。App Store以”绕过审核机制的动态代码执行”为由，下架或冻结了多个vibe coding工具的iOS版本——表面上针对热更新条款，实际上是对大量涌入的低质AI生成应用的警惕。2025年12月App Store应用提交量同比增长56%，审核排队被拉长到数周。

持续激励的缺失

但”做完”本身就已经是凤毛麟角。什么叫”完”？有一个完整的游戏循环，能让人持续体验大概十分钟，功能基本齐备，没有恶性bug。就这个标准，能达到的游戏已经非常少了。一个测试阶段的AI游戏开发平台上，最终提交完整作品的数量只有总人数的6%。

更现实的问题是：做完了，然后呢？一位开发者做了个钓鱼+肉鸽的游戏，核心循环和手感都有了，但之后再没更新过——没有精力，也没有动力。另一位做策略游戏的设计师，社群里反响不错，想进一步开发，却”不知道要如何推进”、”没有地方可以去发布”。

创作者这边缺持续动力，消费者那边也缺消费意愿。游戏不像短视频，3秒不好看划走就行。试玩一个游戏可能需要3分钟，踩到一个烂游戏的挫败感远大于刷到一条无聊的短视频。当大量质量参差的内容涌入，用户很快就会降低期待、减少尝试。

表达欲是点火器，但半衰期很短。没有用户反馈、没有收入、没有成就感——缺少任何一种反馈循环的支撑，创作就会停下来。

结语：失去人性失去一切

游戏是一个科技原生的形态，是最不惧变革、最积极拥抱变革并持续进化的媒介类型，也是最未被深度理解和开发的媒介。我们唯一知晓的，就是游戏要服务于人。

“AI原生游戏”更像一个激励尝试的彼岸。现阶段AI原生玩法——涌现、动态NPC、个性化叙事、无限生成——游戏设计者用手工规则、程序化生成和精巧的系统设计已经能够实现。

一些AI+游戏案例好在解决具体问题，比如文字解谜品类用AI解决了剧本量大、解谜方式死板的痛点；互动影游用AI视频生成降低了素材成本；乙女游戏用AI语音叫出玩家名字这一点改变，让情感指向从”每个女玩家”变成”用户本人”。

在内容泛滥的时代，玩家比以往任何时候都更迫切地需要真实的同伴和确凿的证据。当玩家知道屏幕对面的剧情、台词、设计是由另一个活生生的人，倾注了生命体验而创作出来的，这种连接感本身就是巨大的价值。

这种真实有时甚至要以暴露创作者的脆弱、困惑、愤怒等不完美为代价，或者以执念、尖刻、不居于多数的声音向空谷发出呼喊，并等待回音和共鸣。

AI生成血肉。但人的判断力、情感和不完美，才是游戏的灵魂。

参考文献：

1. Rosebud平台（rosebud.ai）：AI游戏创作平台，本文中平台体验、模板数据、呼啸山庄互动影游案例均来自该平台一手体验

2. PDF2GAME项目：基于江户川乱步《诡计集成》的AI推理游戏原型，开源社区项目

3. 自走棋（Dota Auto Chess）：2019年巨鸟多多工作室在Dota2创意工坊发布的mod，后衍生为独立品类

4. 《黑神话：悟空》：变身术/法天象地作为功能驱动体验的案例

5. Steam鉴赏家/标签/评测系统：品味社区的参照案例

6. lingzerg，《如何在大型游戏开发中高效使用AI编码》，知乎，2026.1.18