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5. ChatGPT 告诉你的操作步骤经常会缺失,比如会忘记告诉你在游戏引擎中进行一些赋值的操作。但你在遇到Bug 后他倒是能提醒你没做相关操作。就是……特别浪费时间。 6. 让AI 写代码之前,可以和他讨论几轮,问一下思路。有时候会有很神奇的效果,让他连续写几遍都写不对,但讨论一轮思路后再写,就能编译过了(即使是在讨论中全是AI 自己说,我什么观点都没提出)。 7. 有时候ChatGPT 会有点轴,一个方法用到死。这时候可以稍微提示一下,是不是可以换一个思路,或换一种设计。 我做这个小游戏的原因是看了一个油管上的Up用ChatGPT 零代码开发出了类似Flappy Bird 的小游戏。就难度而言,我这个山寨Pong 的开发难度要稍微比Flappy Bird 难一点点,毕竟还要做物理系统和AI 。整体来看,在AI 的辅助下零代码开发一些小游戏是现实的,但零基础想直接上手的话我觉得不太可能,至少这个开发者需要熟悉游戏引擎,会简单处理图片,能粗略看懂一个代码块是想做什么。 冷知识:Pong 被认为是史上第一款商业街机游戏。就这样,周末玉快!(•̀ᴗ• )

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零代码,在ChatGPT 4 的协助下开发了个小游戏,耗时四个多小时。Unity引擎。 这游戏山寨了雅达利在1972 年推出的经典街机游戏:Pong。老费本来想做甩锅大作战的,越甩锅越大,玩家的弱点被锅命中会损失生命。但开发过程中遇到大量Bug 没顺利实现,就简化了方案。 和原版Pong 不同的是,我没做双人模式(因为不会![○・`Д´・ ○]),改为设置一个简单AI 控制右侧的挡板。目前这AI 还有点强,后续再想想怎么让它漏球又不至于放水太明显。另外增加了一些碰撞后显得有点弹性的物理效果。我还蛮吃惊的,老费只做了很简单的描述,ChatGPT 就给出了两种解决方案,写了代码出来,实现效果也还行。 说实话,过程中走了不少冤枉路,ChatGPT 4 也是会经常抽风,给人整得血压高。老费总结一下心得: 1. 前期有一个完善的设计文档给AI,后续能省不少事。尽量具体到每一个交互元素的状态、关联性等。也就是说,文档要比我们平时做游戏设计时写的框架文档更细致。AI 也能给你一些细节设计方案,甚至能把代码给你写得像模像样,但AI 基本上无法理解你的思路,只是拿一些有一定相关性的细节凑个数。 2. 事先想好游戏架构,具体模块分拆出来,因为和ChatGPT 的每一个对话都有最大token 的限制,想要在一个对话里让AI把所有代码都写对有点难,除非你是有能力做提问优化的提问师。但这里也存在一个悖论,有这个能力的提问师直接自己把代码就写了,也没必要跟AI 扯皮。 3. 要做好本地文档和代码的备份和更新。原因如上。针对同一个功能的代码,AI 可能会给你好几版(而且也许多多少少都有点问题的),你得反复测试。而你的提问也需要不断迭代和调整,也需要按版本存档管理,便于查找。 4. ChatGPT 目前在输出代码时经常会省略(略略略略略(ૢ˃ꌂ˂ૢ))。有点烦人,即使你告诉他生成这个类的代码全文,他也会省略,也许是出于资源节约方面的考虑。这就需要拿到代码后进行大致的阅读,算法不太懂没事,但至少要大致能看懂各个模块的思路,以及一些代码是不是给你略掉了。具体表现一般为他给你加一行像这样的注释:// Existing paddle collision code。我就是被他略掉了代码后,小球碰到挡板后会吸附上去不动,我调试了好半天,最后仔细一读代码,才发现是这货给我略了,我服。

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