最近面向大模型编程（LOP）很火，在 web 开发领域更是被用得炉火纯青，我们可以用它从任务拆解、开发、质检再到写 devops 脚本串行。但是在游戏制作中呢？是否也能用这一套？

工欲善其事，必先利其器，我们先来了解 LOP 是什么，有哪几种模式。LOP 即面向大模型编程，相较于传统编程（人写好逻辑，程序严格执行）模式，LOP 可以说是做了完全的颠覆，人只需要写Prompt + 少量代码，大模型动态生成逻辑，后者给我们的想象空间更加广阔。LOP 主要有以下几种使用姿势：

  • Direct Prompt-to-Code，单轮 Prompt → 完整可运行产物，无中间状态、无工具调用、无外部记忆，举例：用 Cursor “Cmd+K”、Claude Artifacts、Gemini Code Execution 一键生成完整项目。
  • Autonomous Agent Programming，多轮自主工具调用（编辑文件、运行终端、读错误日志、自我迭代），具备长期记忆和工作区状态，Agent，举例：用 Cursor 让 AI 自己写代码、跑测试、修 bug
  • Chain-of-Verification + Structured Reasoning for Code，在生成最终代码前，强制模型进行显式推理链（技术选型 → 文件结构 → 边缘case → 安全性），大幅降低幻觉，举例：Prompt 中加入 “…” 标签，或直接用 Claude 3.5 long-thinking
  • Retrieval-Augmented Code Generation，检索向量数据库中的私有代码库/文档/组件作为 context，解决 >100k token 的项目理解问题，举例：Cursor “@codebase”
  • Skeleton-then-Fill，人为先写高层次结构或占位注释（skeleton），模型只负责填充细节，极大降低结构错误率，举例：先写文件树 + // LOP: 这里需要一个带分页的表格组件 → 让 Claude 填满
  • Self-Healing / Iterative Refinement Loop，运行 → 捕获错误/测试失败 → 把错误日志喂回模型 → 自动 patch → 循环直到全通过,举例：Cursor “Fix with AI”

有了上面对 LOP 的了解，我们再来看看游戏的制作流程包含哪些环节：剧本，策划（游戏逻辑、玩法），场景制作/美术/音频等，游戏引擎，以上是一些大致的流程，那么大模型能做什么呢？可以写小说，可以一句话生成原型，可以生成图片，复刻声音等，我们不提倡AI去做游戏，但是是不是可以让他去迭代剧本，有好的想法让他快速生成游戏 demo 做验证诸如此类。

基于以上的脑洞，整理了以下几个可能的应用思路

大模型驱动内容和玩法迭代

我们有想法，让 LLM 进行内容创作，由于大模型的输出具有随机性，所以每次创作的我们满意的内容，可以用结构化的文档进行沉淀，下一次再喂给大模型时，可以根据我们已有内容进行迭代，比如更新角色性别、武器、技能等。有了这些内容，可以快速产出原型，验证可玩性和逻辑问题，满意的话甚至可以开始规划场景、美术以及音效等。

另一个方向，沉淀的结构化文档，可以用特定的引擎解析生成游戏、可互动的有声视频或者做视频二创等。

玩家共创

游戏不断迭代更新，有个很大原因是，我们要不断的更新玩法、内容，以让玩家保持新鲜感，现在很多游戏都有玩家共创，这里想的是，玩家共创环节，能不能加入与大模型的交互，通过用户与大模型的交互，迭代剧本，刷新角色属性，让玩法更多更新颖。

就酱，以上内容来源于今天开会总结，大致整理了以下思路。