Cocos游戏开发中的Vibe Coding零代码实战与痛点，很详细！
摘要 本文详细介绍了使用Cocos引擎和AI辅助开发词图归类游戏的全过程。作者从游戏规则分析入手，分享了AI在游戏开发中的三大痛点：需求表达不明确、素材生成不理想和UI还原不精准。通过分步骤实现卡牌状态、关卡配置、初始化、拖拽逻辑和卡堆效果，最终完成游戏核心功能。文章重点展示了如何通过拆分模块和精准提示词指导AI完成代码编写，同时分享了素材处理、UI拼接和功能调试的实战经验。整个开发过程体现了AI
引言
哈喽大家好，我是亿元程序员，一位有着8年游戏行业经验的主程。
随着AI的快速发展，虽然它已经很强了，但是想要完完全全取代咱们游戏开发者，还是没那么简单的。
我用Cocos+AI从0到1实战了一款词图归类游戏，但真正卡住我的不是代码，而是
UI、素材、规则拆分和提示词颗粒度。
有小伙伴给笔者提供了素材：
不知道小伙伴们，有没有玩过或者刷到过这类型的游戏，既然这游戏这么火，我们就有必要借助AI去实战一下。
言归正传，本期带大家看看，Cocos游戏开发中的Vibe Coding零代码实战，并且聊一聊现在AI游戏开发的痛点！
本文实战完整源码已集成到亿元Cocos小游戏实战合集2.0，内含体验链接，已经拥有的小伙伴可以直接更新。
了解规则
我们想要实战一款游戏，我们就必须要先了解它的核心玩法与规则：
词图归类游戏，通常也被称为“文字分组”或“联想解谜”游戏。这类游戏的核心魅力不在于拼写，而在于逻辑联想和寻找隐藏的共性。
如下图，说到水果，大家应该能联想到很多，游戏规则就是把属于一类的卡片集合到一起：
AI游戏开发的痛点1：AI不是不会写代码，而是不知道你真正要什么。
上面提到了游戏的大体玩法，既然我们想要AI辅助我们开发，那我们必须要了解一款游戏的完整规则和操作流程。
因为我们是通过提示词来驱动AI进行开发，我们必须要细化到每一个点和步骤，才能够让我们的游戏顺利完成，而不是简简单单的：
- 给我生成完整的代码
- 给我实现一个词图归类的小游戏
- 你搜索一下这个游戏，参考它帮我实现一个
文章后面我会列举实战中用到的，个人认为比较详细的提示词示例，可以继续往下看。
资源准备
虽然现在在游戏开发中，生成游戏素材的AI已经五花八门，但是用起来想要合适自己，还是没那么简单。
AI游戏开发的痛点2：素材不是生成出来就能直接用。
我们通过AI搭子1生成一些游戏UI，下载下来发现有水印：
由于水印的位置非常接近有用像素的位置，通过PS比较难去除(笔者水平有限)，于是想了一个办法，把图片上传到AI搭子2，让它帮忙去掉一下水印：
结果怎么着：
水印去得很干净，但是美中不足的是它又加上了自家的水印。。。
这里有个小技巧：
生成的时候可以加入类似“像素居中，四周留空”等提示词，方便后期手动去掉水印。
当然这可以通过更加专业的搭子去避免这样的问题，有条件的小伙伴甚至还可以通过搭子去研学一下别人的素材(但是也不能直接用，不建议学)：
资源准备好之后，下面我们需要将素材拼接成游戏界面。
拼UI
拼UI自古以来都是从有趣再到枯燥的工作，随着AI的发展，很多大模型都已经具备图像识别的能力。
我们可以通过在提示词中加入图片参考，让AI根据提示词完成界面拼接吗？
AI游戏开发的痛点3：截图参考能看懂，但很难精准还原。
尝试过上面操作的小伙伴应该都知道，这样大概率是不行的：
首先大模型对图片的识别和理解并没有想象中厉害，不能很好的理解布局，在能力弱的模型中尤其明显，出来的效果只能示意。
其次就是大模型操作编辑器的方式很复杂，需要先了解项目结构，找到对应的每项资源并理解，没有现成的接口就自己造，例如CocosCreator中的uuid，它会现场学习游戏引擎源码，场景结构，强行生成。
上面的方式非常耗费token，当然我们可以优化一下，先提前架设一下MCP服务器，让大模型更加便捷地操作编辑器：
更进一步的还是通过搭子生成PSD文件，再让大模型或者工具通过PSD复原界面，这样界面基本上能1比1还原，不过还是不够理想，需要定义许多PSD的规范，否则导出界面后，还需要大量时间调整。
因此，最理想的还是古法拼UI：
通过古法拼UI的好处就是可视化调整，不需要和AI纠结多少个像素的问题，我们只需要将布局和节点准备好，然后告诉AI将内容生成到哪个节点就好。
除此之外，这个游戏的卡牌状态比较多，我们需要提前将不同状态的UI都预制好，大约还原了以下10种状态：
核心UI拼接好之后，下面我们就可以让AI写逻辑了。
我的做法不是让 AI 一口气生成游戏，而是把游戏拆成状态、配置、初始化、拖拽、卡堆、反馈六个模块。
写代码
现阶段AI最强的优势就是写逻辑。
这就是为什么我们可以完全通过VibeCoding，不手写核心逻辑代码，也能完成一款可体验的游戏雏形，我们只需要提供逻辑清晰的提示词即可，下面我们一起来看看：
1.卡牌状态切换
完成之后手动添加脚本，即可看到效果：
2.关卡配置
关卡配置比较简单，只需要划分好类型以及子类即可，直接手动编辑json，结构为词/图|类型|卡|...|卡:
3.初始化关卡
得到这么一个初版效果：
接着就是细节的补充：
就能得到下面的效果:
4.卡牌拖动逻辑
接着通过几个步骤实现卡牌的拖动逻辑，这里有个技巧，每次完成一个节点，可以提交一次git，一是避免AI改坏东西，二是方便记录文章的素材。
阶段效果如下：
5.卡堆效果
接下来就是卡堆的效果，其中还加入了游戏通关的条件：
卡堆效果如下：
6.细节补充
游戏大致成型之后，就是不断地调整细节，补充规则，包括：
- 放置提示框：
- 补充一些UI：包括展示当前关卡、时间和进度。
- 移动效果补充：
- 道具实现：
完成以上细节调整之后，我们实战的游戏基本成形，下面是完整效果：
AI游戏开发的其他痛点：
- 在不改变现有项目状态和提示词的情况下，虽然不同的模型能力不同，但还是有可能得到相同的结果，不管模型是否高级。
- 通过截图+提示词的形式补充提问，目前
AI还是不能够很好的理解图片和截图的意义，导致无法准确修复相应的内容。 - 无法一步到位，无论是小游戏还是大项目，都不能一步到位，需要不断拆分，不断优化提示词以及相关能优化提示词的上下文及工具。
以上就是Cocos游戏开发中的Vibe Coding零代码实战与痛点的全部内容，美术资源仅供学习和参考，下课！
结语
本文实战完整源码已集成到亿元Cocos小游戏实战合集2.0，内含体验链接，已经拥有的小伙伴可以直接更新。
这次实战下来，我最大的感受是：
AI 并不是游戏开发者的替代品，而是一个非常吃“拆解能力”的执行搭子。
你越能把玩法规则、UI 状态、节点结构、数据配置和交互流程说清楚，它就越能帮你把代码部分快速推进；
但如果只丢一句“帮我做个小游戏”，那它大概率只能给你一个看起来像、跑起来悬、改起来痛的半成品。
所以现阶段的Vibe Coding，并不是完全放空大脑，而是把开发者的经验前置到提示词、项目结构和任务拆分里。
会写代码的人，未来不一定只是写代码；更重要的是会定义问题、拆解问题、验证结果。
这也是我觉得 AI 游戏开发最有意思的地方：
它确实让开发变快了，但也更考验一个开发者是不是真的懂游戏。
我是"亿元程序员"，一位有着8年游戏行业经验的主程。在游戏开发中，希望能给到您帮助, 也希望通过您能帮助到大家。
实不相瞒，想要个赞和爱心！请把该文章分享给你觉得有需要的其他小伙伴。谢谢！
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