分享与 AI 协作开发的经历，因为这个社区关注的是开发过程本身，而不是游戏本身。 我在 ~2 周内与 AI 共同开发了一款块形谜题类 roguelike 游戏（Block Blast × Balatro）。 这款游戏的源码只有一个手写的 index.html 文件，零引擎，仅使用vanilla JS，大小仅为 33KB。 在这里，AI 的协作实际上起到了重要作用： AI 出色的表现 — 可废弃的工具 我原本不太可能自己编写的工具： • 一种 DFS 解决方案，用于在每次洗牌时运行，确保牌组是可放置的。 由于牌组在不同楼层之间保持不变，简单的随机洗牌最终会导致无法获胜的牌组。 我描述了这个问题，AI 编写了一个检查某些放置顺序是否可以清除牌组的解决方案，包括链式放置，如“这个 1x1 块可以完成一行，从而释放 3x3 块需要的空间”。 \~1ms，静默重新洗牌如果无法实现。 这让“RNG 把我坑了”变成了“我的错误”。 • 一个贪婪的机器人模拟器，以调整难度（分数 × 板块流动性 - 死亡洞 - ，几百次循环）。 这改变了我设计的方式：仅仅添加了公平洗牌解决方案，就提高了机器人的获胜率从 15% → 73%，所以我必须重新调整整个难度曲线。 现在我通过重新运行模拟器来调整难度，而不是凭感觉。 AI 面临挑战的地方 — 需要品味的东西： • 平衡“感觉”，UI 信息层次结构（我过载了 HUD；一位玩家迷路了），以及判断范围。 AI 幻想地继续添加系统 — 决定什么不该编写的完全依赖于我。 工作流程注意：保持一个文件，无需构建步骤，让 AI 可以保持整个代码库的上下文，44 个单元测试让它安全地重构。 测试 + 模拟是真正的乘数 — 让我信任我没有手动验证的更改。 可玩（免费，浏览器）：[https://sirouni.itch.io/block-rogue](https://sirouni.itch.io/block-rogue） — 愿意深入讨论任何方面。