我使用人工智能作为编程和艺术迭代合作伙伴来构建Crumbongo，而不是作为“提示生成器”。-墙外贴吧

Crumbongo 开始于一个奇怪的游戏设计想法：如果网站的可访问性cookie计数可以成为游戏货币呢？

我最终将其建成了一个小型本地Chrome游戏，但开发过程变得非常有趣，探索了生成性人工智能在哪里帮助了我，在哪里我仍然需要自己做出决定。

游戏本身是一个纯粹的HTML/CSS/JavaScript Chrome扩展，没有引擎或框架，两个迷你游戏使用了普通的DOM/CSS和requestAnimationFrame。

我使用Codex作为编码助手。我的工作流程通常是：定义一个非常具体的变化，给出当前项目状态和约束，让它制作一个局部实现，然后在Chrome中手动测试结果并迭代。

这在进度逻辑、保存状态迁移、UI行为、商店系统、伙伴、栖息地和两个迷你游戏上表现得特别好。

当它变得更有趣的是视觉开发。

对于一些像素艺术资产，我使用生成性工具来探索或创建起始点，然后在工具如Aseprite中手动调整大小、清洁、重新定位和调整它们，直到它们在游戏中实际上有效。

最后这一部分比我预期的更重要。一个资产可以看起来很好，但仍然会在它必须坐在动画角色上、匹配现有像素尺寸或适合400px宽度扩展弹出窗口时看起来完全不合适。

同样的事情发生在游戏玩法上。AI可以实现一个机制，但它无法告诉我Cookie Stack在塔太高时是否感觉公平，一个伙伴是否在背景中消失，还是一个商店价格是否使进度感觉毫无意义。

这些决定来自反复玩它、查看截图、调整值和有时抛弃技术上有效的想法。

因此，这个项目最终感觉更像“AI为我制作了一个游戏”，而不是一个快速的实现/迭代伙伴，仍然需要强大的指导和大量的审查。

Crumbongo现在有了进度、饰品、栖息地、伙伴、统计数据和两个小型迷你游戏，Monkey Climb和Cookie Stack。所有内容都保持本地化，没有帐号、分析、跟踪或游戏后端。

我很好奇其他人在这里如何处理这个AI协助开发的部分：

你是否让模型自己决定，还是将其视为你已经做出的决定的实现工具？

如果你想看到最终结果：

Chrome Web Store：

网站：

我使用人工智能作为编程和艺术迭代合作伙伴来构建Crumbongo，而不是作为“提示生成器”。