我让女儿画了logo，然后用AI提取每个字母放进我的作品里。她写S和Z的时候总是写反的，哈哈。

过去六个月里，我一直在开发Hookah House——一款舒适的水烟 lounge 经营模拟游戏（安排客人→接单→准备烟碗→添炭火→收钱→扩张 lounge）。Claude Code 是我的主要开发伙伴。Steam页面已于四月上线。因为这个版块关注的是工作流程而非单纯的结果，以下是我机器上的实际数据。

数据记录（2月27日 → 8月31日）：

  • 1181次提交
  • 约20.5万行GDScript代码，分布在1084个文件中
  • 1877个单元测试，每次改动都会在无头模式下运行
  • 132次Claude Code会话
  • 模型实际输出的token数达7700万
  • 总处理token数187亿（差额来自提示缓存读取；上下文才是真正的成本）

技术栈：

  • 引擎： Godot 4.4（GDScript，Forward+渲染）
  • 开发代理： Claude Code，配合CLAUDE.md中的项目规则、用于引擎陷阱的持久内存文件，以及自定义子代理（编译/测试验证器、视觉探针、网页导出守卫、存档迁移审计器）
  • 3D资产： Meshy + Tripo（文本/图像→3D），Mixamo动画重定向到统一骨骼，在Blender中清理
  • 音频： ElevenLabs音效，经LUFS标准化后分配到音频总线
  • 后端： 一个Cloudflare Worker（实时玩家计数）
  • 持续集成： GitHub Actions，运行与本地相同的无头编译+测试套件

真正奏效的做法：

  • 让代理自我验证。 一次停止钩子会在代理触碰任何脚本时，编译所有约800个游戏脚本（约9秒）并运行完整的1877个测试套件（约12秒）。它不能在代码有问题的状态下结束一次修改。单凭这一点对质量提升的效果就超过任何提示工程。
  • 持久记忆。 每次遇到的引擎陷阱（无头模式下的误通过、导航网格雕刻导致玩家卡住、glTF导出场景泄露）都会被写入记忆文件，这样它就不会重复学习同样的教训。六个月后，这基本上成了它为自己编写的私人“Godot避坑指南”。
  • 一切数据驱动。 家具、口味和装饰品都存放在JSON目录中，因此新内容只是数据而非代码，代理无需触碰系统就能添加物品。
  • 用模拟而非感觉来平衡。 在允许任何平衡数值修改之前，一个无头模拟器会运行完整的游戏天数，并与“感受区间”进行差异对比。

让我踩坑的教训：

  • 生成式3D没有免费重试。 一个视觉上已经损坏的生成结果仍然会报告“成功”并全额收费。现在每个资产都会在仓库中保留其提示词和参考图像，这样重做是一个决策，而非本能反应。
  • 无头引擎测试会说谎。 崩溃的协程仍可能打印“全部通过”，变换不会传播，蒙皮姿态需要逐骨骼的数值检查。我的工具中相当一部分纯粹是为了捕捉假阳性。
  • 代理会愉快地花掉你的钱。 我的项目说明中现有一条硬性规则：“未经每次调用许可，绝不花费积分。”别问我是怎么知道的。

如果你想看看这些token换来了什么，这是游戏页面：https://store.steampowered.com/app/4607750/Hookah_House/（愿望单对独立开发者真的很有帮助）。网站：https://hookahhousegame.com

欢迎深入探讨工作流中的任何部分：钩子、子代理、记忆设置、资源管线或成本。