以下是一次实验的记录：AI管线能否将一款游戏从头带到商店发布，而不仅是原型或Game Jam参赛作品。答案是肯定的，但有限定条件，而这些限定条件正是有价值的部分。《最后之战：列车防御》已上线Google Play（Android）。从创意到发布的全部工作量：160小时。

分工情况

GDScript、美术、音效与音乐、平衡性调整、文本以及10种语言的本地化均由生成式AI完成。仓库中的提交由AI代理完成，验证工具也包含在内。我的工作是设定任务、构建代理运行的管线和工具、指定必须通过的关卡、审查并批准结果，以及在真机上测试构建版本。实验的重点在于工具而非游戏本身：在输出结果可信到足以发布之前，需要围绕生成环节安排多少验证工作？游戏内部没有使用生成式AI；所有内容均在发布前制作完成。

管线概览

代码：LLM编码代理在Godot 4.6仓库中工作，配有项目级指令文件、无头解析检查、运行真实应用数百帧的启动烟雾测试，以及直接跳入战斗的战斗烟雾测试。美术：通过Leonardo.ai和本地ComfyUI（运行于单块RTX 4090）使用扩散模型，背景移除采用ML分割。音频：本地运行Stable Audio Open。平衡：通过任务模拟器而非手动微调。文本：基于键值的.po文件，覆盖10种语言，配有提取和应用工具。

失败之处

  • 代理编写了一个会在启动时清除玩家存档的bug。代码看起来没问题。审查和烟雾测试均未发现；专门的审计才将其捕获。看起来合理的错误代码是整个方法的主要失败模式，而且正是那种轻易就能蒙混过关的类型。现在，任何涉及存档模式的代码都必须经过加载往返检查作为规则。
  • 音频模型无法处理短暂的瞬态音。爆炸声和音乐可用；任何低于约0.3秒的声音都会变成糊状。多个UI提示音仍保留程序化生成，枪声则是一个混合体：在合成频带噪声爆裂声之上叠加一层生成的轰鸣声，因为两者单独听起来都不像枪声。
  • 尝试为预告片使用图像生成视频，但被直接否决。它不符合游戏的美术风格，而一个看起来像另一款游戏的预告片还不如没有。下面链接的视频是通过Godot Movie Maker直接录制的引擎画面。
  • 后台代理会崩溃并丢失其工作成果。长时间无人值守的任务经常在中途被终止，因此任何耗时长的任务现在都在前台运行。一次意外的git checkout也曾导致未提交的本地化工作丢失；重建的文本需要人工通读，因为没人能分辨哪些行被静默重写了。
  • 色度键背景移除吃掉了美术素材。泛洪填充算法无法区分深枪色与深色背景。ML分割解决了这个问题。
  • 暖缓存解析关卡在撒谎。Godot在带暖缓存的.godot下使用--headless --editor --quit会隐藏悬空的class_name引用，导致一连串“类未找到”错误指向一个存在的类，而真正的罪魁祸首是另一个未能编译的文件。现在有了冷缓存扫描和悬空类引用检查器。
  • 最蠢的性能bug：启动路径中每项都有的print()在Windows上浪费了超过一秒的启动时间。在分析任何更复杂的问题之前，先搜索print(。
  • 给想开始同样实验的人的建议

生成从来不是瓶颈。信任输出才是。大部分人工精力都花在了关卡上：决定哪些检查在提交被接受前运行，哪些在真机上运行，以及哪些无论看起来多么干净都必须进行审计。跳过这部分，你就会得到一个装满自信代码但无人审查的仓库。

游戏本身背景

柴油朋克风格街机式AA生存游戏，竖屏，单指操作。一列装甲列车坚守阵地，敌人从上方俯冲。防空炮塔自动射击，你无需瞄准；手指拖动收割区域以捕捉坠落的水晶并触发反应堆能力。每次升级提供三张卡牌供选择（不可跳过），每场任务大约有十三次这样的决策。9种武器，每种5级；3级时武器分叉为三条路径之一（9种武器共27条路径），当两个武器同时装备时自动形成配对。10个生物群落，每个10个任务，共100个任务，每个生物群落以阶段性Boss结束，其他任务中则出现小Boss；你可以从任何已解锁的生物群落开始。每轮之间，水晶投入升级树，还有四种机车、携带反应堆能力的车厢、六个角色和四种稀有度的模块、研究、奖励箱和生物图鉴。游戏免费游玩，无体力或计时器；单人游戏，离线可玩；每个任务持续几分钟。可选内购，广告仅奖励性质。在Helio G85上可维持30帧。

Google Play: https://play.google.com/store/apps/details?id=net.didogames.thelastwar
演示视频（70秒，引擎录制）: https://www.youtube.com/watch?v=iQkJA8OJrKU
新闻资料包（含完整生成与非生成内容列表）: https://didogames.net/en/press.html
网站: https://didogames.net/en/

欢迎对管线、验证框架、模型选择或上述任何失败点提问。