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在这段 2025 年 2 月的视频中,Matthew Berman 展示了精选的创作者作品,包括飞行、生存、防御、跳跃、文字和 VR 游戏,以及互动艺术。他亲自尝试了一个详细的迷宫提示词,发现尽管编辑器显示错误,生成结果仍可运行。 视频包含 Browserbase 对 Stagehand 的赞助。创作者的自述和精选演示并非受控模型评估;飞行模拟器引用的帖子将初始构建归功于 Cursor,并不能证明整个游戏仅由 Grok 3 制作。
- 1有局限的飞行模拟器浏览器演示展示了飞行和射击,但视频中的飞机碰撞没有生效。
- 2准确归属工作流程Pieter Levels 表示初始构建使用了 Cursor;引用的帖子不能证明他只使用了 Grok 3。
- 3先构建基础游戏垂直跳跃示例展示了从简单版本开始,再加入素材并迭代完善的过程。
- 4可复现的迷宫尝试Berman 复用详细提示词并打开生成结果,同时指出编辑器存在错误。
- 5部分测试的 VR 演示Berman 在浏览器中查看了 3D 射击游戏,但无法验证其 VR 射击控制。
要点建议
- 创作者利用 AI 辅助工作流程构建了多种浏览器游戏和互动视觉艺术原型。
- 飞行模拟器的创作者将初始构建归功于 Cursor,因此不应将整个开发过程仅归因于 Grok 3。
- 先构建基础游戏,再逐步增加素材和功能,有助于完善项目。
- Berman 用详细的 3D 迷宫提示词生成了可运行的例子,尽管编辑器显示了错误。
- 由于 Berman 没有头显,VR 示例只经过了部分测试。
按章节阅读整理后的全文
飞行与浏览器游戏
Berman 探索飞行模拟器、生存游戏和防御游戏。飞行模拟器的原始创作者将初始构建归功于 Cursor。
我展示了一些浏览器游戏和互动艺术作品,创作者在 xAI 的 Grok 3 于 2025 年 2 月发布前后,将它们与 AI 辅助编码联系起来。这些是精选的创作者演示,并非受控的模型比较。Browserbase 赞助了本视频中一个独立环节,推广 Stagehand。
第一个例子是 Pieter Levels 的浏览器飞行模拟器。它展示了飞机、天气和昼夜变化、速度与高度仪表、射击功能,以及可分享的多人游戏链接。我觉得很令人印象深刻,不过演示也显示飞机穿过另一架飞机,因此其物理效果和碰撞处理并不完整。

Levels 表示,他使用 Cursor、通过指令和一个 HTML 文件不断迭代,在约三小时内构建了初版模拟器。我介绍时称它由 Grok 3 制作,但所引用的帖子将原始构建归功于 Cursor,并不能证明 Grok 3 独自完成了整个游戏。涉及的工具和阶段不应被简化为单一模型的成果。

接下来,一位名为 Danny Limanseta 的创作者展示了 Mech and Cheese,这是一款生存风格游戏,机器人射击类似奶酪的敌人并升级。我还展示了一个 Plants vs. Zombies 风格的防御游戏,其中有炮塔、墙壁、升级、太阳能和来袭敌人。这些示例展示的是开发者自述的工作流程,并不保证任何提示词都能生成精致游戏。

迭代游戏与生成艺术
跳跃游戏展示了从简单版本开始并添加素材的做法。互动线条和 3D 城市将示例扩展到传统游戏之外。
Álvaro Cintas 演示了一款垂直跳跃游戏,可以选择角色素材和难度。他介绍说,先创建基础版本,再添加素材并完善结果。这种渐进流程很有用:先要求一个可运行的小型游戏,检查后再增加功能,而不是在初始提示词中要求所有细节。


一位使用 Lord Asado 这一名称的创作者展示了互动生成艺术:手机上的线条会对触摸作出反应,用户可以控制线条数量、刚度、重力和力的大小。创作者表示,他既使用 Grok 3 帮助组织提示词,也让它建议控制项。我认为这是将同样的迭代方法创造性地用于传统游戏之外。
另一个例子是 Cyber Manhattan:一个旋转的立方体内包含风格化的三维城市。我喜欢移动的星星和视觉效果,同时也注意到场景相对简单,还可以继续扩展。视频将它作为一次提示生成的示例;来源和制作过程来自创作者自述。
3D 迷宫测试
Berman 审视一个详细提示词,并运行自己生成的迷宫。编辑器中可见的错误限制了这次短暂测试能够证明的内容。
一个 3D 迷宫示例展示角色在生成的地图中移动。作者提供了详细提示词,涵盖软件库、场景设置、迷宫生成、墙壁和碰撞行为。我认为它可以变成射击或解谜游戏,但这些扩展只是想法,并非示例已展示的功能。

我将提供的迷宫提示词复制到 Grok,启用思考模式。大约 137 秒后,它生成代码;我看到编辑器中有错误,但仍保存并打开了结果。在我的有限演示中,角色可以移动,碰撞也能生效。我没有解决或判断每一条报告的错误,而一次运行成功不能证明它对所有提示词都能可靠工作。
文字和 VR 示例
Wordle 风格游戏展示了一个简短提示词。Berman 可以预览 VR 射击游戏,但无法测试头显控制。
另一位创作者展示了一款 Wordle 风格游戏,使用七字母单词和七次猜测。熟悉的颜色反馈区分位置正确的字母、位置错误的字母,以及单词中不存在的字母。创作者表示约 90 秒就生成了它,并分享了提示词和对话;这是自述示例,并非经过计时的独立基准测试。

最后,我展示了一款 VR 射击游戏,其中红色方块不断靠近,玩家可以发射投射物。创作者称其一次生成,但我没有 VR 头显,无法在浏览器预览中验证射击控制。我可以在 3D 场景中移动;要把它变成完整精致的游戏,还需要进一步工作。

这些例子让我对 AI 辅助游戏原型开发持乐观态度,我希望在未来的视频中再制作一款游戏。它们也表明,提示词、迭代、生成素材、编码工具和人工审查都会影响结果;这些演示并不能证明每款游戏都可以无需开发工作就可靠地构建出来。
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