重新認識到“降門檻”這個事情的價值。
過去一段時間里,用VibeCoding做游戲,成了越來越熱的話題。
只要在社交平臺上隨手翻一翻,就能看到不少人用自然語言“搓”出各種小型demo。我們之前報道過的“寵物狗做游戲”,也一度成了VibeCoding“戰斗力”的典型案例。
現在,這件事也開始出現一些新的變化——門檻更低的工具,已經陸續出現了。
最近,一個名叫MuleRun的Agent平臺,也開始把“做游戲”放進自己的能力展示里。你可能之前聽說過MuleRun或者“騾子快跑”,簡單來說,MuleRun是一個能夠理解需求、拆解任務,并將其主動執行的智能體系統。
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它原本覆蓋的是信息處理和內容生成等場景,而游戲開發,則是它最近開始重點呈現的一個新方向。
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這幾天,我在社交網絡上也看到了不少Mulerun制作游戲案例。MuleRun制作的這些游戲demo,可以直接通過網頁分享,所以直接就能玩到。
比如,幾乎可以算是所有AI工具“保留節目”:開發一個《我的世界》。借助MuleRun,用戶可以快速地搭出一個類MC的玩法切片:有方塊構成的場景、有基礎的移動與交互,
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還有需要調用玩家攝像頭的體感游戲,前端交互界面相當有設計感,玩家可以通過轉動頭部、張嘴等動作來完成一些簡單的解謎流程。
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以及另外一個讓我印象很深的案例:一款名為《莫奈的畫境》的平臺跳躍游戲,完成度相當高。游戲的場景背景建立在莫奈畫作上,隨著玩家搜集足夠的道具,背景的畫作會逐漸“點亮”。
更有意思的是,游戲里的旁白和引導內容,都是以“莫奈”的口吻生成的。隨著玩家不斷推進流程,AI“莫奈”會以對話的形式介紹自己的畫作,讓整款游戲在平臺跳躍之外,又多出了一層導覽式的體驗。
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我自己也嘗試使用MuleRun生成了一個山海經主題的類寶可夢游戲。說實話,一次性輸入了大概800字左右的Prompt,包含核心玩法、世界觀設定、戰斗系統、UI布局和規格要求等等在內。
最后出來的結果,完整度比我預想中高不少:基礎流程能夠跑通,界面也確實有明顯的分區,作為一個可以繼續迭代的起點,已經相當像樣。
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這個過程里,其實不難感受到普通用戶玩得興味盎然的原因:這種創作,門檻實在是太低了。
對很多并不懂代碼、也沒有系統開發經驗的普通用戶來說,只靠自然語言,就能把腦海里的一個想法逐步變成可玩的成品,本身就是一件過去很難想象的事——而且,這還只是個開始。
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當然,現階段如果談“AI做游戲”,還是得先強調下邊界。
至少在目前,絕大多數低代碼乃至零代碼的游戲生成工具,都還很難單純憑借自有平臺上做出一款真正意義上有完成度、甚至具備商業化價值的游戲作品。
對游戲從業者來說,它的意義更多體現在效率上:一些小的需求或者idea,可以通過AI快速起一個原型,或者驗證交互思路,一些原本幾小時才能做完的工作,可以簡單壓縮到幾分鐘里完成。這些成果,也比較符合現階段Agent工具的能力邊界。
但令我驚訝的是,在MuleRun的社群里,參與熱情最高的那批人,反而并不是傳統意義上的開發者,而是許多并不具備完整開發能力的普通用戶。
有人做游戲,其實并不是為了真的做“獨立開發”抑或實現商業化,而是實現一些自己腦海里的點子。比如有人單純是出于“學習”的目的,嘗試把自己專業領域里的知識、概念,轉化成帶有游戲化體驗的內容。
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也有人更在意創作本身的分享欲,希望把自己做出來的東西交給身邊親近的人體驗。在MuleRun的用戶交流群里,甚至已經出現了“小孩給媽媽做游戲”這樣的例子。
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很多人來嘗試這類工具,并不只是出于對新技術的好奇,而是因為他們原本就有一些模糊的表達沖動,只是過去一直缺少一個足夠低門檻的實現方式。
我在交流群中接觸到的MuleRun首批內測用戶小頂,就是一個很典型的例子。
作為一名有20多年經驗的程序員,小頂其實并沒有獨立的游戲開發經驗,但一直是個游戲愛好者,也很早就接觸過文字游戲,對Vibecoding這類新的創作方式始終抱有濃厚興趣。
真正驅動他動手做游戲的,是一段帶著個人記憶的往事。2005年前后,他和一位老同事曾一起做過WAP時代的網頁游戲:他負責的是后臺游戲框架,對方則更偏運營和內容。
多年之后,接觸到VibeCoding和MuleRun,讓他重新想起了當年和朋友一起做游戲、一起討論玩法的時光。令人唏噓的是,他近期才得知那位老同事后來已經因心臟病去世。
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某種程度上,這次創作對他來說,更像是一種紀念。目前,小頂正在借助MuleRun制作一款復古氣質很強的橫版卷軸2D游戲,嘗試還原當年他和同事一起合作的項目。游戲里有村莊、多個野外地圖、裝備掉落和任務劇情,整體視覺風格也盡量還原了他記憶中那種更早期、也更樸素的游戲體驗。
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其實上面提到的所有作品,本身未必最后能成為對大多數人來說成熟完整的可玩游戲,但對創作者個人來說,它們已經是承載個人記憶和創作欲望的“可玩成品”:
對于很多用戶來說,AI做游戲最先滿足的,未必是工業化生產需求,而是那些過去被技術門檻擋在外面的表達需求。
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在這個基礎上,MuleRun相對市面上的其它工具也具備一定的能力優勢。
單純說VibeCoding做游戲,市面上不少平臺都能實現游戲生成的目的。而相較被動式的ChatBot,MuleRun能更自如地實現“主動推進一整串任務”,把一些原本分散的步驟串起來。
再具體一點說,MuleRun內置了一系列熱門API,像是Nano Banana和wan,可以直接在同一對話框里調用對應模型,并將產物直接嵌入到開發中的項目里。
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它也支持對不同類型的產物進行實時預覽,比如PNG、html乃至PPT等內容,都可以直接查看結果。
甚至,它還對Godot引擎提供了原生支持,可以直接讀寫Godot項目文件。
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這些能力單獨看或許只是功能點,但放在一起時,帶來的其實是一種很不一樣的開發體驗:用戶能看到大量的中間結果和執行過程,而非一直面對一個黑箱。
比如我自己做的山海經寶可夢,在進行一些數值調整時,MuleRun除了告知你調整的內容和范圍,還會自己模擬一遍(然后給你看到模擬結果),很好解決了“現在做到哪一步、下一步該看什么”的問題。
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除此之外,MuleRun還有一個非常突出的長處,就是交付和傳播的便利。
前面那些案例之所以能在社交網絡上快速擴散,很大程度上是因為MuleRun生成的成品可以直接以網頁形式一鍵部署、立刻分享。不僅手機和電腦都能直接訪問,項目還能下載到本地繼續修改。
隨手而作的簡單小項目,也會因此帶上一點社交貨幣的屬性。從生成到交付、再到分享的完整鏈路,恰恰也是它區別于許多同類工具的地方。
結語
說到底,AI工具的出現,讓“做游戲”這件事第一次真正從少數人的能力,變成了更多人都能嘗試觸碰的事情。
過去,哪怕是RPG Maker這樣相對新手友好的引擎,用戶也依然需要能用肉眼看懂腳本邏輯,具備一定的設計和調試能力。比傳統開發難度低再多的門檻,終究還是一道門檻。
即便到了今天,各種游戲引擎和編輯器都在不斷降低編程難度,其學習成本對完全沒有代碼基礎的用戶來說仍舊不菲。也正因為如此,對于本來就掌握引擎能力的開發者來說,AI工具更現實的意義,往往還是提效。
而在這次MuleRun的社區案例里,我則看到很多沒有完整開發能力、卻同樣有創作沖動的普通用戶,也能從“做游戲”的過程中體驗到足夠的樂趣。
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對普通用戶來說,這件事的意義,其實早就不只在“最后做出的游戲品質如何”。至少在今天,“人人都能做出一款成熟的游戲”顯然還不現實,但僅僅是“實現愿望”(哪怕是部分實現),就已經有很強的創作價值和情緒價值了。
無論是給家人朋友做一個紀念性質的小游戲、給孩子設計一個互動作品,還是把腦海里的某個兒時設想,做成一個可以運行和分享的東西,本質上都是一種很真實的表達需求。
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用MuleRun制作的文字AVG
某種程度上,它也有點像文生圖流行起來之后,人們第一次發現,原來想象真的可以變成現實。
所以今天再看,AI做游戲或許還遠沒到“讓每個人都能獨立做出成熟作品”的階段,但創作門檻確實已經開始松動了,這本身就是一個值得關注的變化。
對我來說,這也是MuleRun最有價值的地方:在游戲這個仍然充滿想象空間的場景里,它讓更多原本沒有專業開發能力的人,也有機會把過去難以實現、甚至難以表達的需求,轉化成真正能夠落地的內容。
而隨著MuleRun繼續接入更多專業的游戲開發能力,這種價值大概率還會進一步放大。
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