用 AI 做网页游戏，最容易走偏的地方是先追求“看起来像一款游戏”。真正决定成败的是玩法闭环：玩家做出选择，系统根据规则变化，玩家看见结果并愿意再次行动。AI 适合帮你整理规则、生成样例和检查代码，但不能替你决定什么才算好玩。
先写清楚一轮游戏发生什么
把一轮玩法压缩成一句话，例如“玩家选择路线—消耗行动点—获得资源—面对随机事件—决定是否继续”。这句话就是开发的边界。后续每一个按钮、变量和动画都应该服务于这条循环。
| 要素 | 需要明确的内容 | 常见误区 |
|---|---|---|
| 目标 | 玩家一局要完成什么 | 只写“获得高分”，没有结束条件 |
| 资源 | 生命、金币、时间或行动点 | 变量很多，却没有取舍 |
| 反馈 | 选择后发生什么变化 | 只播放动画，不说明结果 |
| 重玩 | 怎样快速开始下一局 | 失败后只能刷新页面 |
让 AI 先输出状态表
与其让 AI 一次生成完整游戏，不如先让它列出状态、触发条件和结果。下面这份格式足够小，也方便你逐条检查：
状态：playing / paused / gameover
输入：玩家选择 routeA 或 routeB
规则：routeA 消耗 2 点行动，routeB 消耗 1 点并增加风险
输出：资源变化、事件文本、下一步可选动作
异常：行动点不足时，不允许提交并给出原因拿到状态表后，再让 AI 生成纯函数或伪代码，最后才接到按钮和页面。这样即使界面需要重做，规则也不会跟着丢失。
第一版只做一个可玩的切片
- 只保留一个场景和两种选择。
- 让每种选择都能产生可解释的结果。
- 加入“重新开始”和“查看规则”两个固定入口。
- 记录三到五次试玩结果，观察玩家是否理解下一步。
如果玩家经常点击同一个选项，问题可能不是数值平衡，而是另一条路径没有清楚展示收益和风险。先改信息，再调参数。
网页游戏的代码边界
让 AI 生成代码时，明确哪些部分可以改、哪些部分不能改。状态更新、随机数和计分应当集中在少量函数里，界面只负责展示。下面这种结构比把规则散落在多个点击事件里更容易排错：
const next = applyAction(state, action);
render(next);
if (next.status === "gameover") showRestart();每次修改后都用固定输入回归测试：同一局面、同一动作、同一随机种子，结果应该一致。这样能快速发现 AI 重写代码时引入的隐性变化。
上线前检查体验而不是只看代码
- 第一次打开页面，玩家是否在十秒内知道要做什么。
- 按钮是否说明动作和代价，而不是只写“确定”。
- 失败后能否立即重试，且不会保留上一局的脏状态。
- 手机屏幕上文字、计分和反馈是否同时可见。
- 没有网络时，核心玩法是否仍能运行。
从原型走向可维护项目
当玩法闭环稳定后，再把数据、关卡和文案拆成独立配置，交给 AI 批量生成变体。需要搭建第一个小工具时，可以先看站内的零代码 AI 开发入门；涉及数据记录和结果复盘，可参考用 AI 做 Excel 数据分析。先验证有趣，再扩大内容量，往往比一开始做“大而全”的游戏更快。
