同样的模型，为什么大佬做出来的游戏比你的好十条街？｜对话 TapTap 制造负责人姜黎

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Published Time: 2026-03-20 01:38:00

Markdown Content: 原创 董道力 2026-03-20 09:38 北京

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模型能力趋同，经验和数据变得更加重要。

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作者 _｜_ 董道力

邮箱 _｜_ dongdaoli@pingwest.com

同样的模型，为什么你和大佬做出来的项目天差地别？原因很简单，他是大佬，你不是。

那么有没有什么办法快速弥补你和大佬之间的鸿沟呢？

这也许就是 2026 年，Agent 要做的事情。

AI 能力竞赛走到今天，基础模型能力趋于同质，新出的工具也会被快速模仿。在这个前提下，决定 AI 生产出的项目好坏的，究竟是什么？

数据。

不是从公开互联网上爬来的、泛化的那种，而是在某个垂直领域里沉淀多年、有密度、有结构、经过真实用户验证的专业数据。

对游戏开发 agent 而言，这意味着：谁拥有的游戏数据越多，谁的 agent 就越接近真正懂游戏的开发者，而不只是一个"会写代码的工具"。

而 TapTap 制造（后续称 TTM）就是一个游戏领域的 agent，帮助你快速接近游戏大佬。

1 实测 TapTap 制造，游戏公司推出的游戏制作 Agent 是什么样？

进入首页，是经典的 NoCode 界面：最大块的是一个对话框，输入想法，可以附上示意图，左侧是项目目录。

!Image 3 界面形式上，目前 AI 产品大同小异。关键在于制作过程，我们具体来看。

> prompts：做一个横版平台跳跃，3 个关卡，有双跳和冲刺，参考恶魔

收到指令后，由 TapTap 看板娘嗒啦啦化身的游戏开发 Agent 开始拆解需求。TTM 的思考方式是一个经典的任务分解流程：探索代码库，了解项目结构、可用模板、示例和文档。

!Image 4 和其他 AI Coding 工具不同的是，通用工具完成 plan 之后，面对复杂任务会搭框架，面对简单任务库库写代码。

而 TTM 会先执行一个文档研究步骤，它默认选择 UrhoX 引擎和 Lua 语言，然后从相关文档里提取所需知识，比如如何用 Box2D 物理引擎搭建 2D 游戏、如何创建平台和碰撞检测等。

!Image 5 在这次项目中，TTM 从文档里学到了如何绕开 Lua 语言的常见坑、如何建立合理的文件结构、UrhoX 的 API 该怎么用。

!Image 6 这个环节通常由用户按需配置。比如想用 Cursor 开发微信小程序，可以在 doc 中加入小程序开发文档。想让 AI 搭一个周易网站，就把相关学术资料喂给它。

在通用 AI Coding 工具里，这些专业知识基本没有，就算有，也只是通过 web_fetch 临时搜一点公开信息。小众引擎的细节、公司内部文档，AI 不靠用户输入根本触达不到。 而这些专业知识，恰恰是在底层模型能力趋同的今天，决定 AI 好不好用的关键一步，也是垂类 Agent 之所以能"垂"的核心原因。

这就是你和大佬的差距所在。

不过有点可惜，TTM 在后续更新中把这部分思考过程隐藏了，也可能是我网络加载的问题？

!Image 7 文档研究只是 TTM 学习的冰山一角。整个对话流程中，TTM 几乎一直在学习。知识库里还有一些经典游戏的案例切片，比如横版平台游戏的教科书，马里奥。

!Image 8 完成学习准备后，TTM 正式进入开发阶段。这部分说白了就是 Agent 自主编程：拆任务、写代码、跑检查、发现 bug、自己修，整个流程一气呵成。

值得一提的是，TTM 在处理问题时相当"轴"。用 AI 编程常会遇到大模型装死敷衍了事，而 TTM 会持续尝试像 Tokens 不要钱一样，进入一种拟人化的侦探模式。

!Image 9 举个例子，当 agent 环境初始化遇到了 BUG。TTM 先后写了 4 版 Python 检查脚本，每一版都比上一版更精确：第一版正则匹配太粗糙，第二版没处理 elseif，第三版漏掉了字符串嵌套……发现问题，推翻，重来，直到解决。

更绝的是找构建工具那一段。系统里有个叫"UrhoX MCP build tool"的东西，但就是找不到入口。TTM 开始一顿找，查配置文件、扒隐藏目录、读环境变量、看进程列表、翻系统日志，甚至直接猜命令硬试。它还从，gitignore 里推断出了一个隐藏目录的存在，这个细节，很多人类程序员都不会注意到。

!Image 10 当然，遇到真正绕不过去的问题，TTM 也会报错不会假装已完成。第一轮对话中，它发现某个工具不存在，任务以系统错误终止。它卡在了一个外部依赖缺失的问题上，至于这个缺失是怎么来的，也得问它自己。

我作为不懂开发的小白，遇到这种情况只能让 Agent 继续尝试。还算幸运，TTM 最终完成了任务，推测是 MCP 工具或服务器临时失效的问题。

!Image 11 项目完成后，TTM 会主动复盘，总结代码里存在的问题。这次它发现某个文件代码量太大，建议拆成独立模块便于维护。这种机制也在一定程度上缓解了大模型长上下文"腐败"的问题。

!Image 12 游戏免不了反复修改。每次提出改动，TTM 还是会先翻代码、再查文档，而且相当有针对性，让它给主角加远程攻击，它先看玩家机制和攻击系统。让它设计一些阴间关卡，它去读地图文档。

!Image 13 TTM 内置的文档库和自主性，帮小白拉近了和游戏开发大佬的距离。

与此同时，TTM 也支持上传自定义的游戏文档和素材，让大佬也有发挥空间。比如，右图中的披风小人是 TTM 根据 prompts 自动生成，左图中的看板娘是用户上传素材。

!Image 14 游戏制作之外，TTM 更深的护城河在于平台本身。TapTap 是一个成熟的游戏分发平台，在 TTM 上做好的游戏可以直接发布上去，无缝衔接。

点击发布后，填写游戏信息、上传截图等材料即可。这些繁琐的物料准备，AI 也可以帮你搞定，右图那张精美照片，就是 AI 生成的。

!Image 15 当所有人都在用同一批基础模型，"模型比拼"这个维度正在迅速失去意义。GPT、Claude、Gemini 的能力差距肉眼可见地在收窄，下一个版本可能又会拉平。

真正开始拉开差距的，是模型之上那一层，谁沉淀了更深的领域数据，谁提炼出了更准确的专业经验，谁把这些东西以 Agent 能真正用好的方式组织起来。

这不是一夜之间能复制的东西。TapTap 多年积累的游戏数据和开发者生态，Salesforce 对企业销售流程的深度理解，医疗、法律、教育领域里那些还没被充分挖掘的专业知识，未来真正有价值的 AI 产品，大概率都藏在这些地方。

通用工具解决的是"能不能做"的问题，垂类 Agent 解决的是"做得好不好"的问题。而在大多数真实场景里，后者才是用户真正愿意付钱的那个。

带着这些观察和疑问，我们与 TapTap 制造负责人姜黎聊了聊，看看他们是怎么想的，又是怎么做的。

1 对话 TapTap 制造负责人姜黎

GUI 是人类的习惯，不是 AI 的

第二，GUI 是否还存在，取决于要不要给人类提供人机交互的界面。现在 TapTap 制造里还是有大量 GUI 的，比如资产库。所以 GUI 的意义在于，只要服务人，它就会存在。但面向 AI agent，我们优先提供的一定不是 GUI。以前星火是一个纯面向人的工具，而现在 TapTap 制造的使用者，从以前单一的"人"，变成了"agent + 人"双端。 硅星人：你们在发布会上提到一个很有意思的表述，"注入专业技能而非知识"。能展开讲讲，技能和知识的区别在哪里？技术上具体是怎么落地的？ 姜黎：首先是对各种游戏类型开发流程的深度理解和抽象。这是游戏开发领域的专有知识，比如做 MOBA 怎么做、卡牌怎么做、MMO 应该怎么做，只有真正做过某个游戏类型的人才能理解这些流程。

对我们做这款产品而言，要做的就是把这些领域知识，通过 API 设计、组件设计、知识库、面向 agent 的工具和 skill，综合起来让 TapTap 制造适应各种类型的游戏。今天可能还不能涵盖所有类型，但随着持续深入，能覆盖的类型会越来越多。我们说的"专业技能"，主要就是通过这套综合手段来实现的。 上下文滥用、隐藏代码、30 万行，AI游戏边界在哪里 硅星人：目前这套"专业技能"的技能库和文档库规模有多大？引入新技能的筛选标准是什么？ 姜黎：具体数量不方便透露，但从上次直播到现在已经快翻倍了，速度还会越来越快。不过未来不会无限增长，只有在确定引入不会让 agent 性能变差的情况下，我们才会谨慎引入，会越来越注重数据质量。

筛选上，完整游戏示例更多从品类入手，但我们更倾向于以组件方式提供。比如马里奥由哪些组件构成，先确保引擎基建足够完善，再提供最经典的示例，不会无限堆各种类型的 demo。 硅星人：AI 辅助开发中有一个很常见的痛点：多轮对话后容易出现"改 A 坏 B"的漂移问题，上下文越长越容易失控。TapTap 制造是怎么应对的？ 姜黎：比较常见的原因还是上下文滥用，不节制地在同一对话里持续追加需求，旧内容被窗口挤出，失忆不可避免。这不是 TapTap 制造专有的问题，今天最顶级的 coding agent 也一样。

我们能做的，一是引导用户将独立需求拆成多会话处理，二是通过良好的组件设计帮用户解耦，从架构层面降低问题概率，三是随着记忆系统升级、模型能力提升和上下文窗口扩展，这个问题也会逐步缓解。 硅星人：目前 TapTap 制造对用户隐藏了完整代码，这个决策争议不小。有没有考虑过对有编程能力的进阶用户分层开放？ 姜黎：肯定能找到一些 case，比如 AI 犯了个很傻的错误，刚好用户懂代码，一行就能改掉。但这类 case 不足以支撑给所有用户开放代码，因为更多情况下，用户因为不需要关心代码，省掉了大量 review 和手动修改的时间。

随着大模型能力提升，即使是专业程序员也在逐渐减少逐行看代码的频率，更何况 UGC 开发者，绝大多数人的编程能力实际上不如 AI。

我们的判断是：看不了代码，一定不是做好游戏的瓶颈，反而可以把更多精力放在创作者真正应该关心的事上，玩法、美术、体验。未来不排除提供优雅的代码查看工具，但目前优先级不高。 硅星人：随着项目推进，代码量必然越来越大。目前 TapTap 制造能支撑的项目规模天花板在哪里？ 姜黎：现在已有超过 30 万行代码的项目，对游戏来说已经是中型规模了。但代码库规模和所需上下文长度并非线性关系，agent 本身具备代码搜索能力，可以支撑大型项目，就像程序员不需要把所有代码装进脑子一样，代码行数本身不是瓶颈。

关键在于设计模式，遵循 AI 的架构建议、按需重构、多会话拆分任务，几十万行代码完全没问题。但如果不遵循建议、自由发挥到很混乱的状态，迟早 AI 会维护不了，这是设计问题，不是代码行数问题。 叫它嗒啦啦，不叫"助手" 硅星人：TapTap 制造给 AI agent 做了拟人化设计，有一个叫"嗒啦啦"的角色形象。为什么觉得游戏创作工具需要拟人化？ 姜黎：游戏创作本来就应该是件快乐的事，我们想让体验更轻松、更有代入感。嗒啦啦本来就是 TapTap 的看板娘，有一贯的人设。我们发现开发者会直接叫它名字，会说"今天让嗒啦啦做了什么"，这种感觉很符合我们想象中用户和 AI 一起成长的状态，比面对冷冰冰的工具界面更有创作愉悦感。 硅星人：对游戏来说，好不好玩才是核心。TapTap 制造目前有没有对游戏可玩性做自动评估的能力？ 姜黎：目前没有专门的可玩性评估模块。TapTap 制造是一个响应创作者指令的工具，不是自动造游戏的系统，它遵从你的创意和指令来执行。

不过很多开发者已经在用一种"共创讨论"的方式来辅助决策，先跟 AI 讨论设计思路，AI 给出选项 A 和 B，由你来选择执行。这种人机共创的工作方式，其实是非常重要的使用范式。 同质化游戏早就存在，AI 不会加剧这件事 硅星人：降低了创作门槛之后，会不会担心 TapTap 制造批量产出一批玩法雷同、长得很像的游戏？ 姜黎：不担心。有没有 TapTap 制造，同质化的游戏都会大量出现，TapTap 本来就是一个什么游戏都能发的平台。算法推荐在这个时代是能解决这件事的，低质同质化的游戏用户不买单，自然就分发不出去。 硅星人：那平台会给 AI 生成的游戏单独设立一套分发标准吗？还是和人工开发的游戏一视同仁？ 姜黎：取决于 AI 游戏在目前的算法推荐体系下能不能正常工作。就目前来看，还是跟其他游戏一样的分发标准，不做区分。 通用工具做不了复杂游戏，Unity 转型包袱太重 硅星人：Unity 最近也在布局 AI+游戏，Cursor、Claude Code 这类通用 AI 编程工具进化也很快。TapTap 制造的护城河在哪里？ 姜黎：Cursor 和 Claude Code 这类通用编程 agent 不依赖专业引擎，做不了复杂游戏，不会和 TapTap 制造形成直接竞争。游戏研发是非常垂直的领域，需要专业引擎和工具链。TapTap 制造不只是一个编程 agent，还有自研引擎、领域知识库，以及平台分发和云端运维的一体化闭环，用户一键发布到 TapTap，后端部署和运维全部托管。这是通用工具无法提供的。

对于 Unity，它有大量历史包袱和 SaaS 收入结构，愿不愿意彻底转型是个问号。我们没有历史包袱，引擎可以完全面向 AI agent 重新设计，团队极度精简且投入，产品已经走在前面。 免费是主动选择 硅星人：TapTap 制造现阶段完全免费，这在 AI 产品中不太常见。为什么选择免费？商业化怎么考虑的？ 姜黎：免费是主动决定的。我们长期看好算力成本的下降趋势，TOKEN 成本大概每年有 10 倍左右的降幅。TapTap 制造能为平台带来独家的高质量游戏内容，这个价值极大，目前这个投入是值得的。

积分体系已经在运转，主要是为了防止滥用，比如有用户拿它批量生成图片。有了积分体系之后，很多用户主动反馈想直接买积分充值，说明付费意愿是真实存在的。但商业化并不是我们目前最高优的事情，具体商业模式还在摸索中。 硅星人：做 TapTap 制造的过程中，团队自己也在大量使用 AI 吗？你觉得 AI 持续变强，对整个游戏开发行业会产生什么样的冲击？ 姜黎：是的，我们自己就是一个大量使用 AI 工具的团队。不大量用 AI 的团队在未来一两年会非常难过，当大家都在用 AI 降本提效，开发速度越来越快、成本越来越低的时候，你的效率优势和定价优势都会消失。

三五年周期的重资产大型项目也需要谨慎，AI 带来的工作流变革可能让原有竞争优势快速失效。

当然也会有新机会，AI 原生游戏会催生全新的游戏类型，这个速度应该会比很多人想象的快。

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