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当下，在Codex、Claude code等AI产品，对设计、代码等行业碾压过后，AI又对游戏这个复杂行业“降临”了。
这不，我做了一个挺有意思的实验：用Codex + Unity 6，从零搭了一个第三人称科幻小游戏原型，名字叫Musk Escape Mars。
没有任何游戏行业学习和实习经验，相当于从零开始的小白，利用AI操作主流的游戏引擎，制作了一个3D开放世界类游戏。
游戏设定很直接：
马斯克被困在火星沙漠遗迹和人类前哨基地之间。远处，一场火星尘暴正在逼近。玩家必须在 30 秒内收集 7 个能量核心，返回星舰发射平台，启动星舰火箭🚀逃离火星。
演示视频如下：
整个过程最让我有感触的地方，不是最后这个 Demo 有多复杂，而是整个开发过程几乎都可以通过自然语言和 Codex 协作完成。
我描述玩法、场景和交互目标，Codex 负责把它拆成 Unity 6 里的项目结构、C# 脚本、场景对象、材质、UI、粒子效果和游戏逻辑。
这让我第一次比较直观地感受到：
AI 编程工具已经不只是“帮你写代码”，而是在逐渐变成一个能参与原型搭建的开发助手。
图：为项目生成的火星沙漠天空背景
我给 Codex 的方向很明确：
做一个 Musk Escape Mars。
马斯克这个角色，让整个设定更有想象空间。
原因很简单：火星、星舰、AI 编程、Unity 游戏原型，这几个东西放在一起，本身就有很天马行空。
我还让 Codex 调用图像生成能力，做了一个半写实动漫风格的马斯克火星探索者形象。
后续又继续调整宇航服、身份标识、HUD 头像和场景氛围，让些UI元素更贴合 Musk Escape Mars 的设定。
这个过程很像真实开发里的美术迭代。
第一版能表达概念，但不一定好看。
发现问题后，再回到模型、材质、比例和视角里继续修。
AI 能很快给你方向，但哪些东西适合放进 3D 场景，哪些更适合放在 UI 里，还是需要人来判断。
图：为Codex调用GPT Image 2 的生图能力所生成的游戏概念图
Musk Escape Mars 的玩法并不复杂，而是一个很紧凑、目标非常明确的任务。
玩家进入游戏后，HUD 上会显示：
TIME / CORES / OBJECTIVE
任务很清楚：
抢时间，找核心能量块，回星舰，逃离火星。
玩家可以用 WASD 移动，Shift 冲刺，Space 跳跃，鼠标控制第三人称视角。整个操作方式尽量接近常见第三人称游戏，降低理解成本。
我希望这个 Demo 一开始就有压力，而不是只是让玩家在火星场景里闲逛。所以核心设计放在三件事上：
倒计时、能量核心、星舰逃离。
30 秒倒计时提供紧迫感，7 个能量核心提供行动目标，星舰发射提供明确结局。
将任务逻辑发送给Codex后，它就操作Unity进行游戏搭建。全程不需要人操作复杂的Unity界面，Code的computer use替你完成这一切。
最后的结果，它就不是一个单纯的 Unity 场景展示，而是一个有开始、有过程、有结果的小游戏。
图：为Unity中的scene编辑界面
星舰发射，让游戏形成完整结果
逃生任务需要一个清晰结尾。
所以我让 Codex 加了一艘可以发射的星舰。
它用 Unity Primitive 拼出了白色巨型火箭、黑色舷窗、引擎灯、喷焰、烟雾和起飞动画。
玩家收集满 7 个能量核心后，回到星舰旁按 E，星舰会点火、喷烟、升空，进入飞船逃离火星。
这让整个任务形成了闭环：收集核心 → 躲避尘暴 → 对抗外星生物 → 返回发射平台 → 启动星舰逃离。
对一个小游戏原型来说，这个闭环非常重要。没有结尾，它只是一个场景。有了星舰发射，它才像一个完整任务。
图：为游戏中星舰发射成功的画面
这次最值得说的，其实是 Codex 调用 Unity 6 进行开发的便捷感。
Unity 本身并不是一个上手特别轻的工具。它涉及场景层级、组件系统、C# 脚本、材质、碰撞、动画、粒子、UI、输入系统、打包设置等一整套流程。
对很多非专业游戏开发者来说，真正难的往往不是某一行代码，而是“学习半年的时间成本”，以及每个功能该放在 Unity 的哪个系统里实现。
但这次用 Codex 协作后，感觉门槛被明显降低了。
我不需要一开始就完全掌握 Unity 的每个模块，也不需要把所有脚本、组件、材质和场景结构都手动串起来。
更多时候，我只是在描述“我要什么体验”。
比如：
我要一个第三人称火星逃生游戏。
我要 30 秒倒计时。
我要 7 个能量核心。
我要尘暴逐渐逼近。
我要外星生物守护核心。
我要玩家打死敌人能奖励时间。
我要收集完核心后启动星舰逃离。
Codex 会把这些需求拆成 Unity 里的具体实现。
它会生成 C# 脚本，创建 GameObject，配置碰撞检测，写 HUD 逻辑，搭建场景结构，处理粒子效果，甚至用基础几何体拼出火星基地和星舰模型。
这就是我觉得比较有冲击力的地方：
AI 不是只在某个文件里补全几行代码，而是在参与整个游戏原型的搭建。
它同时理解玩法、脚本、场景、材质、UI 和反馈效果。
当然，这还远远不是“AI 一键做游戏”。
但它确实把从想法到可运行原型的距离压缩了很多。
图：为和CodeX的对话打磨游戏细节
以前讲 AI 编程、讲 Codex、讲 Unity 6，很容易停留在概念层面。
但当我真的做出一个小游戏：马斯克在火星收集能量核心，躲避尘暴和外星生物，最后启动星舰逃离。
这个案例本身就已经说明很多问题。
未来的游戏开发，未必是 AI 替代开发者。
更可能是创作者用 AI 把想法更快变成可运行、可交互、可继续迭代的东西。
文章来自于"鲸选AI"，作者 "鲸选AI"。
