AI工具选择：
国外：Claude Code、Codex、Cursor、Gemini
国内：Trae、Coze、CodeBuddy、Qoder
如果可以用上CC，还是推荐用CC。
本文使用的Coze进行演示。
提示词：
帮我做一个贪吃蛇游戏：- 用方向键控制蛇的移动
- 吃到食物后蛇会变长，分数增加
- 撞到墙壁或自己的身体就游戏结束
- 要有开始和重新开始按钮
- 界面要简洁好看 给出可以运行并下载的html文件
效果：
更擅长“小而清晰”的应用
- 范围清晰：一个页面或者一个工具
- 结果可见：与AI的交互界面就可以看见效果
- 纠错直接：直接与AI进行对话交互即可进行测试与修改
在不写任何代码的前提下，主要适用于一个可视化的Demo生成
大型项目需要“流程视角”
大型项目需要：
- 调用后端
- 数据库链接
- 第三方调用
- 权限管控
- 系统安全
- 系统并发
- 架构设计
- 业务拓展
- 接口性能
- 可用性
- 系统集成
…
面对大型项目时，需要将其划分为一个个小的、明确输入与输出的、相对独立的、可执行并验证的步骤
提示词：
GPT plus 代充 只需 145帮我做一个贪吃蛇游戏，它应该支持：
- 我可以吃不同的单词，它们会被收集在一个盒子里。
- 当蛇吃了8个单词时，llm 应该根据这些单词创作一首诗，我们可以根据需要重新混合这首诗。
- 当诗完成后，下一步将自动根据这首诗创建一幅图像。
- 当蛇吃不同颜色的单词，并相应地改变蛇的颜色。
效果：
体验后有几个小BUG：
- 出现的单词会重复
- 单词会突然消失和突然出现
- 收集一次单词会在收集盒中出现2个
- 收集到8个单词后，会调用模型进行生文和生图的步骤，游戏就无法进行了
- 生文的速度还可以，等待时间不长。但是生图的过程比较漫长，交互有待优化
当然，这些问题详细描述后，再返回给AI进行修改与优化。本文仅仅演示效果。
进一步的，你可以让AI给出一些更好玩的玩法，让它给出游戏的创意，并让它进行优化。
项目级的提示词
如果你苦恼自己写的提示词不够规范，可以让AI自己生成项目级的提示词。
提示词
我想让 AI 生成一个网页贪吃蛇游戏，需要一个更完整的提示词，让生成结果更令人印象深刻和有趣。请生成相应的提示词。 当前目标是： - 我可以吃不同的单词，它们会被收集在一个盒子里。
- 当蛇吃了8个单词时，llm 应该根据这些单词创作一首诗，我们可以根据需要重新混合这首诗。
- 当诗完成后，下一步将自动根据这首诗创建一幅图像。
- 当蛇吃不同颜色的单词，并相应地改变蛇的颜色。
可以看到AI生成的提示词更标准与规范，是AI更能明白的提示词。它包括了：效果
- 游戏核心机制
- 视觉与交互设计
- 技术实现建议
- 可选增强功能
- 输出要求
使用AI生成的提示词再次生成游戏，会发现BUG会更少，画面更美观，整体优于之前自己写的提示词的生成效果。
Datawhale：Easy-Vibe教程
提示词工程：提示词工程
Vibe Coding：什么是Vibe Coding
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