news 2026/6/25 14:08:22

先汇报一下进度

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张小明

前端开发工程师

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先汇报一下进度

因为把大量时间花在了UI和地图上,导致这周还没做到最核心的对话环节。

目前只是有了:
✅ 游戏引导
✅ 外景地图
✅ 药园和诊所两个核心内景
✅ 问诊、煎药、配伍的小游戏壳子
✅ 让玩家走起来了(请先忽略人在房檐上走这件事……毕竟我主机装不了TileMap Editor,除了Linux Shell啥也用不了)

小游戏、NPC对话啥的都还在doing中

药园(种田逻辑)

药园后续是"种田玩法",用于种植植物类药物,以及收集从秘境探索回来的动物、金石类药物。

NPC会教授玩家药物炮制技术,玩家需要学习药物的四气五味、升降浮沉才能解锁种子。

诊所(问诊+配伍+煎药)

诊所后续会做三个小游戏:问诊、配伍、煎药一条龙服务。同时中医npc会拥有Agent内核,可以自主教授玩家方剂和内科知识。

诊所地图需要无限扩展,每个诊所NPC只教授一类知识,学完就能解锁下一个诊所。

第一部分:需求澄清——这次终于学聪明了

【Brainstorming/grill】不要上来就写计划,先让AI主动刨根问底质疑一切

为什么你的方案AI执行起来总是错误百出?

或许因为你的方案本身就存在很多可以卡的Bug。

说白了,需求没有被完全澄清,所以AI在所有不完整的需求中,自己YY了一部分。

而这个问题可以通过superpowers:brainstorming技能缓解,它会先了解你的需求,然后ask question one by one,进行需求澄清。

并且在brainstorming阶段,你可以适当引导模型通过视觉HTML直观展现方案对比——在很多前端设计的决策上,视觉效果比文字效果直观太多。

有了brainstorm进行需求澄清之后,我成功拥有了比之前丰富、详细N个数量级的设计文档。

然后再用superpowers:writing-plans技能,把已有的设计文档按phase进行工作拆解——这一步才是是大家经常使用的/plan功能在做的事情

整个项目文字最多的不是代码,而是设计文档和规划文档。

这一次有了详尽的设计文档和细分的任务计划,直到phase1执行完,我打开浏览器验收一切都非常顺利和丝滑。

对需求花了很久,代码只写了2个小时。

而我万万没想到,迈过"需求设计"的坑之后,还有更大的"UI设计"的坑在等着我。

第二部分:开发环节——技能解锁指南

在这个项目开发过程中,我陆续解锁了superpowerseverything-claude-code的多个技能。

而且你会发现,每个优秀的技能,其实都是在日常观测到模型Failure、Diverge的模式后,持续总结迭代出来的。

【search-first】调研先行,别平地起高楼

多数情况下,在需求阶段单独使用/brainstorming已经足够。

但其实在测试计划澄清、开发计划澄清上,也可以引入/brainstorming来帮你反复推敲:当前技术方案是否足够全面、合理。

但有时候,受限于模型本身的知识粒度(压缩后的知识更侧重High-Level的技术实现),模型在给出技术方案时,更倾向于平地起高楼的纯手搓方式。

但其实很多时候,在某些开源方案、已有技术上二开,往往能节约很多时间,少走很多弯路。

这时候我推荐everything-claude-code:search_first,技能包括根据不同问题,分别去搜索github、mcp、skill、npm包等资源,尝试找到已有的解决方案。

【sysmetatic-debugging】盲目修复是浪费时间的

当发现bug时,模型多数情况下第一反应是猜测问题、盲目尝试修复。
然后反复失败,或者看起来问题解决了,但实际上引入了硬编码、补丁式修复等各类其他问题。
最开始我在CLAUDE.md中补充了简单的问题排查规则,后面发现superpowers:/systematic-debugging已经提供了相对全面的技能解决方案。它采用了4步问题修复法:

  1. 排查问题根源
  2. 深入模式分析
  3. 提出假设并测试
  4. 实施修复

但奈何该技能自动触发概率属实不高。很多时候我一个没看见,AI就已经开始无脑修复问题了。所以我在 CLAUDE.md 中增加了直接的技能引用,并补充了问题记录。

尤其在游戏场景,AI会反复陷入同一个问题,每次都要重新进行修复。所以记录问题修复也很重要。

【interleave thinking】复杂问题多思考

虽然当前模型都已支持在工具调用之前
进行思考,但其实大家都能观测到:

在生成最终答案之前和工具调用之前,模型的thinking effort是显著不同的。

那如何动态、在必要时刻提升模型的思考level呢?

其实plan、brainstorming、write-plan这些技能都能提供类似的效果,因为它们强制模型只使用非Coding之外的工具——也就是在执行之前先用更多token进行思考。

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