2020 年，一位保加利亞開發(fā)者突發(fā)奇想，能不能在網(wǎng)頁(yè)上復(fù)刻紅警 2？

于是他用 5 年時(shí)間，用最極致的人肉逆向，一行行手寫代碼，對(duì)照著《紅警 2》去模擬、還原每一個(gè)運(yùn)行邏輯 。

最終寫出了網(wǎng)頁(yè)紅警，讓每個(gè)想懷舊的 80、90 后，不用折騰和配置環(huán)境，只要打開瀏覽器就能回到小時(shí)候。

這件事，差評(píng)君還給大家寫過(guò)。

然而就在一個(gè)月前，我們身邊有人也做了類似的事。

他把西山居早期的三款作品《新劍俠情緣》、《月影傳說(shuō)》、《劍俠情緣 2》，全部復(fù)刻到網(wǎng)頁(yè)版，移動(dòng)端也做了適配，點(diǎn)開即玩。

這些游戲大家都不陌生。

差評(píng)君現(xiàn)在還記得小學(xué)放學(xué)回家就打開電腦，操控著獨(dú)孤劍在臨安城里亂逛，跟酒樓里的醉郎中聊幾句居然能觸發(fā)隱藏武功。然后又在《月影傳說(shuō)》里操控楊影楓一路撿草藥，撿著撿著追一個(gè)黑衣人到了蝙蝠洞，結(jié)果遇到一群強(qiáng)盜被圍毆怎么也打不過(guò)去。

時(shí)隔 20 多年打開這個(gè)復(fù)刻版，差評(píng)君發(fā)現(xiàn)味道很純正：NPC 對(duì)話還是那么啰嗦，按 V 打坐恢復(fù)真氣也還在，地圖角落里那些藏在石頭后面的寶箱也沒(méi)少。

不過(guò)讓人覺(jué)得震撼的是：

復(fù)刻這三款游戲的作者，沒(méi)有手寫一行代碼。

他完全依靠 AI，用不到一個(gè)月時(shí)間，不僅復(fù)刻了三款完整的武俠 RPG，甚至順手搭了一個(gè)通用游戲引擎，調(diào)試器、編輯器一應(yīng)俱全，方便別人參考復(fù)刻其他游戲。

這到底是怎么做到的？差評(píng)君找到了這個(gè)項(xiàng)目的作者，陳老師 。

陳老師從小學(xué)三四年級(jí)就開始自學(xué)編程，有著近 20 年的代碼經(jīng)驗(yàn)，早早就在 GitHub 上開源過(guò)眾多項(xiàng)目 。

按理說(shuō)，這樣一位資深極客，應(yīng)該對(duì)手寫代碼有著極深的信仰。

但陳老師和我說(shuō)，他現(xiàn)在連一個(gè)等號(hào)都不愿意敲了。

因?yàn)樗囘^(guò)一套固定流程：先讓當(dāng)前最強(qiáng)大模型寫出詳細(xì)的設(shè)計(jì)文檔，再嚴(yán)格按文檔分模塊執(zhí)行，每個(gè)模塊獨(dú)立驗(yàn)證，跑通了再拼到一起。這樣產(chǎn)出的工程架構(gòu)和代碼質(zhì)量，大部分時(shí)候確實(shí)比自己從零手寫的更高。

其實(shí)早在 2020 年，陳老師就動(dòng)過(guò)復(fù)刻這些童年神作的念頭，但在盤算過(guò)純手工逆向二進(jìn)制文件、再重寫整套游戲系統(tǒng)的工程量后，放棄了。

直到最近，他認(rèn)為 AI 的能力終于跨越了那個(gè)臨界點(diǎn) 。

因此，這次復(fù)刻不光是一次童年懷舊，更是一次對(duì)AI編程的極限測(cè)試。

陳老師做的第一件事，就是把游戲客戶端的原始資源文件直接丟給了 AI，讓 AI 去解析。

這些游戲文件是二進(jìn)制的，為了分發(fā)和安裝，所有信息都被打包壓縮成人類讀不懂的格式。而 AI 拿到文件后，開始瘋狂調(diào)用各種查看工具，列出文件結(jié)構(gòu)、讀十六進(jìn)制，寫 Python 代碼嘗試解析。一條路走不通，馬上就換一種邏輯重試。

在過(guò)去，程序員是要拿著十六進(jìn)制編輯器，靠經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)一點(diǎn)點(diǎn)分析，再寫腳本反復(fù)嘗試的。

陳老師估算AI在這個(gè)環(huán)節(jié)的效率，是人類的 10 到 100 倍 。

我尋思也合理，AI 擅長(zhǎng)暴力窮舉，它不需要睡覺(jué)、也不會(huì)煩躁、更不會(huì)在第三個(gè)小時(shí)打開抖音刷會(huì)差評(píng)君。

這還只是開始，真正的考驗(yàn)是如何重建整套游戲系統(tǒng)。

在用 VScode Copilot 復(fù)刻時(shí)，陳老師主要用兩個(gè)模型：Claude Opus 負(fù)責(zé)深度思考，當(dāng)架構(gòu)師，把游戲拆成模塊、寫出技術(shù)文檔；Claude Sonnet 速度快，當(dāng)執(zhí)行者，根據(jù)文檔把代碼寫出來(lái)。

讓人頭皮發(fā)麻的是，AI已經(jīng)不再只是埋頭執(zhí)行，它還能具備了自主糾錯(cuò)能力。

有一次做尋路系統(tǒng)，陳老師覺(jué)得這個(gè)模塊太吃性能，TypeScript 可能扛不住，就讓 Sonnet 試試用 Rust 重寫。Sonnet 寫完之后自己跑了一輪性能對(duì)比，發(fā)現(xiàn) Rust 和 TypeScript 之間來(lái)回翻譯傳遞數(shù)據(jù)的開銷太大，總體算下來(lái)反而更慢了。

于是，它主動(dòng)將這個(gè)測(cè)試結(jié)論反饋給陳老師，并建議回退到 TypeScript 方案 。

就這么一個(gè)負(fù)責(zé)想、一個(gè)負(fù)責(zé)干，項(xiàng)目推進(jìn)得比陳老師自己預(yù)期的還快。

從 1 月 25 日開工到 2 月底收尾，刨去春節(jié)休息，滿打滿算僅用了 20 天左右 。期間，陳老師與 AI 的對(duì)話次數(shù)達(dá)到四五千次 。

他通常會(huì)同時(shí)拉起 5 到 6 個(gè) AI 對(duì)話窗口，并行處理不同的模塊 。白天在公司上班時(shí)，也是遠(yuǎn)程桌面讓家里的 AI 在后臺(tái)瘋狂打工，晚上回家直接驗(yàn)收成果 。

看到這一定有人質(zhì)疑：20 萬(wàn)行代碼全靠AI自動(dòng)生成，真不是屎山代碼？

確實(shí)，差評(píng)君也用 AI 寫過(guò) App，結(jié)果每加一個(gè)功能就多一個(gè) bug，甚至修一個(gè) bug，還會(huì)冒出來(lái)兩個(gè)新的。

陳老師說(shuō)，零編程經(jīng)驗(yàn)的人用 AI 寫代碼最大誤區(qū)，就是讓 AI 一口氣寫個(gè)完整 APP，缺少架構(gòu)設(shè)計(jì)。一開始還行，后面越加功能越亂，因?yàn)?AI 最擅長(zhǎng)模仿之前寫法，一旦前期邏輯混亂，后期就越來(lái)越亂。

所以陳老師做法是分模塊開發(fā)，每個(gè)模塊單獨(dú)設(shè)計(jì)、單獨(dú)測(cè)試，跑通了再拼。遇到 bug 也是把運(yùn)行日志發(fā)給 AI，定位到具體模塊進(jìn)行修復(fù)。在每次完成大改動(dòng)后，他還會(huì)新開一個(gè)窗口，讓另一個(gè) AI 從零開始掃描剛改過(guò)的代碼。

總之，經(jīng)歷了不下 10 輪的優(yōu)化與重構(gòu)，這近 20 萬(wàn)行代碼最終成功落地。

所以這 20 萬(wàn)行代碼到底做了什么？

打開游戲你就知道了：角色在地圖上走動(dòng)時(shí)能會(huì)繞過(guò)障礙物找到最短路線。天氣會(huì)從晴天突然轉(zhuǎn)雨、雨滴還會(huì)掛在屏幕緩緩落下，這效果在原版里壓根沒(méi)有，是復(fù)刻版新加的。武功系統(tǒng)也做了 22 種飛行軌跡和 10 種狀態(tài)效果，螺旋的、追蹤的、扇形擴(kuò)散的，能組合出幾百種法術(shù)。

由于原版游戲是西山居用自創(chuàng)的腳本語(yǔ)法把整個(gè)劇本串起來(lái)的，為了讓游戲在瀏覽器里跑起來(lái)，陳老師還把上百種劇情指令全部重寫了一遍，并且加入了現(xiàn)代游戲行業(yè)通用的 Lua 語(yǔ)言支持，以后想給游戲加新劇情、改對(duì)話分支，不用去琢磨西山居獨(dú)創(chuàng)語(yǔ)法，用 Lua 腳本就能成。

不僅如此，他還做了一個(gè)游戲編輯器。

武功、NPC、地圖、物品、對(duì)話樹，13 個(gè)模塊全能在網(wǎng)頁(yè)上直接編輯，改完刷新就能在游戲里看到效果。以后只要把引擎接入 AI，用戶就能一句話生成游戲劇情和 MOD 了。

這三款游戲在 B 站上本來(lái)就有一批 MOD 創(chuàng)作者，以前都是純手工制作，費(fèi)時(shí)費(fèi)力。如果這個(gè)功能做出來(lái)，每個(gè)人都能做出自己的劍俠情緣。

寫到這，那個(gè)老生常談的問(wèn)題又來(lái)了：程序員真要被替代了嗎？

陳老師的答案是目前不會(huì)，但程序員這個(gè)職業(yè)的定義，已經(jīng)在改寫了。

過(guò)去要獨(dú)立開發(fā)游戲，你必須要把 70% 精力投入到敲代碼、做建模、修 Bug、優(yōu)化性能上，30% 留給游戲玩法 。

但現(xiàn)在，AI 已經(jīng)能夠包攬這些代碼活，你需要用 30% 的精力去做架構(gòu)決策，剩下 70% 傾注到玩法設(shè)計(jì)中 。

比如物品交互邏輯怎么定？數(shù)值成長(zhǎng)曲線怎么畫？NPC 行為樹怎么排？這些屬于產(chǎn)品和設(shè)計(jì)層面的決策，是沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案的 。AI 可以給你提供一百套方案，但最終想做出一款怎樣的游戲，依然需要人類來(lái)拍板 。

換句話說(shuō)，陳老師這 20 年的編程經(jīng)驗(yàn)并沒(méi)有作廢，而是轉(zhuǎn)化為了復(fù)刻游戲過(guò)程中的架構(gòu)決策。

像差評(píng)君這種沒(méi)有編程經(jīng)驗(yàn)的人，遇到 bug 不知道怎么定位，游戲系統(tǒng)怎么拆也沒(méi)概念，有 AI 也照樣干瞪眼。

但。。。

這次聊天也引出了一個(gè)更深層次的推論：

程序員工作重心的分配已經(jīng)從“7 比 3”變成了現(xiàn)在的“3 比 7”，那么隨著 AI 模型的極速迭代，這個(gè)比例會(huì)不會(huì)很快變成“1 比 9”，甚至“0 比 10”？

這種需要有經(jīng)驗(yàn)的人來(lái)主導(dǎo)代碼的階段，還會(huì)持續(xù)多久？

甚至明天之后，連“游戲該怎么設(shè)計(jì)”這種創(chuàng)意工作，AI 會(huì)不會(huì)也能比大部分人想得更快、更周全。

在這個(gè)時(shí)間尺度被極度壓縮的領(lǐng)域里，沒(méi)人敢給出確切定論 。

畢竟一年多之前 DeepSeek 才剛發(fā)布，AI 還只是幫你補(bǔ)幾行代碼，寫點(diǎn)最簡(jiǎn)單程序，甚至再往前推一年，大家討論的還是 AI 客服。

如今 20 天、20 萬(wàn)行代碼、三款游戲，就是一個(gè)老程序員和 AI 合作的結(jié)果。

從沒(méi)有人會(huì)想到程序員有一天居然不用手敲代碼，行業(yè)內(nèi)還出現(xiàn)了“非遺匠心手寫代碼，古法編程”的調(diào)侃，明示手寫代碼已是古法。

這就是 AI 這枚硬幣的兩面。

一面是你最熟練的那部分手藝，正在變成AI的默認(rèn)功能。

AI 已從聊天框里的一問(wèn)一答，變成了能自己閱讀文檔、記住上下文、調(diào)用工具、主動(dòng)干活還能檢查錯(cuò)誤的工具。

這種變化正在從編程領(lǐng)域蔓延到所有腦力勞動(dòng)，設(shè)計(jì)從手搓素材變成了生成和調(diào)整 AI 生成的方案，視頻從手動(dòng)剪輯變成了創(chuàng)意策劃+AI 執(zhí)行。

各行各業(yè)的工作重心正以月為單位被重新定義，人類經(jīng)驗(yàn)、技能的保質(zhì)期也在跟著頂級(jí)模型的版本號(hào)走。

而另一面，是一扇你從未打開過(guò)的門。

從想法到成品之間的距離被極速壓縮了。

一個(gè)從未學(xué)過(guò)剪輯的人，可以把腦子里的畫面直接變成一支短片。一個(gè)人腦海中恢弘的構(gòu)想，也不再需要等待數(shù)十萬(wàn)資金和一個(gè)完整的團(tuán)隊(duì)去落地。

執(zhí)行力是在貶值，但知道“該做什么”的人，比以前會(huì)更不可替代。

沒(méi)人知道這枚硬幣最終會(huì)落向哪一面。但至少現(xiàn)在，它給了每個(gè)人重新發(fā)牌的機(jī)會(huì)。

撰文：刺猬

編輯：莽山烙鐵頭 面線

美編：素描

圖片、資料來(lái)源：

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