PTT動漫區 / C_Chat (希洽)

[創作] 用 Gemini AI 做的 DOOM 網頁遊戲

看板C_Chat (希洽)作者 (洛米)時間4月前 (2025/12/19 01:51), 4月前編輯推噓35(35推 0噓 34→)
留言69則, 32人參與, 4月前最新討論串1/2 (看更多)
嗨大家好！ 最近 Gemini 3.0 推出 我就非常好奇他的實力到底進步多少 之前我有用 Gemini 2.5 做出了一個東方彈幕小遊戲 那 Gemini 3.0 是否能做出其他類型或是更複雜的遊戲，最近我就一直在實驗 而這就是我的結果了： https://i.meee.com.tw/4Sw9iJj.gif
沒錯 一個類3D（2.5D）的FPS射擊小遊戲！ 遊玩連結： https://keen-semifreddo-d4fec8.netlify.app/doomjs -全程幾乎都讓 Gemini 3.0 去寫程式，也就是 vibe coding -除非 AI 太笨一直做不出我想要的東西，我才會手動去調整 -這個遊戲我手動調整的地方有：敵人等物件離地板的高度、牆壁高度、槍械圖像物件微調 、音樂我是抓 DOOM E1M1 的 MIDI 檔轉成 abc 檔後給網頁播，其餘都是我下指令與要求 後讓 AI 去完成的 -這並非一體成形的結果，大概是跟 AI 前前後後交互了快 70 次才有的結果，包括修 BUG 、細項調整等 在最一開始初期的版本，是長這樣的 轉向還只能用方向鍵去轉，跟德軍總部1代一樣非常原始的玩法wwww https://i.meee.com.tw/v0RUG4t.gif
在後來不斷的試玩與調整下 才有現在這樣的模樣 鍵鼠操控、右鍵瞄準、音樂音效、火花與血液濺射特效等 https://i.meee.com.tw/ZtUCOaF.gif
https://i.meee.com.tw/I55Eaw8.gif
https://i.meee.com.tw/ABvWKUM.gif
不得不說 AI 工具是真的非常強大 你要在幾年前沒有 AI 工具的我在三天內做出同等級規模的作品 我會跟你說這至少要好幾個禮拜（不包含找資料爬文解惑的時間），才三天根本痴人說夢 而 Gemini 3.0 是真的很聰明，很強大 雖然還是偶爾會產出不明所以的回答或是瞎掰等 AI 常見的通病 但錯誤率跟 2.5 比起來已經少很多，而且幾乎有問必答 以前很常會因為技術性問題卡關的問題，在 AI 解惑下很容易就能找到答案 例如，在做這個遊戲時 發現了子彈有時候明明打到敵人卻沒有任何反應的問題 但是只要敵人動一下就又能打中了，將以上問題整理後給 AI AI 判斷是因為子彈過快所以子彈每偵移動時，敵人剛好就在每幀移動的中間所以判斷不到 不僅如此還給了我解決的方法，在每偵判斷時再細分途中的路徑去判斷，因此解決了問題 大概就是這樣 分享一下這個 DOOM 網頁遊戲的原始碼 給任何有興趣瞭解原始碼的版友看看囉 祝各位聖誕佳節快樂～ https://reurl.cc/R99p9D -- https://x.com/501goushitsu/status/1999794365288657394 https://pbs.twimg.com/media/G8CyX12bcAAZdZ7.jpg
-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.167.225.105 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1766080296.A.BF4.html
推
12/19 02:03, 4月前 , 1F
強!
12/19 02:03, 1F
推
12/19 02:50, 4月前 , 2F
充滿希望@@
12/19 02:50, 2F
推
12/19 02:58, 4月前 , 3F
推
12/19 02:58, 3F
推
12/19 03:08, 4月前 , 4F
推個，另外分享一下Google有辦個短期黑客松
12/19 03:08, 4F
→
12/19 03:08, 4月前 , 5F
裡面作品也都是快速靠Gemini3建的
12/19 03:08, 5F
→
12/19 03:08, 4月前 , 6F
www.kaggle.com/competitions/gemini-3
12/19 03:08, 6F
謝謝分享！
推
12/19 03:55, 4月前 , 7F
聖誕快樂，好厲害:)
12/19 03:55, 7F
推
12/19 04:35, 4月前 , 8F
下次試試看色色遊戲 比較好賺
12/19 04:35, 8F
推
12/19 05:06, 4月前 , 9F
偵=>幀(ㄓㄥˋ)
12/19 05:06, 9F
謝謝 原來是四聲
推
12/19 05:09, 4月前 , 10F
wow
12/19 05:09, 10F
推
12/19 05:20, 4月前 , 11F
厲害
12/19 05:20, 11F
推
12/19 06:11, 4月前 , 12F
推
12/19 06:11, 12F
→
12/19 06:52, 4月前 , 13F
其實這玩意 GitHub 就有 Ai只是抄下來 然後丟給你
12/19 06:52, 13F
→
12/19 06:53, 4月前 , 14F
差別是傳統 自己找 clone 之後修改 現在是 LLM 數據一
12/19 06:53, 14F
→
12/19 06:53, 4月前 , 15F
坨 你問幾個小時 他東丟西丟 你靠著 複製貼上 做出來
12/19 06:53, 15F
→
12/19 06:53, 4月前 , 16F
覺得這玩意有用 就這樣
12/19 06:53, 16F
有點太過狹隘了 LLM 生成的回答都是計算後的結果 只是他的計算力 或是用的訓練集大小差異不同 就像我問 AI 今天吃飽沒 AI 會透過計算之後 得出這個時候要回答我吃飽了或是關你屁事的答案 而Gemini 3.0 目前的回答可以說到了優秀的地步 最明顯的差異就是 我丟上來的程式碼是給 AI 重構過兩遍的 原本這 70 次左右的來來往往 因為是想到什麼功能就加什麼功能上去 程式碼是很雜亂的 於是我把雜亂的程式碼給 AI 並請他重構 才會有這樣乾淨整齊且遵循物件導向的寫法 如果照你的說法 要把原有的程式碼給重構 光靠把 GitHub 的東西複製貼上是否能完成？ 當然 GitHub 的東西絕對是被當去做訓練的資料沒有錯 但這跟問 AI 然後 AI 只是把資料庫裡 GitHub 的資料東丟西丟還是有本質上的差異的
推
12/19 06:57, 4月前 , 17F
推
12/19 06:57, 17F
→
12/19 07:25, 4月前 , 18F
查有沒有人做過+複製貼上本來就是開發流程常發生的事啊
12/19 07:25, 18F
→
12/19 07:25, 4月前 , 19F
就算不用AI你也不會每一行都自己打
12/19 07:25, 19F
→
12/19 07:30, 4月前 , 20F
他幫你找+整理 結果省了時間那就是有用
12/19 07:30, 20F
推
12/19 07:35, 4月前 , 21F
推文老兄，時間就是金錢...對有心人，如果能省下時間拿去打
12/19 07:35, 21F
→
12/19 07:35, 4月前 , 22F
磨更細的東西不是更好？
12/19 07:35, 22F
確實 真的省下了很多時間 從好幾個星期縮到只剩下三天左右 這省下的時間我可以好好體驗我的遊戲成果 可以思考怎麼讓他更好玩
→
12/19 07:36, 4月前 , 23F
照這說法程式開發領域的ai不都大多這樣嗎...
12/19 07:36, 23F
→
12/19 07:38, 4月前 , 24F
同事維護的專案有COBOL 問他AI成效如何 他:呵呵 我來教你吧
12/19 07:38, 24F
推
12/19 07:45, 4月前 , 25F
厲害
12/19 07:45, 25F
推
12/19 07:47, 4月前 , 26F
用github的src做版權沒問題嗎
12/19 07:47, 26F
推
12/19 07:48, 4月前 , 27F
好強
12/19 07:48, 27F
推
12/19 07:52, 4月前 , 28F
強喔
12/19 07:52, 28F
推
12/19 08:00, 4月前 , 29F
基本上LLM不是像@qwe 那樣講的運作的 頂多說訓練的時候有
12/19 08:00, 29F
→
12/19 08:00, 4月前 , 30F
用到資料集
12/19 08:00, 30F
推
12/19 08:08, 4月前 , 31F
LLM本質是語言模型 人造更有邏輯的程式語言比自然
12/19 08:08, 31F
→
12/19 08:08, 4月前 , 32F
語言更好上手
12/19 08:08, 32F
推
12/19 08:11, 4月前 , 33F
基本上LLM不會這樣處理除非你特別叫他抄某個專案吧
12/19 08:11, 33F
推
12/19 08:11, 4月前 , 34F
就訓練過才會寫出來吧
12/19 08:11, 34F
→
12/19 08:14, 4月前 , 35F
但確實他會呼叫套件的API
12/19 08:14, 35F
推
12/19 08:16, 4月前 , 36F
總之它的訓練基本上還是機率跟統計計算權重 除非你下出直
12/19 08:16, 36F
→
12/19 08:16, 4月前 , 37F
接讀寫特定專案的要求 不然基本上很難完全生出一模一樣的
12/19 08:16, 37F
→
12/19 08:16, 4月前 , 38F
程式
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12/19 08:16, 4月前 , 39F
DOOM-LIKE 的東西則更不用談 原Po的東西也跟原本的 Doom
12/19 08:16, 39F
→
12/19 08:16, 4月前 , 40F
的程式結構及粒子運算有落差
12/19 08:16, 40F
推
12/19 08:17, 4月前 , 41F
推推 遊戲開發系列文章
12/19 08:17, 41F
推
12/19 08:18, 4月前 , 42F
2026了還有人覺得ai是copy paste
12/19 08:18, 42F
※ 編輯: jeremy7986 (118.167.225.105 臺灣), 12/19/2025 08:32:56 ※ error405:轉錄至看板 AI_Art 12/19 08:20 再次謝謝大家的推文 祝大家聖誕佳節快樂～ ※ 編輯: jeremy7986 (118.167.225.105 臺灣), 12/19/2025 08:33:36 ※ 編輯: jeremy7986 (118.167.225.105 臺灣), 12/19/2025 08:38:16
→
12/19 08:39, 4月前 , 43F
但你原本就會寫程式吧？ 才有辦法幾天就搞出這個？
12/19 08:39, 43F
是的 本職是寫程式的 之前也有開發過遊戲 #1W1gGEgc (C_Chat) ※ 編輯: jeremy7986 (118.167.225.105 臺灣), 12/19/2025 08:44:07
推
12/19 08:44, 4月前 , 44F
發現忙著吐槽但忘記幫原Po推一下了 推
12/19 08:44, 44F
推
12/19 08:49, 4月前 , 45F
好厲害喔，謝謝分享。這感覺都可以拿來當大學生期末專題發
12/19 08:49, 45F
→
12/19 08:49, 4月前 , 46F
表等級了。
12/19 08:49, 46F
推
12/19 08:51, 4月前 , 47F
不知道未來能否進化到 完全不懂程式語言也不用自己編譯也
12/19 08:51, 47F
→
12/19 08:51, 4月前 , 48F
能做出遊戲的AI
12/19 08:51, 48F
以後一定會有 但以我的經驗 最好自己還是多少懂一些 才能驗證 AI 吐出來的東西是不是正確的 ※ 編輯: jeremy7986 (118.167.225.105 臺灣), 12/19/2025 08:58:48
推
12/19 08:59, 4月前 , 49F
LLM本質上是抽獎 它本身沒在做“思考”這個動作而是根據你
12/19 08:59, 49F
→
12/19 08:59, 4月前 , 50F
的輸入調整回答的卡池 然後意外的是這樣一個單純說你愛聽
12/19 08:59, 50F
→
12/19 08:59, 4月前 , 51F
的回答的鸚鵡可以解決你很多的事
12/19 08:59, 51F
是的 回答就是計算後的結果 目前的 LLM 仍然是弱 AI 跟我們想像中有自我意識可以思考的那種強 AI 還是有一大段差距 但即使如此 光這樣的弱 AI 可以透過計算來得到我們想要的答案已經是非常厲害了 ※ 編輯: jeremy7986 (118.167.225.105 臺灣), 12/19/2025 09:02:58
推
12/19 09:09, 4月前 , 52F
老早就不是單純抽獎的鸚鵡了，思考模型就是自己審計就
12/19 09:09, 52F
→
12/19 09:09, 4月前 , 53F
自己的輸出
12/19 09:09, 53F
推
12/19 09:37, 4月前 , 54F
帥 畢竟AI懂電腦語言是理所當然的 (才不是
12/19 09:37, 54F
推
12/19 09:42, 4月前 , 55F
吹太大了，我讓他改編我的程式碼，第一手就把我重製，問
12/19 09:42, 55F
→
12/19 09:42, 4月前 , 56F
題就很多，改編還要再進化一下
12/19 09:42, 56F
你的提示詞有沒有加上請不要更動原有的設計 我只需要重構程式碼就好 我說過了現在 AI 還是有瞎掰等通病 我也不是一次就到位 也有重骰好幾次 所以我不覺得有過於吹大什麼的
推
12/19 09:43, 4月前 , 57F
這才是AI開發的意義啊，有些煩瑣復雜的工作真的很累人
12/19 09:43, 57F
※ 編輯: jeremy7986 (118.167.225.105 臺灣), 12/19/2025 09:45:50
→
12/19 10:04, 4月前 , 58F
我提示詞開始就說是改編了，但還是要Roll，還有一個問題
12/19 10:04, 58F
→
12/19 10:04, 4月前 , 59F
就是token和對話長度到一個程度就有幻覺。我是覺得拿來
12/19 10:04, 59F
→
12/19 10:04, 4月前 , 60F
整理和標註很有用
12/19 10:04, 60F
推
12/19 10:06, 4月前 , 61F
被重製的那位 你可以試試看用vs code+裡面的copilo
12/19 10:06, 61F
→
12/19 10:06, 4月前 , 62F
t
12/19 10:06, 62F
推
12/19 10:31, 4月前 , 63F
太猛了！
12/19 10:31, 63F
推
12/19 10:34, 4月前 , 64F
目前阻止不了AI胡扯 因為本質上它還是在猜你想聽啥並沒有
12/19 10:34, 64F
→
12/19 10:34, 4月前 , 65F
對回答做出合理性判斷
12/19 10:34, 65F
→
12/19 10:36, 4月前 , 66F
如果一個胡扯的回答接受度很高(或是其他認真的回答接受度也
12/19 10:36, 66F
→
12/19 10:36, 4月前 , 67F
不怎麼高)它就會開始胡扯
12/19 10:36, 67F
忘記看過哪篇的報導 語言模型在進行跑分測試時 會用瞎掰或是胡扯的模型分數會比較高 就跟我們在寫考卷時 用猜題的分數通常會比較高是一樣的道理 除非跑分測試有加入答錯倒扣等條件 不然瞎掰AI大概都會比較佔優勢 ※ 編輯: jeremy7986 (211.75.187.47 臺灣), 12/19/2025 10:51:37
推
12/19 15:41, 4月前 , 68F
訓練時把唬爛扣分扣太多，那訓練出的模型就會變成只會回
12/19 15:41, 68F
→
12/19 15:41, 4月前 , 69F
答一些模稜兩可的答案，或是乾脆打哈哈。
12/19 15:41, 69F
※ 編輯: jeremy7986 (118.167.241.112 臺灣), 12/23/2025 03:23:56
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