作者程序员小灰分享了自己利用AI连续开发三款Steam游戏的成本构成。成本主要包括两部分：一是Steam平台入驻费用100美元（约700元人民币），需游戏盈利超1000美元才能返还；二是AI会员费用，包括GPT plus会员每月138元（使用Codex+GPT-5.6进行策划与编程、GPT-image绘制素材）以及天工AI音乐会员每月46元。若每月开发一款游戏，总成本约884元。作者的第三款仙侠文字挂机游戏《无为修仙传》免费试玩版已上线Steam，并认为AI辅助游戏开发将成为大趋势。
程序员小灰分享其第四款AI开发游戏《放置地下城：无尽远征》正式上线Steam。前两款游戏反响不佳，第三款《无为修仙传》一个月销量超3400份，给了他极大鼓励。新游戏是暗黑刷宝风格放置类游戏，仅用7天开发出Demo，借助Codex + GPT-6 Astra完成开发。游戏原价19.9元，首发7折优惠13.93元，首发期间购买者可免费加入AI游戏开发交流群，小灰将在群内分享AI游戏开发经验。
程序员小灰分享其用AI开发的第三款游戏《无为修仙传》上线5天的数据：净销量803份，净营收1059美元（约7646元），最高同时在线225人，成绩可进入Steam独立游戏前20%。文章介绍了这款放置类修仙游戏的定位与玩法，回应了“简单游戏是否有人玩”和“AI开发是否轻松”的质疑。他指出AI虽能完成策划、代码、美工等工作，但玩家反馈驱动的频繁迭代仍需人主导，每天更新2-3个版本。下一步他打算暂停多款开发计划，专注打磨这款已获成功的小爆款游戏。
本文通过“出头喵”工作室的案例（两兄弟用AI做4款小游戏收入10万元）引出AI做游戏这一新兴赛道。作者扒了7个国内外AI游戏发行平台：TapTap制造、灵珠魔丸、小红书小工具、B站Toy、Rosebud AI、Playabl和Google Playground，分析了各自的准入门槛和特点。文章还提供了从零到上线的7步实操路线，包括玩法构思、工具选择、试玩迭代、发布推广等，并介绍了广告变现、直接售卖、比赛奖金、流量引流四种赚钱方式，最后提醒新手避开“能运行就等于做好”“功能越堆越多”等四大坑。
作者分享了用 Codex CLI、Tripo AI、Headless Blender、gltfpack 和 Three.js/WebGPU 搭建自动化 3D 游戏资产生产线的完整过程。文章详细记录了角色骨骼标准化与换装拆件、怪物绑骨问题的程序化绕行方案（如用数学驱动蝙蝠翅膀动画）、武器挂点矩阵化、模型压缩优化等关键技术决策，最终将整批角色、怪物和装备资产控制在 16.48 MB。作者还探讨了选择动态漫画分镜而非传统 3D 地图的设计思路，提出核心方法论：不要自动化每个步骤，而要自动化整个结果，把一次性人工修复转化为可重复执行的参数化规则。
程序员小灰分享了使用AI开发独立游戏《无为修仙传》的经历。这款仙侠放置类游戏上线Steam 30天，游戏本体销量3191份，DLC销量914份，净营收5179美元（约34843元人民币），可排进Steam独立游戏前10%。借助AI，小灰仅用一个半月就完成了从开发到上线及两部DLC的制作，以往这至少需要两年。他每天根据玩家反馈迭代2-3个版本，享受AI辅助下的创作过程。第四款游戏已完成80%，即将上线。
作者因GPT-6额度消耗过快，重新审视自己的AI内容创作工作流，发现最大的浪费不是Token，而是与AI做过的工作没有沉淀为可复用的资产。文章提出按任务分工使用Chat、Work、Codex三类工具，并系统总结了创作者值得长期积累的六类内容资产：个人母体、用户世界、生活和观察、同行与市场研究、解决方案库、选题系统，强调从对话驱动转向资产驱动，让AI基于积累的资产持续工作，实现真正的复利效应。
作者拥有6年游戏开发经验，制作过120多个游戏原型，但前100个几乎没有赚钱，转折点在于理解了分发的重要性。文章分享了作者如何借助 CrazyGames、Coolmath Games 等已有海量用户的网页游戏平台发布游戏，而非盲目自行推广。开发上，作者大量使用 AI 工具（Claude Code、Codex、AgentsGuild）进行 vibe coding，主要制作2D休闲益智类游戏。文章还讲解了游戏提交平台的流程、激励式广告变现方式、留存与参与度对收入的影响，以及如何通过数据分析持续迭代游戏。核心观点是：好的游戏只是起点，分发与用户参与度才是真正赚钱的关键。
本文介绍一种利用 Codex（GPT 6）与 Seedance 结合制作换装视频的玩法：先用 Seedance 生成基础动作视频，再让 Codex 抽帧分析换装区间，调用生图模型批量替换服装、发型、配饰等元素，保持人物动作与构图不变；随后人工检查并对问题图片局部返修，最后由 Codex 自动完成剪辑拼接，导出 MP4。作者还分享了提示词模板、额度消耗经验及超高速换装视频的变体玩法，全程仅需对话即可完成。
作者分享了一套 AI 生成 2D 游戏角色动画的高成功率工作流。相比直接用 AI 生成 Sprite 常遇到的武器变形、动作不稳定等问题，该方案让各工具各司其职：先准备角色原图，用 Seedance 2.0 Mini 参考图生成包含 Idle/Walk/Run/Attack 四个动作的视频（成本不到 1 美金），再用 Codex + FFmpeg 拆帧，人工筛选每个动作最佳的 12 帧，最后通过 generate2dsprite Skill 自动合成游戏可用的 Sprite Sheet，导入 Godot/Unity 使用。视频模型对连续人体动作的理解明显比直接生成 Sprite 稳定，尤其适合带武器的复杂角色。
作者整理了 8 个面向游戏开发方向的 Agent Skill，涵盖素材生成与部署、游戏引擎（游戏循环、物理碰撞、2D/3D 渲染）、Unity/Unreal 玩法开发与性能优化、游戏 UI 设计、玩法与难度设计、手感与反馈调校、多人联机同步，以及边写边测试的开发调试工具，凑齐了一个游戏开发团队的分工。此外还展示了用 GPT-6 Sol 生成的 3D 滑雪小游戏，具备道具收集升级、流畅操作和动态场景等完整玩法，体现了 AI 编程工具在游戏开发领域的强大能力。
作者宝玉分享用 ChatGPT Pro 的 GPT 6 Astra 制作 3D 版《桃花源记》网页的完整过程。通过一套详细的提示词，让 AI 将课文拆成 20 幕，实现可拖动视角、跟随原文叙事的'循文入境'体验。针对 TTS 朗诵不佳的问题，改用央视李立宏的真人朗诵并配以 SRT 时间戳同步；再由 Codex 做工程化优化，将音频独立、更换真实环境音，文件从 5.6MB 缩至约 777KB。文章总结了几点体会：明确审美与验收标准比堆形容词更重要，声音是交互的一部分，不同 AI 工具分工协作。文末附有可复用的完整提示词模板，可套用于其他古文场景制作。
GPT-6 Astra发布后，许多人尝试让Codex通过computer use操控Blender做3D模型。作者实测后发现，无论是直接写代码还是操控Blender，成本和效率都不理想。他摸索出一套新策略：用Codex结合3D基座模型Tripo，两天零代码做出一个可驾驶浏览的巴黎城。核心思路是近景用AI生成的精细3D资产（车、树、铁塔、行人），远景交给代码绘制（街区、桥、塞纳河），以平衡细节与帧率。作者还将整套操作流程整理成386页手册教程并开源，包含提示词、脚本和模型。
