作者 Sac 分享了耗时16天、使用 Claude Opus 5.5 结合 Tripo 与 Blender，将《小王子》故事制作成3D剧情游戏《The Little Prince: Across the Stars》的过程。游戏中每个星球都成为可探索的3D场景，质感出色，获得众多网友称赞。作者表示后续将开源整个游戏及详细制作流程。此外还分享了用 Blender 白模生成视频降低抽卡成本的经验，并推荐了在 Higgsfield 上无限使用 Wan 3.0 视频生成模型的方案。
作者 Sac 用 16 天借助 AI 工具链将《小王子》改编为 3D 剧情游戏，并公开完整制作流程。文章分三部分：一是开发流程与准备，包括用 Fable 5.1 做 PRD、Image 2.5 生成图片、Tripo 生成 3D 资产、Opus 5.5 写代码、Astra 迭代修复；二是场景构建，讲解如何用 AI 生成场景参考图、拆解资产并用 Blender + Unity 建模；三是人物建模，涵盖 T-pose 四视图生成、Tripo Smart Mesh P2.0 生成人物、Auto-Rig Pro 绑骨蒙皮、Mixamo 动作接入与细节调整。作者承诺后续将开源全部游戏代码与更完整的制作细节。
作者以一款3D动作游戏为例，对比了成套建模与单独建模（拆件换装）两种方案的成本与坑点。积分上单独建模看似便宜35%，但前提是部件可跨角色共用；真正的大头在验收成本——每个模型都要在41个动作片段里逐一检查扭曲、穿模和武器握持问题。成套建模的变形问题可用脚本批量修复，而单独建模的部件穿插问题只能逐件处理。最终结论：选哪种方案取决于玩家能否看到单件换装，动作多少只决定验收成本。作者选择继续成套建模，并保留了单独建模试验成果以备未来需求。
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。
本文介绍了如何使用 Claude Code 搭配 Opus 5.5 模型，在 15 分钟内生成完整动态视频的完整流程。文章涵盖初始设置（Claude Code、HyperFrames/Remotion 视频框架、动态设计 Skill）、创意简报撰写的八个关键要素（角色、格式、故事、视觉风格、排版、动效语言、音频、禁忌事项），并提供可直接使用的提示词模板。还分享了进阶技巧，包括创建自定义品牌 Skill、控制节奏、使用真实素材文件、逐场景拆解等方法，适用于产品发布视频、产品更新、个人品牌等场景。
作者整理分享了8个基于Claude Opus 5.5的惊艳创意案例，包括手稿转个性化字体、古希腊世界3D构建、小王子3D剧情游戏、成都城市历史动画《一座城的年轮》、修复圆明园视频、魔戒故事动画、以及用Opus 5.5结合REA逆向家用电视等。这些案例展示了Opus 5.5在审美和编程方面的强大能力，AI正在打破游戏制作、文化复原等领域的创作门槛，激发更多人的创造力。
作者分享使用 Codex + Tripo AI + Headless Blender + Three.js 自动化生成 3D 游戏资产的第六天开发实录。文章分两部分：资产线部分介绍如何通过四视角原画定稿、穿装合成图确认、Prompt 工程约束等手段控制模型质量，并区分『用脚本修复』与『重新建模』两类问题，强调检测器必须直接运行游戏本身的代码；主线部分阐述如何通过『制度即代码』（41 条规则、21 个 CI 校验器）、决策记录机制管理多个 AI 协作开发，避免 AI 跑偏。还公开了累计消耗 4860 Tripo 积分的成本数据，以及从装备机制反推世界观的设计思路。
DeepSeek 发布了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 小版本更新，作者在推理、代码、Agent、图像理解等 8 个实际场景中与 Opus 5.5 进行同题对比测试。测试包括网页小游戏开发、落地页设计、讲解动画、视频渲染、数据分析、草图转网页和小说写作。结果显示该 Flash 版本在功能完整度、数据分析、交互还原等方面表现出色，多项能力已接近 Opus 5.5。新版本采用 552B 参数 MoE 架构，MIT 协议开源，同时开放了 Search 和 Fetch 搜索接口。
文章剖析了用 Opus 5.5 通过 Claude Code 制作 Unity 游戏的完整路线。作者先解读两个爆款案例（霓虹赛博朋克射击游戏和 36 小时 MMO），指出'一句话出游戏'并不真实，关键是充分的准备工作和人在回路。然后对比三种接法：Unity 官方 Claude Code 插件、Unity MCP、社区工具 AI Game Developer，并给出官方路线的 6 步接通教程。文章强调安全措施如频繁提交、保留审批、隔离 Blender MCP，总结了写需求的 6+2 个习惯，最后以 6 个关卡的小游戏开发路线（灰盒、规则、敌人、种子刷新、美术资源、测试打包）展示完整流程，并讨论成本与多 agent 并行注意事项。
作者分享20多天测试Muse视频生成、共产出488条视频的实操经验，总结出一套三工具分工的长视频创作流程：用豆包Work基于Seedance官方提示词技巧和全网爆款视频分析生成完整分镜提示词方案；用ChatGPT（GPT Image 2.5）生成各分镜首帧参考图，画面细节更好、AI味更轻；再用Muse按首帧逐镜生成10秒视频并拼接。文章通过《长安异闻之无主宫灯》、天宫系列《云宫迅音》和吉卜力动画集锦三个案例，详细展示了流程迭代过程与四步总结：定方案、出首帧、逐镜生成选片、拼接审片，强调先定提示词和首帧是提升长视频质量的关键。
作者分享使用 Opus 5.5 从一段文字生成完整视频的教程，并开源了包含 16 种视频风格的 Skill（chengfeng-video-styles）。流程包括：安装 Skill、输入内容、设定参考风格、先生成 17 个 3 秒样片供筛选、选定后生成全片、导出 MP4，最后用代码合成音效和添加字幕。整个过程通过 Agent 自动化完成，视频生产从围绕时间线的传统剪辑转向围绕工作流的自动化流程，作者对效果非常满意。
作者分享了用 Opus 5.5 作为 AI 导演，从剧本到成片全自动制作 AI 短剧《神文觉醒》的完整流程。人只参与三件事：提供剧本、回答问题、看片提意见，其余写提示词、出图、生成视频、挑片、剪辑、配乐全部由模型完成。文章提炼了 16 个技巧，包括分段生成、连戏表锁定细节、角色三视图、首尾帧生成画面文字、表演状态控制台词语气、抽帧审核等，并介绍分镜师 4.0 九环节工作流和 Studio 看片插件，展示了 AI 从操作员工具进化为导演的实践路径。
作者分享用 Opus 5.5 逆向工程 Terraria 并加入新武器和怪物的经历，引发病毒式传播。文章列举了一系列 AI 驱动的游戏 Mod 案例：把 Minecraft 放入 GTA 5、用 AI 为帝国时代2创建新文明、在浏览器中运行 Halo CE 等。作者分析游戏由代码、素材、分发三部分构成，AI（如 Claude Code、fal）使三者成本趋近于零。AI 大幅加速反编译进程，过去需要数年的字节匹配工作现在几天甚至几小时内完成，游戏逆向与 Mod 制作正进入全新时代。
