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。
文章以开发者用AI在16天内将《小王子》做成3D探索游戏为例，讲解普通人如何借助AI独立完成一款游戏。作者按流程介绍七大环节：硬件只需普通电脑；策划阶段用Claude或Gemini通过对话生成游戏设计文档；引擎可选Three.js、Godot、Unity或虚幻；编程推荐Opus 5.5规划、Codex写代码，并搭配游戏开发Skill；美术用GPT Image、Tripo、Blender等生成与修整2D/3D资产；音频用Suno、ElevenLabs并注意商用授权；发行建议从微信/抖音小游戏切入，通过战绩卡片、好友排行等裂变设计获取流量。
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。
本文是一篇面向普通人的 AI + Blender 入门实践指南。作者介绍了如何安装 Blender、通过 Codex（GPT-6 Astra）接入 AI（脚本或 MCP 方式）来操作 3D 建模软件，并展示了三个实战案例：将《最后的晚餐》图片变成网页探索小游戏、用白模预演结合视频模型制作追逐短片、制作可分享的 3D 数字收藏闪卡。文章还整理了社区中房间漫游、产品展示、城市动画等玩法，说明 AI 大幅降低了 3D 创作门槛，把造物权递到了普通人手上。
文章系统介绍了用代码（而非视频模型）生成 AI 视频的 9 种技术原理，分为四类：网页动画类（HyperFrames、Remotion、Motion Canvas），适合主流视频制作；去 AI 味类（rough.js 手绘线条、分层插画、p5.brush 数字水彩）；数学板书与地图路线类（Manim、基于 TTS 时间戳的地图路线动画及自研 map-motion skill）；3D 类（three.js 镜头曲线、Blender MCP）。代码动画相比视频模型可复现、可精确修改，作者推荐新手从生态最丰富的 HyperFrames 入手，并附开源地址和教程链接。
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。
文章系统拆解了用 AI 写代码制作视频的 9 个技术方法，涵盖四大类型：一是网页渲染路线（HyperFrames、Remotion、Motion Canvas），借助浏览器逐帧截图生成视频；二是去除 AI 味的手绘风格（rough.js、分层插画、水彩动画叠层原理）；三是数学板书 Manim 与地图路线动画（结合 TTS 时间戳与高德地图的 map-motion skill）；四是 3D 视频制作（three.js 镜头曲线与 Blender MCP）。相比视频模型，代码动画可复现、可精确修改，作者推荐新手从生态最丰富的 HyperFrames 入手，并附开源地址与教程链接。
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 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。
作者分享了利用 AI 工具在 Blender 中制作蜘蛛侠 CG 短片的完整流程。借助 Hi3D Agent 通过对话生成城市模型，从 Sketchfab 下载带骨架的蜘蛛侠角色，用 Mixamo 提供跑步、下坠、摆荡等动作素材，再通过 Blender MCP 让 Codex Astra 读取场景并执行 Python 操作完成素材导入、摆放与动画，配合 Rokoko 插件做动作重定向，最后设计镜头并用 Cycles 渲染、FFmpeg 合成视频。作者认为 AI 赋能为 3D 创作带来技术平权，即使低配显卡也能按此流程制作出不错的效果。
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。
本文介绍如何利用 GPT6 Codex 的 Computer Use 能力全自动操控 Blender，构建零门槛的 AI 视频生产工作流。分为两大部分：一是复刻工作流，让 AI 自动分析参考视频的场景、人物动作和镜头运动，复刻出 3D 白模预演，再通过 AI 视频模型生成写实成片；二是原创工作流，仅用自然语言指令即可生成白模动画并迭代调整。白模作为'动态骨架'先锁死镜头、走位和空间遮挡关系，AI 只负责渲染画面，有效解决传统 AI 视频镜头漂移、人物变形、空间错乱等问题，实现低成本、高可控的视频生产。
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。
