AI加持下使用Unity零代码开发3D游戏Demo

类似这种游戏大家一定见过，很多游戏的买量素材也都是这样的。

最近在做这种游戏的Demo，开始的时候用熟悉的cocos creator做了一个2D版的，效果不是很好。于是准备改成3D，试了下cocos的3D编辑器，使用体验一言难尽，相机改个坐标预览窗口就卡成图片。最终还是放弃了，拿起了好久没有用的Unity。

Unity虽然之前用过，但是也没有从0开发过3D游戏，之前的unity经验主要是进行一些二次开发，是在完整的游戏下进行修改。还有就是做一些Android SDK开发的工作，总之都不太涉及3D游戏开发。

之前我个人的游戏开发经验也主要是2D游戏，3D方面的积累比较少。

唯一一些3D经验是使用Threejs做过一些模型展示小项目，对3D模型有一些浅显的了解，仅此而已。

以上这就就是本次3D游戏开发的基础，为了更好的完成本次Demo，首先了解了一些关于渲染的知识，之前也写过一篇入门介绍。

也是本着学习的心态，开启了本次开发之旅，全程没有写一行代码，全部由AI生成。

用到的AI工具

1. DeepSeek：用来了解Unity 3D开发相关的知识，代替搜索引擎
2. Codebuddy：本次代码编写主力，模型用的是GLM 5.1 ，优点就是生成速度快，代码质量也比较高。
3. Antigravity：使用强模型解决GLM反复搞不定的问题

项目概览

核心玩法: 玩家控制一支由主力兵种（战士/弓箭手/法师）和小兵组成的队伍，在无限滚动的道路上前进。通过左右移动躲避障碍、攻击敌人、收集增益物品，直至全灭判定游戏结束。

技术架构

场景流程

关键设计

核心模块

战斗系统

采用 ITargetable 接口 + 基类继承 的多态架构：

• ITargetable 定义统一的目标接口（IsAlive, Position, AimPoint, TakeDamage）
• UnitBase 实现索敌（前方扇形锥形检测）、攻击间隔管理、受击反馈、死亡协程
• 各子类差异化：
• WarriorUnit: 近战高攻+暴击机制，发射剑气投射物
• ArcherUnit: 远程高攻速+连射概率，自定义 TakeDamage（无 Hit 动画状态）
• MageUnit: AOE范围攻击+减速效果
• SoldierUnit: 弱化版战士，随机开火延迟避免同步

无限道路系统

双脚本协作：

• RoadScroller: 管理 3 个马路段的队列，玩家走过旧路段时回收并在前方生成新段
• RoadSpawner: 在新马路段上随机生成物品和敌人，支持最小间距检查、最小距离过滤、前方锥形区域限制

对象池系统

// PoolManager 核心APIPoolManager.Instance.Spawn("EnemyName", parent);     // 从池中获取或实例化PoolManager.Instance.Return("EnemyName", obj);        // 归还到池中（禁用+回收）PoolManager.Instance.ClearAll();                       // 清空池（重新开始时调用）

特点：DontDestroyOnLoad 跨场景持久化，支持同步/异步分帧预加载。

开发过程

创建3D项目

打开创建项目的页面，发现里面有很多模版，不知道该用哪个，大概看了一下，3D相关模板的有好几个。

大概看了一下，关键区别应该就是URP、HDRP之类的，这些概念不熟悉，DeepSeek出场，问它就可以了，很快就搞明白了。

导入模型资源

既然是3D游戏，就得有模型，这时候需要了解unity中支持的3D模型格式，各种格式的模型之间的区别，还是依靠DeepSeek。这些常规的问题不需要多么强大的语言大模型，大多数语言大模型都能搞定。在DeepSeek的帮助下安装了一些Package

编写逻辑代码

项目创建好了，接下来就进入核心阶段，编写代码。编辑器用的是VS Code + CodeBuddy插件，现在有免费的积分可以薅，可以免费获得几千的积分。整个Demo写完，大概看了下，用了3000积分。

后面就是对话->运行游戏->总结问题->对话的循环了，不断对话过程中的一些经验（画重点）：

1. 完成一个小功能就push一下代码

这样方便看后续对话中代码改动。AI有时候确实也会误改代码，万一某次改错了，让他修复又修复不了的时候，还可以回退。虽然代码助手也有回退功能，但是如果对话轮数太多，要想回退还要往前翻，还不如在git中找到你要回退的版本，然后开启新对话，让AI继续干活。

1. 发现代码写错，要尽量描述清楚问题

如果你能描述清楚错在哪里，期望的目标是啥样的，AI能比较准确的抓住重点，也能很快发现代码的问题，然后就可以修复了。如果你的描述比较模糊，它的思考时间就会变长，而且可能理解错。如果我发现他的思考时间变长，我会立马停止问题，撤回本次对话，重新描述问题。

1. 适当的时候停止对话，重新开启新对话

AI模型的一个通病，每次对话都会把整个对话过程发给模型，虽然现在有很多方法来解决模型的记忆问题，但是对话一旦被压缩，很有可能失真。我更习惯于在完成某个功能后结束本次对话，然后开启新对话，让AI重新读取项目、理解项目，继续完成后续的新功能。

1. 切换模型

如果遇到复杂逻辑或者是要做一些性能优化之类的工作，还是要尽量用更强大的模型，比如Claude，Gemini等等。这个时候就可以薅Google Antigravity中的模型能力，每周都可以免费用，虽然额度有限。

1. 写说明文档

现在这些编程助手不止能写代码，也可以写文档。比如在开发过程中要给角色设置动画，就可以让它把整个设置动画的过程总结成文档放在项目中，后续在增加其他动画时就可以参考之前的文档，不容易出错。还可以写一些功能的使用文档，比如音效管理器、缓存池的使用方法等。

Demo效果

开发效率真的是大大提升，整个Demo的开发也就用了3,4天时间，这中间还包含一些折腾模型问题。在编写代码方面，AI真的可以取代程序员了。它有丰富的开发经验和熟悉各种开发语言（基于庞大的大模型训练数据），人类程序员很难做到。