夜雨聆风❝最近几天，我用AI编程工具手搓了一个多人在线联机游戏：斗地主。这个项目已经在GITHUB上开源了，另外我还部署了Demo站：「http://doudizhu.yehaoji.cn/」，欢迎在线试玩。
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欢迎大家Star~~
这个想法的来源也是和一个朋友（同样的程序员）聊起了AI编程替代程序员的事情，他和我一样有个问题，就是“保姆心”太重，总是不放心把写核心代码这种事情交给别人做，总觉得会做的不如自己好，对于AI编程也有同样的心理。
为了验证一个非技术人员使用AI编程工具到底能不能从0-1构建一个复杂项目，朋友提出一个想法：
如果我们只说一句：**开发一款多人在线联机的斗地主游戏，**AI能够做到什么程度？
于是基于这个需求我用了「4天」时间，测试了「2款」AI编程工具，全程让AI写了「9000」多行代码，「我一行都没有改过」。
其中还包含比较复杂的「牌型类型判定，出牌规则算法，“要不起”判定算法，还有出牌“提示”功能算法」。
开发工具
Trae CN（限时免费）
Cusor(Pro订阅)
测试结论
按照惯例，先说测试结论：
关于非技术人员是否可以用AI编程工具落地复杂项目？
在开发这个项目期，我全程不写一行代码，只和AI对话，写需求文档，用plan模式规划重构计划等等，实际测试下来，如果一个不懂代码的人很难做出复杂的项目，写几个HTML还是没有什么问题的，但涉及到这种前后端实时通讯，复杂交互流程的项目，门槛还是很高的，就是plan模式产出的文档就很难理解AI想做什么，如果一味的Build，那很可能出现大的偏差，只能通过多轮次对话修正，还不一定能够最终修复。
我就遇到过，最终是我分析代码，告诉AI上下文才最终解决。
但是，也不是没有可能，但要比开发人员付出更多的时间，精力和Token。
Trae和Cusor哪一个更好用？
肯定是「Cusor」更好用，毕竟是花钱了的（用Trae的同学不要骂我），而且还可以用地表最强编程模型：「Claude Opus4.6」。但是如果没有魔法的话是不能使用的，文章后面有破解之法。
我是两个工具混用，前端Vue3项目修改使用Trae,涉及前后端交互逻辑的我用Cusor的Auto模式，对于复杂规则算法，我直接使用用Opus4.6模型。
cusor给我的感觉是对于中度重构或重度逻辑算法任务比较放心，我不用太多考虑给到的上下文，代码片段够不够用，它会主动推理，逻辑自洽，交付的比较全面。
trae就容易改前端只改前端，与需求或功能模块的后端代码就不管了。尤其是有前后端交互的需求上。
开发过程
第一天
项目最开始是用Trae开发的，建好项目目录，手写了一个doc.md,定义了开发需求和一些实现细节，并没有像朋友说的那样只给AI一句话。
当时写的需求文档：（甚至有一部分是AI自己帮我想的）
## 开发任务开发一款多人在线联机斗地主游戏## 游戏流程1. 玩家连接服务器，进入游戏房间。2. 玩家开始游戏，等待其他玩家玩家。3. 玩家出牌，根据游戏规则进行判断。4. 游戏结束，显示游戏结果。## 技术实现1. 游戏采用客户端-服务器架构，客户端负责游戏界面和交互，服务器负责游戏逻辑和数据存储。2. 游戏采用TCP协议进行通信，确保数据的实时性和可靠性。3. 游戏采用多线程技术，支持多个玩家同时参与游戏。4. 游戏采用数据库技术，存储玩家信息和游戏数据。5. 游戏采用游戏引擎技术，实现游戏逻辑和动画效果。6. 前端使用HTML5CSS3JavaScript实现游戏界面和交互。7. 后端使用NodeJs框架实现游戏逻辑和数据存储。## 游戏界面1. 游戏界面采用图形化界面，包括游戏房间、玩家界面、牌组界面等。2. 玩家界面包括玩家信息、牌组、出牌按钮等。3. 游戏房间界面包括游戏房间列表、创建房间按钮、加入房间按钮等。不到5分钟，AI最终按需求完成了项目开发,后端使用「NodeJS+Socket.IO+Express+**「MySQL」，前端使用」HTML****+「「Javascript」」+「「CSS」」，**前端交互使用的是DOM操作完成，没有状态控制，只有DOM显示隐藏。
因为当前没有说明要基于websocket通讯，所有它选择的是Socket.IO。
第一次运行测试，说实话还是很惊讶的，因为基于这么简单的开发需求文档，AI已经把基本的游戏交互逻辑全完成了。
登录页面 等待房间 凑齐3人，开始游戏 游戏主界面：出牌区，上家位置，下家位置，底部玩家（自己）手牌区域，对手玩家卡牌（背面）占位符。 扑克牌渲染，排序，花色等等
基本上该有的都有了。
只做了4，5次对话，游戏基本可以运行，「创建房间，加入房间，开始游戏流程全部跑通，但发牌，出牌，叫地主这些功能基本上用不了，但界面已经全部完成了。」
第二天
考虑到前端用DOM操作的这种方案，随着项目复杂度提升，各种状态和页面交互会变的很困难，我就用Trae做了项目的第一次重构。
这是一部分重构对话内容：
User/plan 制定整体项目重构计划,前端使用VUE3+Typescript重写。User制定整体项目重构计划,前端使用VUE3+Typescript重写。Assistant我需要先了解当前项目的结构，然后制定详细的重构计划。首先查看项目的目录结构。查看package.json文件了解项目依赖和配置。查看后端服务器代码了解API和业务逻辑。查看前端代码了解当前实现。查看前端JavaScript代码了解当前实现。现在我已经了解了项目的结构和当前实现，将制定详细的重构计划文档。我已经完成了前端重构计划的制定，详细内容已保存到 .trae/documents/frontend_refactor_plan.md 文件中。整个过程体验还是不错的，确认重构方案之后，AI完成了所有的工作，甚至还超出了我的预期：
「我发现用Vue3重构项目以后，游戏界面明显好看了，而且多了很多细节，特别是牌的花色，点数和背面的渲染，我没有任何提示的情况，AI居然自己把之前的设计优化了，我都怀疑它的「「训练数据」」里一定有这个游戏的「「源码」」。」
背面居然不再是一个灰色方框的占位符了。
后面整个过程就是AI负责写代码，我负责测试，一直通过对话的方式进行项目开发，测试有问题的，我只描述“现象”以及正确的应该是如何。
第二天完成开发内容如下：
房间列表：显示当前服务器房间列表，房间内人数，房间状态，以及加入房间的逻辑。 叫地主功能 修复了非常多的游戏BUG
第三天
考虑到未来项目的扩展性和后端的复用性，游戏的通讯协议还是比较关键的，我让AI提取了服务器和客户端所有交互的通讯协议，统一为JSON格式，并把Socket.IO替换为Websocket。
这次底层重构我用的Cusor,模型是自动选择的。从plan模式到重构完成到运行项目，整个过程非常流畅，而且运行不报错，逻辑没有任何缺失和改变，整体体验上和trae有个很大的区别是cusor会推理你的需求中模糊或不明确的地方，弹出确认选项，让你选择。这个功能在trae上一直没有见过，可能 对于模糊的需求，trae直接做了降级处理吧。
第三天主要完成了一些游戏交互体验，游戏玩家布局从上左下，改成了左下右结构，更符合游戏习惯，增加了滑动选牌，出牌倒计时，房间计时，新增房间支持设置密码，
另外还开发了后台管理系统，支持在线玩家，房间管理，还增加了作弊发牌功能：这个最好玩了，设置一个玩家名称，只要服务器检测到了这个玩家名称，会自动把大，小王和两个2发给他。
全程和ai聊天，没有改过一行代码
第四天
新增了两个算法比较复杂的功能
“要不起”功能
“提示”功能
这两个功能的算法相对来说还是比较复杂的，因为涉及各种牌型（单张，对子，连对，三连，带不带牌，4带2，炸弹，王炸，飞机带翅膀等等）的判定和大小比较，单单提示功能的服务端代码就有近400行。这次使用的模型是claude opus4.6，不得不感叹这个模型是真的强，用plan模式看它规划的方案，可以看的出考虑是非常细致和全面的，和trae的各种降级处理形成了鲜明的对比。
cusor如何在国内用上claude opus4.6模型
在主界面按下Command+Shift+P，输入，并选择下面这个选项。
在打开的文件中输入以下内容：
{ "http.proxy": "http://127.0.0.1:7890", "http.proxyStrictSSL": false, "http.proxySupport": "override", "http.noProxy": [], "cursor.general.disableHttp2": true}其实的"``http://127.0.0.1:7890``"改成你本机的魔法地址。
用AI编程的一些个人感受
整体体验非常流畅，ai编程真的非常高效。
开发人员
对于开发人员，特别是全栈工程师，用AI编程工具确实是如虎添翼，开发效率直接起飞。
而且使用AI编程，是可以“相互成就”的，你学习AI对某个功能模块，一个函数的实现思路，你把你对业务流程和交互逻辑的理解告诉AI，它就可以更精准识别你的需求，交付物更符合你的预期
非开发人员
其实对于非开发人员要求更高，第一得有非常明确的开发需求文档，而且开发之前plan要多用，第二，对于业务逻辑bug，要识别出哪里的问题，因为不懂代码，所以通过AI了解它的实现思路，善用AI去解决它自己的问题，实现复杂项目也不是没有可能
使用建议
多工具混用
区分简单开发任务，中度交互开发任务和重度逻辑算法任务。使用不同的开发工具可以更省token。
辅助定位问题
用AI编程，也不能全靠AI，对于多轮次对话都无法修正的逻辑问题，最好是自己去找相关实现代码的位置，把相关代码片段，作为上下文告诉AI，可以更快的修复你的问题。如果找不到实现的地方，直接问就好了。
善用markdown文档
用AI编程工具，最好是在工作目录设置一个doc目录，把所有给AI提出的新增功能需求，变更需求，重构需求等等，放在里面，然后在ai聊天窗口以上下文引入的形式告诉它，不需要复制粘贴，这样如果AI的交付结果产生偏差，你可以回滚以后重新修正文档，这是一个好习惯。
当然修bug的那些对话就没有必要存在这里了。
写在最后
总之呢，这4天，9000+行代码零手动修改的代码，一场从质疑到惊艳的 AI 编程实战，不仅敲出了一款能联机对战的斗地主，更敲碎了我们对 AI 编程的刻板偏见。
但是AI编程也不是万能的魔法，也无法彻底替代开发者的思考和判断力，但是绝对能够成为这个时代程序员手里的神兵利器，从简单页面到复杂算法，从底层重构到全栈落地，AI 正在重新定义开发的效率与边界。
未来已来，不必焦虑被替代，不如拥抱变化，与 AI 并肩，普通人也可以用创意与逻辑，解锁更多从 0 到 1 的无限可能。下一个惊艳的项目，或许就始于你的一次尝试，我们拭目以待！
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