最近不少人问用 AI 编程工具做一个小游戏到底靠不靠谱成本是不是很高流程复不复杂。为了验证这件事我用 CodeUI 从零做了一个“AI 割草游戏”从新建项目到导出可以运行的 HTML 页面整个流程不到 5 分钟额度消耗折算下来大约 0.2 元左右。如果你也想快速体验 AI 编程的实际效果这篇文章正好可以给你一套完整可复制的操作路径。这篇文章会从 CodeUI 是什么、做游戏前怎么拆需求、提示词怎么写、生成后如何检查与运行到常见报错和工程化建议全部串起来讲。代码部分我会贴出完整的可运行示例你既可以交给 CodeUI 去生成类似效果也可以直接把代码保存下来跑一遍。1. 背景与核心概念1.1 CodeUI 是什么CodeUI 是一类 AI 应用开发工具核心思路是用户用自然语言描述自己想要的产品、页面或小游戏AI 在对话过程中生成对应的前端代码和交互逻辑并在工作台中给出预览。对不会写代码的人来说它像是一个“对话式建站/建应用工具”对开发者来说它又像是一个“AI 结对编程助手”可以帮助快速搭建原型、生成页面、处理重复性代码。不同版本的 CodeUI 界面可能不太一样但通常都包含三个核心区域提示词输入区、页面预览区、代码/导出区。你输入一句话AI 返回一个可交互的页面然后你继续提要求它继续改直到达到你想要的效果。这种“对话式开发”的方式大幅降低了从想法到 Demo 的门槛。需要说明的是CodeUI 本身并不能替你做所有事情它更像一个“会写前端代码的同事”。它可以快速生成页面结构、Canvas 小游戏、管理后台、表单页面等但涉及复杂业务、账号体系、数据库和上线运维时仍然需要你具备基本的代码理解和部署能力。1.2 为什么“AI 割草游戏”适合当作第一个 AI 编程实验我选择“割草游戏”而不是其他项目是因为它有几个非常适合 AI 编程的天然优势。第一玩法清晰。玩家控制割草机在草地上移动走过的地方草就没了等到整块草地都割完就算通关。这个规则用一句话就能说清楚也容易被 AI 理解。第二纯前端就能实现。割草游戏不依赖后端接口和数据库只需要 HTML、CSS、JavaScript 和 Canvas 就能完成非常适合用来验证 AI 生成代码的完整度。第三反馈直观。页面能不能跑、能不能用键盘控制、草有没有被割掉打开浏览器立刻就能看到结果。这种即时反馈能帮助你快速判断 AI 生成的质量也方便反复迭代。第四容易扩展。基础版做完之后你还可以让 AI 加入害虫、计时器、生命值、关卡、音效等内容每次只加一个功能观察代码变化体验多轮对话式开发的真实流程。1.3 本文适合哪些读者如果你之前完全没接触过 AI 编程只是想看看工具到底能做到什么程度这篇文章可以帮你建立基础认知。如果你是前端初学者想用一个具体项目练习 AI 辅助开发文中的提示词模板、完整代码和排查思路能直接帮你少走弯路。如果你已经在用 Cursor、GitHub Copilot 之类的工具那么这篇文章里的需求拆解和多轮优化思路同样可以复用到其他 AI 编程场景中。2. 环境准备与成本说明2.1 运行环境这一次实践不需要安装复杂的开发环境。我实际使用的环境是Windows 11 操作系统。这个项目不挑系统macOS 或 Linux 也没问题。Chrome 或 Edge 浏览器用来预览和调试生成的 HTML 页面。CodeUI 网页版/桌面版工作台用于输入提示词和生成代码。可选Node.js 或 Python用来在本地启动一个静态文件服务方便后续部署验证。如果你暂时没有 CodeUI 账号可以先用其他类似的 AI 编程工具做对照实验。这篇文章的核心方法也就是“拆需求、写提示词、让 AI 生成、运行验证、多轮优化”在多数 AI 编程工具中都是通用的。2.2 CodeUI 账号与费用CodeUI 通常会提供一定量的免费体验额度超出后按实际调用次数或 Token 数量计费。具体计费规则会根据你的账号类型、模型版本和生成次数变化所以最好的方式是先查看工作台里的余额和费用说明。我在这个案例中的实际消耗是从新建项目、生成初始版本、两轮优化到导出代码累计消耗的平台额度折算约 0.2 元左右。这里要强调一下标题里说“两毛钱”是我这次实践的真实参考值不是平台的固定统一定价。如果你生成的内容更多、迭代轮数更多费用自然会更高如果你的账号有优惠或免费额度费用则可能更低。2.3 准备一份需求描述在打开 CodeUI 之前建议先把自己的需求写下来。不需要写得很专业但至少要包含做什么、给谁用、核心功能是什么、希望有哪些操作方式、界面大概长什么样。例如游戏名称AI 割草游戏。目标用户电脑或手机浏览器用户。核心玩法玩家移动割草机把草地上未割的格子全部割完。操作方式键盘方向键或 WASD 控制移动。画面风格休闲、清新适合小游戏。把这条需求描述整理好之后后面再转换成给 AI 的提示词就会顺畅很多。3. 需求拆解先想清楚再让 AI 动手3.1 核心玩法与数据模型一个最简单的割草游戏本质上是一张二维地图上的状态变化。我们可以把整个草坪抽象成一个网格网格的每个格子都记录一种状态未割、已割、障碍物或玩家当前位置。把需求拆成数据模型之后AI 生成代码的思路会清晰很多数据项类型说明COLS常量每行格子数量例如 15ROWS常量每列格子数量例如 15map二维数组记录每个格子的状态用数值区分草地、障碍、已割player对象记录玩家当前所在的行列坐标mowed数字已割掉的格子数量total数字需要割掉的格子总数gameOver布尔是否游戏结束win布尔是否通关当玩家移动到一个新格子时如果这个格子还是草就把它改成已割如果这个格子是障碍就阻止玩家移动如果所有可割的格子都变成了已割就弹出胜利提示。3.2 技术选型建议选择 HTML CSS 原生 JavaScript Canvas 的组合。原因如下Canvas 适合逐帧绘制网格地图性能足够。原生 JavaScript 不需要安装依赖生成后可以直接打开发布也简单。单 HTML 文件结构方便在 CodeUI 的预览区和导出区之间来回切换。如果后续要做成更复杂的游戏也可以让 AI 改造成模块化的项目结构例如拆成 index.html、style.css、game.js 三个文件。但第一版最好保持简单。3.3 把需求翻译成提示词写提示词时我习惯使用一个结构化的“角色 任务 功能清单 技术要求”模板。下面是一个可直接使用的初始提示词你是一名前端游戏开发工程师擅长使用 HTML、CSS 和原生 JavaScript 开发小游戏。 请帮我实现一个电脑端和手机端都可以玩的“AI 割草游戏”具体要求如下 1. 使用 Canvas 绘制一块 15×15 的草地网格 2. 玩家使用键盘方向键或 WASD 控制一台割草机移动 3. 割草机经过的格子会把草割掉割掉后格子颜色变浅 4. 随机生成少量石头障碍割草机不能穿过石头 5. 页面顶部显示“已割草数/总数”的统计信息 6. 当所有可割的草都割完后弹窗提示闯关成功 7. 界面风格清新休闲适合网页小游戏 8. 所有代码集中在一个 index.html 文件中方便预览和导出。这个提示词包含的信息足够具体AI 不太容易理解偏。这里有个经验不要只说“做一个割草游戏”。AI 虽然能猜但你补充的“15×15 网格”“键盘控制”“已割草数统计”越明确生成的代码就越接近你的预期。3.4 迭代式优化一版不可能很完美第一次生成的代码能跑起来就已经很不错了。真正让项目变好用靠的是多轮对话优化。比如我首轮生成的版本有基础移动和割草功能但缺少移动端触摸控制也没有生命值系统。于是我在第二轮加入一条要求支持触摸滑动控制移动。第三轮又加入了生命值和害虫移动逻辑。迭代过程中不要一次提出十个新需求。一次提一个“可验证”的功能跑通后再继续下一个这样既容易定位问题也不会让 AI 生成的新代码大面积推翻之前的实现。4. 5分钟实战用CodeUI生成AI割草游戏4.1 第1步新建项目输入初始提示词打开 CodeUI 工作台选择“新建项目”或“新建应用”。如果你看到模板选择可以直接选一个空白的 HTML 项目如果没有就选择默认模板后面通过对话改成游戏页面。新建完成后把上面那一段提示词粘贴到输入框里点击生成。CodeUI 会开始解析你的需求并生成对应的页面代码。这个过程一般只需要几十秒。4.2 第2步在预览区验证实际效果生成完成后工作台通常会直接展示预览效果。这时先不要急着继续提要求按下面清单检查一遍页面是否正常渲染出绿色草地网格玩家角色是否出现在左上角或初始位置按键盘方向键时角色是否能移动角色走过的格子颜色是否发生变化是否出现了石头障碍角色碰到石头时是否会停下如果这些基础功能都正常说明第一版已经成功。如果某个功能没有实现比如键盘控制失效就把问题描述给 CodeUI例如“生成后键盘上下左右无法控制角色移动请检查事件绑定代码。”注意描述里最好带上具体现象而不是只说“代码有问题”。4.3 第3步让AI按轮次优化基础版本跑通之后我开始第二轮的优化这轮我重点加了两个游戏性功能。请继续优化这个割草游戏 1. 在地图中随机生成 5 只害虫害虫会在草地中缓慢随机移动 2. 玩家碰到害虫后生命值减 1同时玩家位置回到起点 3. 页面顶部显示生命值左上角创建新的项目或者重新进入已生成项目底部添加重新开始按钮。CodeUI 会基于之前的代码上下文进行修改。这里有一个关键点优化轮次越多AI 对现有代码的依赖越强如果提示词表述清楚它通常会在原代码基础上追加逻辑如果表述不清有可能生成一个全新版本覆盖你之前满意的效果。所以迭代时的提示词我建议遵循这样一个结构先说明在哪个游戏里进行修改再列功能再说明验收标准。比如“在同一个割草游戏里增加生命值功能生命值为 0 时显示游戏结束”。这样能大幅降低 AI 偏离原项目方向的风险。4.4 第4步导出项目当你对预览效果满意后就可以导出代码。CodeUI 一般会提供代码查看和导出功能。这里有两种情况支持导出项目文件下载得到一个项目压缩包里面包含 index.html 或 src 目录。只支持复制代码把右侧预览区对应的 HTML 代码全选复制保存到本地文件。只要最终得到 index.html 文件项目就算导出了。因为我在提示词里要求“所有代码集中在一个 index.html 文件中”所以导出的结构比较简单不需要额外处理资源路径。4.5 第5步本地运行与部署导出项目后双击 index.html 可以直接在浏览器里打开运行。不过如果你希望体验更接近生产环境的效果可以起一个本地静态服务这样后续如果加入图片、音频等静态资源也不会遇到文件协议限制。如果你安装了 Python可以在项目的根目录执行cd mowing-game python -m http.server 8080然后在浏览器里访问http://localhost:8080/如果你本地安装了 Node.js也可以使用 npx 命令npx serve .运行后终端会输出一个本地访问地址打开即可。到这里一个由 CodeUI 生成的割草游戏已经在本地成功运行了。5. 完整代码解析AI生成的割草游戏长什么样5.1 项目结构本项目的最终结构非常简单mowing-game/ └── index.html所有样式、脚本和游戏逻辑都在同一个 HTML 文件里。这种单文件结构很适合 AI 快速生成和预览。如果你后续希望拆分开维护可以直接手动拆分 style 标签和 script 标签生成 style.css 与 game.js 两个文件。下面这份代码是我在本文实践中最终得到的参考版本。不同版本的 CodeUI 生成出来的代码会略有差异但核心逻辑是一致的你可以把它当作调试和修改的底稿。5.2 完整HTML文件!DOCTYPE html html langzh-CN head meta charsetUTF-8 / meta nameviewport contentwidthdevice-width, initial-scale1.0 / titleAI 割草游戏/title style * { margin: 0; padding: 0; box-sizing: border-box; } body { font-family: system-ui, sans-serif; background: #2b4a2f; display: flex; justify-content: center; align-items: center; min-height: 100vh; flex-direction: column; gap: 12px; } canvas { border: 4px solid #1f331f; border-radius: 12px; background: #97c93d; touch-action: none; } #info { color: #eaf7d9; font-size: 18px; letter-spacing: 1px; } #status { color: #fff; font-size: 16px; background: rgba(0, 0, 0, 0.35); padding: 6px 14px; border-radius: 20px; } /style /head body div idinfo方向键 / WASD 控制移动割掉全部草即可过关/div div idstatus已割0 / 0/div canvas idgameCanvas width600 height600/canvas script const canvas document.getElementById(gameCanvas); const ctx canvas.getContext(2d); const statusBar document.getElementById(status); const COLS 15; const ROWS 15; const CELL canvas.width / COLS; // 0 表示已割1 表示未割2 表示石头障碍 const map []; const player { x: 0, y: 0 }; let mowed 0; let total 0; let win false; // 初始化地图 function init() { for (let r 0; r ROWS; r) { map[r] []; for (let c 0; c COLS; c) { map[r][c] 1; } } // 生成少量石头障碍 for (let i 0; i 8; i) { const r Math.floor(Math.random() * ROWS); const c Math.floor(Math.random() * COLS); if (map[r][c] 1 !(r player.y c player.x)) { map[r][c] 2; } } // 统计需要割的草 total 0; for (let r 0; r ROWS; r) { for (let c 0; c COLS; c) { if (map[r][c] 1) { total; } } } // 玩家初始位置也会被割掉 mow(player.y, player.x); updateStatus(); } // 割草 function mow(row, col) { if (row 0 || row ROWS || col 0 || col COLS) return; if (map[row][col] 1) { map[row][col] 0; mowed; } } // 绘制画面 function draw() { ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height); for (let r 0; r ROWS; r) { for (let c 0; c COLS; c) { const cell map[r][c]; if (cell 1) { ctx.fillStyle #6ca92a; } else if (cell 0) { ctx.fillStyle #d5ef93; } else if (cell 2) { ctx.fillStyle #8a8a8a; ctx.fillRect(c * CELL, r * CELL, CELL - 1, CELL - 1); continue; } ctx.fillRect(c * CELL, r * CELL, CELL - 1, CELL - 1); } } // 玩家割草机 ctx.fillStyle #f5f5f5; ctx.beginPath(); ctx.arc( player.x * CELL CELL / 2, player.y * CELL CELL / 2, CELL * 0.35, 0, Math.PI * 2 ); ctx.fill(); ctx.strokeStyle #333; ctx.lineWidth 3; ctx.stroke(); } // 移动逻辑 function move(dx, dy) { if (win) return; const nx player.x dx; const ny player.y dy; if (nx 0 || nx COLS || ny 0 || ny ROWS) return; if (map[ny][nx] 2) return; player.x nx; player.y ny; mow(ny, nx); updateStatus(); draw(); checkWin(); } // 更新状态栏 function updateStatus() { statusBar.textContent 已割 mowed / total; } // 检查是否通关 function checkWin() { if (mowed total) { win true; alert( 草地全部割完通关); } } // 键盘控制 document.addEventListener(keydown, function (e) { const key e.key.toLowerCase(); if (key arrowup || key w) move(0, -1); else if (key arrowdown || key s) move(0, 1); else if (key arrowleft || key a) move(-1, 0); else if (key arrowright || key d) move(1, 0); }); // 触摸控制移动端 let startX 0; let startY 0; canvas.addEventListener(touchstart, function (e) { startX e.touches[0].clientX; startY e.touches[0].clientY; }); canvas.addEventListener(touchend, function (e) { const dx e.changedTouches[0].clientX - startX; const dy e.changedTouches[0].clientY - startY; if (Math.abs(dx) Math.abs(dy)) { move(dx 0 ? 1 : -1, 0); } else { move(0, dy 0 ? 1 : -1); } e.preventDefault(); }); init(); draw(); /script /body /html5.3 核心逻辑拆解这份代码的核心逻辑并不复杂。地图初始化阶段程序用两层循环创建 15×15 的二维数组默认每个格子都是未割草地。随后在随机位置生成 8 个石头障碍但要避开玩家出生点避免玩家一开始就卡在原地。然后统计未割草格子的数量。割草逻辑的关键在mow函数。玩家每次移动到一个新格子程序先判断这个格子是否越界如果没有越界且当前格子状态是 1就把状态改成 0同时把mowed加 1。这里通过状态值判断而不是坐标判断可以避免一个格子被重复计数。移动逻辑通过move函数实现。传入的水平或垂直偏移量dx、dy只有三个可能取值-1、0、1。越界判断和障碍判断都在移动前完成因此玩家永远不会走出草地也不会穿过石头。绘制逻辑由draw函数负责。每次更新后程序都会清空画布重新绘制所有格子再绘制玩家位置。这种简单粗暴的“全量重绘”方式在网格数量不大时性能完全够用。状态栏通过updateStatus更新每次割草后都会重新设置文本内容。这个细节在 AI 生成代码中容易出现遗漏如果发现统计数字不变化大概率是状态更新函数没有在move中被调用。5.4 预期运行效果打开页面后你会看到一块深绿色的草地左上角站着一个白色圆形割草机。使用键盘方向键或 WASD 控制它移动走过的格子会变成浅绿色代表草已经被割掉。屏幕顶部会实时显示“已割数字 / 总数”。当你把所有可割的格子都变成浅绿色后页面会弹出“ 草地全部割完通关”的提示窗口。如果碰到了随机生成的灰色石头角色会停住无法穿过。6. 常见问题与排查思路使用 CodeUI 生成项目时不一定每一次都一次通过。下面是几个最常见的坑以及对应的排查方法。问题现象常见原因解决思路CodeUI 没有生成页面只返回了文字描述提示词缺少明确的技术要求在提示词里加入“请输出完整 HTML 代码”“所有代码放在 index.html 中”生成的页面打开是空白Canvas 尺寸或脚本语法有误按 F12 打开浏览器控制台查看报错信息检查 canvas 元素 id 是否和脚本一致键盘控制无效事件监听的 key 值写错或者页面没有聚焦在页面任意位置点击后再按方向键检查代码中是否监听了 document 的 keydown 事件角色可以穿过石头移动函数里缺少障碍判断检查移动前是否判断了 map[ny][nx] 2已割数量不增加割草判断条件写错或者没有调用 mow 函数在 move 函数里手动增加 console.log打印当前格子坐标和状态手机端无法操作只实现了键盘事件没有触摸事件增加 touchstart 和 touchend 事件用滑动方向控制移动移动端点击按钮没反应按钮被其他元素遮挡或事件绑定在 canvas 外部调整 z-index或者把按钮事件绑定到 document成本比预期高迭代轮数过多或生成内容复杂每轮只提一个功能查看工作台明细确认是哪些次对话消耗了额度6.1 提示词写得很简单生成结果不可控怎么办如果你只写“做一个割草游戏”AI 会自行脑补很多细节生成结果可能不符合预期。解决办法是在提示词里增加“边界条件”例如地图大小是多少玩家用什么键控制有没有障碍物游戏结束条件是什么界面需要显示哪些信息边界条件越明确AI 发挥空间越小生成结果越稳定。6.2 生成的代码运行报错任何 AI 生成的代码都不应该“盲信”。遇到报错时优先打开浏览器开发者工具看 Console 面板中的报错信息。常见错误包括某个变量未定义可能是因为 AI 在代码中引用了尚未创建的变量。Canvas 上下文获取失败通常是因为canvas元素 id 不一致。数组越界通常是因为玩家移动后没有做边界判断。报错信息是排查的第一步把报错原样复制给 CodeUI让它在原代码基础上修复比重新生成一个版本更高效。6.3 移动端操作不方便基础版本只有键盘控制手机端完全没法玩。解决思路就是让 AI 增加触摸控制逻辑。可以这样提要求请为现有割草游戏增加移动端触摸控制玩家在 Canvas 上滑动时根据滑动的水平方向和垂直方向完成对应移动。松开手指后移动一次避免连续滑动导致角色漂移。触摸交互需要处理touchstart和touchend两个事件并在事件中计算滑动向量。CodeUI 生成的代码里记得手动确认事件是否绑定到了正确的元素上。6.4 成本比预期高怎么办成本高通常来自两个原因一是反复生成全新版本二是大量粘贴外部图片或资源。控制成本的方法也很简单尽量在原代码基础上做增量修改而不是每次重新生成。每轮对话只聚焦一个明确功能。生成前先在本地确认代码是否有明显问题再决定是否让 AI 修复。不要在不了解计费规则的情况下盲目进行大批量生成。7. 最佳实践把CodeUI用得更顺手7.1 提示词要“分角色、给约束、给示例”给 CodeUI 写提示词本质上是在给一个不了解你项目背景的工程师交代需求。比较好的方式是先说明角色再说明任务再给出功能清单和限制条件。例如不要写“给我一个割草游戏”可以写你是一名前端游戏开发者。请用 HTML Canvas 原生 JS 实现一个割草小游戏。不要使用任何外部库。地图为 15×15 格子玩家用方向键移动割掉所有草后获胜。生成完整可运行的 index.html。“不要使用外部库”这个约束非常重要。否则 AI 有时会引入 CDN 资源一旦网络环境不通页面就会白屏。7.2 先跑通再优化很多初学者希望 AI 一步到位生成一个满分级游戏但现实是 AI 生成的第一版通常只能做到“能玩”。正确的策略是先让它生成一个最简版本确认基本玩法成立再逐步增加生命值、音效、敌人、关卡等进阶功能。每增加一个功能后都要在浏览器里实际跑一遍确认旧功能没有被破坏再继续下一步。这种“小步快跑”的策略不管是人工开发还是 AI 辅助开发都是最稳妥的。7.3 代码该审查还得审查CodeUI 可以提高开发效率但它生成的代码并不是绝对可靠。涉及生产环境项目时一定要重点检查以下几项页面是否引用了未知外部脚本或 CDN。代码中是否存在硬编码的密钥、Token、数据库地址。是否把用户输入内容直接插入到 DOM 中导致 XSS 风险。是否有明显影响性能的重复请求或无限循环。在 AI 生成项目中最常见的风险是“AI 默认引入了一个外部库”而你没有意识到。如果你希望代码完全可控建议在提示词中明确要求“不使用外部库不允许请求外部接口”。7.4 注意额度控制和数据安全使用在线 AI 工具时不要在工作台中粘贴包含敏感数据的真实代码或配置例如云厂商密钥、数据库密码、内部系统地址。建议使用脱敏数据或示例数据避免隐私泄露。同时也要养成查看余额和消耗明细的习惯。每轮对话后留意额度变化做到心中有数。尤其是团队共用的账号最好约定每个人的使用范围避免因一人超量消耗影响整个团队。7.5 把AI生成代码纳入工程化管理当项目从 Demo 走向真实产品时光靠 CodeUI 工作台是不够的。建议将 AI 生成的项目纳入正常的代码管理流程使用 Git 管理版本每次 AI 修改后提交一次方便回滚。保留一份“提示词记录”把每轮提示词和对应改动写进 README 或需求文档。建立本地测试清单手动验证核心功能后再发到测试环境或生产环境。如果项目变大把单文件拆分成模块人工补充单元测试和错误处理。AI 生成代码的价值在于把重复劳动和起步成本降到最低而工程化的价值在于让项目长期可维护、可交付、可追溯。两者并不冲突。7.6 从 Demo 到产品优先关注风险和边界如果你准备把一个 AI 生成的游戏或应用正式发布建议优先关注下面这些风险点浏览器兼容性旧浏览器不支持某些新语法如?.可选链和const在旧环境中的问题。可以通过 Babel 或限制语法版本解决。移动端适配Canvas 画布尺寸是否适应手机屏幕按钮是否容易误触。资源加载方式音频、图片等资源不能依赖外部链接否则离线情况下无法运行。代码体积AI 生成代码有时会包含未使用的函数发布前可以人工清理。这些风险在 Demo 阶段可能不会暴露但长期上线后都会成为维护成本。提前意识到它们比等项目出问题再排查要轻松得多。8. 总结与学习路线这篇文章从一个简单需求开始完整走了一遍“用 CodeUI 做 AI 割草游戏”的流程先拆解需求和玩法再写结构化提示词让 AI 生成初始版本在预览区验证导出后用本地静态服务运行最后通过多轮对话优化出可玩的成品。整个过程验证了两件事第一AI 编程工具确实能把一个小游戏的第一版做出来第二想要让这个第一版变得可用你仍然需要具备基础的代码理解和调试能力。如果你现在想动手试试建议不要只停留在收藏。打开 CodeUI用文中那段提示词直接跑一版看看生成结果和你预期之间有什么差距。出现差距后再用“增加功能”“修复问题”的方式继续追问 AI直到产出你满意的版本。下一步的学习路线可以这样安排第一周用 AI 生成 2 到 3 个类似的纯前端小游戏熟悉提示词写法。第二周尝试加入后端能力例如登录、排行榜、数据存储观察 AI 在跨端项目中的表现。第三周把 AI 生成的某个项目接上构建工具、Git 和测试流程体验工程化改造。第四周回头复盘几轮对话记录总结哪些提示词表达准确、哪些容易让 AI 理解偏差。AI 编程不会取代写代码这件事但它会让“想法到原型”的速度快很多。割草游戏只是一个起点等你熟练掌握了这套“需求拆解 提示词驱动 多轮验证”的方法下一个用 AI 落地的项目可能就是一个真正能上线的小产品了。