实测 LLM 做小游戏:补全 prompt 输入是成败关键

maximelabonne · x · 2026-10-06

Maxime Labonne 分享用 LLM 写小游戏的实测经验：他复刻 Flappy Bird 时第一版很糟，但通过更好的 prompting 把所有必要输入（游戏状态等信息）喂给模型后，效果变得非常好。他还尝试了基于纯图像输入的 Quick, Draw! 游戏——模型要从未开放的词表里猜画作，表现相当可靠。

两个关键结论：1）对这类任务，文本输入已经提供模型所需的全部信息，附图并无帮助；2）prompt 中显式给出完整环境状态是让模型代码可用的决定因素。他表示将跟进一个允许用户输入的 demo。