我用AI做了个微信小游戏-上线了
真实的 AI 开发微信小游戏全流程记录:技术栈、prompt、踩坑清单、成本明细全公开。文末有彩蛋。
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别再裸用 Claude Code 了!32 个亲测技能 + 8 个 MCP 服务器,开发效率直接拉满! 先晒一下我装完的效果(见下图),所有技能均实测可用。
普通人靠AI,真的能零基础做出可上架、可变现的商业小游戏吗? 本文以已上线成品《箭头快跑呀》为例,完整复盘单人+AI开发小游戏全链路:从项目选型、AI协作开发、美术量产、多端适配,到后台搭建、审核上线
一直很好奇一件事情,如今已经是个人人都AI Coding的时代,那么外面的面试现在变成了什么样呢,还会问那些老掉牙的面试题吗?让我来脑补一个面试流程,比如有一天小明去面试一个Android工程师的岗位
最近meta讲了个算力过剩的鬼故事,AI 股市应声暴跌,大家都很焦虑。 都在问这场 AI 游戏还能不能继续,AI 应用到底什么时候爆发,AI的抖音微信小红书什么时候才出现,AI会不会重蹈 2000 年
Cursor 让我第一次强烈感受到 AI 编程的震撼,Codex 则让我第一次真正感觉到,AI 不只是编程助手,而是一个真正的超级Agent,Codex 明显更接近下一阶段的形态。
原文摘录:如果你在 2026 年,还在用 JavaScript 监听滚动事件来实现视差动画,还在用 ResizeObserver 来做组件级响应式,还在引入 Popper.js 来定位一个小小的气泡提示框…… 过去两年, CSS 在底层经历了一场极其猛烈的能力跃迁。大量曾经必须依赖 JavaScript 才能实现的交互和布局逻辑,现在只需要一行 CSS 声明就能搞定。而且由于这些能力直接运行在浏览器的渲染引擎底层,它们的性能表现,是任何 JavaScript 方案都无法比拟的。
原文摘录:过去有不少智能体的业务结果或预研项目落地,但是实际发现智能体在其他领域并没有想象中可以大量解放人类的生产力。做demo可以,但是要实际解决用户的业务问题,还是困难(用户很愿意尝鲜,但是大概率留存率很低)。那么问题来了,为什么智能体在coding领域这么好用?这是我们首先要探究的问题,然后在推导其他领域还差哪些内容?
原文摘录:20 个接口,每个都手动写一遍 Authorization?Axios 请求拦截器让所有请求发出前自动带上 Token,业务代码从此与鉴权彻底解耦。
原文摘录:8-27B,官方跑分直接叫板 Claude Opus 4.6,还几乎全部是在 Claude Code 上跑出来的,而且开源,随便下载,不要钱。发布 48 小时冲上 Hugging Face 趋势榜第一,当天在 Hacker News 登顶,LM Studio 上线 38 分钟下载破万,Ollama 单渠道 5 天 36 万下载。编程工具 Cline 宣布,上线仅 4 天,它就成了 Cline 开发者选得最多的本地模型。
原文摘录:价格我倒不关心(因为我大概率买不起),屏幕尺寸却让我格外上心,这款机器屏幕尺寸是 16:9.rem方案之前用的非常多, rem 相对于根元素 html font‑size 。JS 根据屏幕宽度动态修改 html 的 font‑size,页面写 px,通过工具转成 rem。使用 @media 根据屏幕宽度动态执行多套CSS,这个方案在很多老网站上仍然存在。
原文摘录:依稀记得从2025年12月开始,中文互联网开始出现铺天盖地的大力鼓吹ai的话题,这波话题也成功破圈了,我们公司也不例外,高层看到了这些信息后,就开始让我们多用ai来提效。一转眼到了今年(2026年)3月份,领导开始让我们借助ai的力量转全栈了,现有的前端学后端,后端学前端。一人干一个项目,进而提升效率为公司带来更多的收益。再后来,就按照这个节奏去开发了,以前一起从事过的同事以及社区认识的程序员,他们也都全栈了,干不了的就被裁员了,ai提升效率的同时,工作量提升了,每天也更累了。
原文摘录:我们再前几篇所讲的脚本有个隐含假设:所有命令都会成功,所有数据都干净,所有依赖都在。这种假设在你自己的笔记本上跑没问题,但放到生产环境——挂在 crontab 里、写进 CI/CD 流水线、跑在用户的机器上——脚本就必须在出错时知道怎么办。这就是这一篇要解决的问题:让脚本从能跑变成靠得住。我们聊三件事—— 退出码、错误处理、日志 。
原文摘录:可以说是拳打《蜘蛛侠》,脚踢《龙餐馆》,没错就是这个“土到极致就是潮”的“巨制”——《牛来》 8月5号那天“悄悄”上线的,没预告、没路演、没海报,唯一的就是一张水墨画一样的宣发材料。我从网上也扒了扒网友发的电影画面,不能说“简陋”,只能说在AI盛行的今天,依旧有艺术家坚持手搓。首先我们需要一个 3D 人物模型,大家可以在网上自己下载一个,我这里简单手搓了一个。生成草,这里用 InstancedMesh 一次性渲染最多 GRASS_MAX 株草。
原文摘录:在这个圈子摸爬滚打这么久,我见过太多技术极其过硬的前端工程师,在面对产品经理的不合理需求时,却像个刚入职的实习生一样唯唯诺诺。明明知道这个需求会把线上系统搞崩,明明知道这个交互在移动端根本跑不动,但嘴上却只能憋出一句: 嗯……这个有点难……我试试吧。😖 然后你就背上了一个不可能完成的任务,加了三天班,最后交出一个勉强能看但随时翻车的半成品。上线后果然出了 Bug,产品经理反手一个甩锅: 当初你答应能做的啊😢?
原文摘录:除了生成 markdown 之外,让 智能体通过单页 HTML 交付可视化素材也应用的越来越多。例如一个落地页、报告页、活动页,一个文件就能直接打开。加上上周 DeepSeek Harness 发布,我就给 DSH 做了一个插件: HTML Workbench 。一句话生成 HTML 之后,可以在侧边栏随时预览;
原文摘录:免责声明 :本文的「瘦得漂亮」是个人开发的演示项目。文中涉及的热量估算、饮食与运动建议均由 AI 模型生成,仅供日常参考, 不构成任何医疗、营养或诊疗意见 。今年 7 月 15 日入伏,入伏第一天早上站上体重秤,67.老话说伏天减肥事半功倍,先不管有没有科学依据,正好手上有现成的两样东西:一个装着 DevEco Studio 的 M1 Mac,一个前阵子刚测过一轮、印象不错的蓝耘元生代 MaaS 账号。
原文摘录:2026年7月,前端圈几乎一天一个大新闻。0正式发布,编译器用Go重写、速度暴涨10倍;Bun用11天把78万行代码从Zig迁到Rust,测试100%通过;Kimi K3在Frontend Code Arena登顶,力压Claude Fable 5;
原文摘录:上一篇,我们描述了 Harness 的框架和整体设计:一套稳健的软件工程设计,约束 AI 在工程里稳定的工作。开源地址: cow-harness 这一篇我们继续深究,一个团队如何能成长为:AI 全栈开发,可以同时维护 APP、后台、网页等多端代码。AI 时代下,我们认为程序员不应该局限于某一门技术, 应该以顶层思维看待整个项目,了解整个系统的设计和数据流向。这样不仅能够提高个人的知识广度,更能够独立且高效地完成具体的某个模块,从而加快产品的迭代速度,实现快速的想法验证。
原文摘录:把智能体能力接进鸿蒙应用时,最容易走偏的一步,是先做一个聊天框。输入框、发送按钮、气泡列表,看起来很快能跑起来,但联调时真正需要看的并不是一句回复,而是任务现在处在哪个阶段:服务是否在线、模型识别出了什么意图、准备调用哪个工具、是否需要确认、失败时错误落在哪里。这次做的是一个更偏工程侧的 智能体工作台。页面不追求复杂交互,只保留几个必要对象:本机 智能体 Gateway、ArkUI 消息列表、Network Kit 请求、意图路由结果、错误状态。