作者jeremy7986 (洛米)
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标题[创作] 用 Gemini AI 做的 DOOM 网页游戏
时间Fri Dec 19 01:51:31 2025
嗨大家好！
最近 Gemini 3.0 推出
我就非常好奇他的实力到底进步多少
之前我有用 Gemini 2.5 做出了一个东方弹幕小游戏
那 Gemini 3.0 是否能做出其他类型或是更复杂的游戏，最近我就一直在实验
而这就是我的结果了：
https://i.meee.com.tw/4Sw9iJj.gif
没错
一个类3D（2.5D）的FPS射击小游戏！
游玩连结：
https://keen-semifreddo-d4fec8.netlify.app/doomjs
-全程几乎都让 Gemini 3.0 去写程式，也就是 vibe coding
-除非 AI 太笨一直做不出我想要的东西，我才会手动去调整
-这个游戏我手动调整的地方有：敌人等物件离地板的高度、墙壁高度、枪械图像物件微调
、音乐我是抓 DOOM E1M1 的 MIDI 档转成 abc 档後给网页播，其余都是我下指令与要求
後让 AI 去完成的
-这并非一体成形的结果，大概是跟 AI 前前後後交互了快 70 次才有的结果，包括修 BUG
、细项调整等
在最一开始初期的版本，是长这样的
转向还只能用方向键去转，跟德军总部1代一样非常原始的玩法wwww
https://i.meee.com.tw/v0RUG4t.gif
在後来不断的试玩与调整下
才有现在这样的模样
键鼠操控、右键瞄准、音乐音效、火花与血液溅射特效等
https://i.meee.com.tw/ZtUCOaF.gif
https://i.meee.com.tw/I55Eaw8.gif
https://i.meee.com.tw/ABvWKUM.gif
不得不说
AI 工具是真的非常强大
你要在几年前没有 AI 工具的我在三天内做出同等级规模的作品
我会跟你说这至少要好几个礼拜（不包含找资料爬文解惑的时间），才三天根本痴人说梦
而 Gemini 3.0 是真的很聪明，很强大
虽然还是偶尔会产出不明所以的回答或是瞎掰等 AI 常见的通病
但错误率跟 2.5 比起来已经少很多，而且几乎有问必答
以前很常会因为技术性问题卡关的问题，在 AI 解惑下很容易就能找到答案
例如，在做这个游戏时
发现了子弹有时候明明打到敌人却没有任何反应的问题
但是只要敌人动一下就又能打中了，将以上问题整理後给 AI
AI 判断是因为子弹过快所以子弹每侦移动时，敌人刚好就在每帧移动的中间所以判断不到
不仅如此还给了我解决的方法，在每侦判断时再细分途中的路径去判断，因此解决了问题
大概就是这样
分享一下这个 DOOM 网页游戏的原始码
给任何有兴趣了解原始码的版友看看罗
祝各位圣诞佳节快乐～
https://reurl.cc/R99p9D
--
https://x.com/501goushitsu/status/1999794365288657394
https://pbs.twimg.com/media/G8CyX12bcAAZdZ7.jpg
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1F：推 StarTouching: 强! 12/19 02:03
2F：推 NX9999: 充满希望@@ 12/19 02:50
3F：推 lyrelyre: 推 12/19 02:58
4F：推 e2720pjk: 推个，另外分享一下Google有办个短期黑客松 12/19 03:08
5F：→ e2720pjk: 里面作品也都是快速靠Gemini3建的 12/19 03:08
6F：→ e2720pjk: www.kaggle.com/competitions/gemini-3 12/19 03:08
谢谢分享！
7F：推 togs: 圣诞快乐，好厉害:) 12/19 03:55
8F：推 j147589: 下次试试看色色游戏 比较好赚 12/19 04:35
9F：推 sasox03: 侦=>帧(ㄓㄥˋ) 12/19 05:06
谢谢 原来是四声
10F：推 h73o1012: wow 12/19 05:09
11F：推 conqueror507: 厉害 12/19 05:20
12F：推 gm3252: 推 12/19 06:11
13F：→ qwe78971: 其实这玩意 GitHub 就有 Ai只是抄下来 然後丢给你 12/19 06:52
14F：→ qwe78971: 差别是传统 自己找 clone 之後修改 现在是 LLM 数据一 12/19 06:53
15F：→ qwe78971: 坨 你问几个小时 他东丢西丢 你靠着 复制贴上 做出来 12/19 06:53
16F：→ qwe78971: 觉得这玩意有用 就这样 12/19 06:53
有点太过狭隘了
LLM 生成的回答都是计算後的结果 只是他的计算力 或是用的训练集大小差异不同
就像我问 AI 今天吃饱没
AI 会透过计算之後 得出这个时候要回答我吃饱了或是关你屁事的答案
而Gemini 3.0 目前的回答可以说到了优秀的地步
最明显的差异就是 我丢上来的程式码是给 AI 重构过两遍的
原本这 70 次左右的来来往往 因为是想到什麽功能就加什麽功能上去 程式码是很杂乱的
於是我把杂乱的程式码给 AI 并请他重构 才会有这样乾净整齐且遵循物件导向的写法
如果照你的说法 要把原有的程式码给重构 光靠把 GitHub 的东西复制贴上是否能完成？
当然 GitHub 的东西绝对是被当去做训练的资料没有错
但这跟问 AI 然後 AI 只是把资料库里 GitHub 的资料东丢西丢还是有本质上的差异的
17F：推 n0029480300: 推 12/19 06:57
18F：→ p3398530: 查有没有人做过+复制贴上本来就是开发流程常发生的事啊 12/19 07:25
19F：→ p3398530: 就算不用AI你也不会每一行都自己打 12/19 07:25
20F：→ p3398530: 他帮你找+整理 结果省了时间那就是有用 12/19 07:30
21F：推 MrJB: 推文老兄，时间就是金钱...对有心人，如果能省下时间拿去打 12/19 07:35
22F：→ MrJB: 磨更细的东西不是更好？ 12/19 07:35
确实 真的省下了很多时间
从好几个星期缩到只剩下三天左右 这省下的时间我可以好好体验我的游戏成果
可以思考怎麽让他更好玩
23F：→ spfy: 照这说法程式开发领域的ai不都大多这样吗... 12/19 07:36
24F：→ spfy: 同事维护的专案有COBOL 问他AI成效如何 他:呵呵 我来教你吧 12/19 07:38
25F：推 ltsart0515: 厉害 12/19 07:45
26F：推 erik777: 用github的src做版权没问题吗 12/19 07:47
27F：推 gigu5498: 好强 12/19 07:48
28F：推 KAGOD: 强喔 12/19 07:52
29F：推 XFarter: 基本上LLM不是像@qwe 那样讲的运作的 顶多说训练的时候有 12/19 08:00
30F：→ XFarter: 用到资料集 12/19 08:00
31F：推 tsubasawolfy: LLM本质是语言模型 人造更有逻辑的程式语言比自然 12/19 08:08
32F：→ tsubasawolfy: 语言更好上手 12/19 08:08
33F：推 afking: 基本上LLM不会这样处理除非你特别叫他抄某个专案吧 12/19 08:11
34F：推 kaj1983: 就训练过才会写出来吧 12/19 08:11
35F：→ afking: 但确实他会呼叫套件的API 12/19 08:14
36F：推 XFarter: 总之它的训练基本上还是机率跟统计计算权重 除非你下出直 12/19 08:16
37F：→ XFarter: 接读写特定专案的要求 不然基本上很难完全生出一模一样的 12/19 08:16
38F：→ XFarter: 程式 12/19 08:16
39F：→ XFarter: DOOM-LIKE 的东西则更不用谈 原Po的东西也跟原本的 Doom 12/19 08:16
40F：→ XFarter: 的程式结构及粒子运算有落差 12/19 08:16
41F：推 avans: 推推 游戏开发系列文章 12/19 08:17
42F：推 h0103661: 2026了还有人觉得ai是copy paste 12/19 08:18
※ 编辑: jeremy7986 (118.167.225.105 台湾), 12/19/2025 08:32:56
※ error405:转录至看板 AI_Art 12/19 08:20
再次谢谢大家的推文
祝大家圣诞佳节快乐～
※ 编辑: jeremy7986 (118.167.225.105 台湾), 12/19/2025 08:33:36
※ 编辑: jeremy7986 (118.167.225.105 台湾), 12/19/2025 08:38:16
43F：→ spfy: 但你原本就会写程式吧？ 才有办法几天就搞出这个？ 12/19 08:39
是的 本职是写程式的 之前也有开发过游戏
#1W1gGEgc (C_Chat)
※ 编辑: jeremy7986 (118.167.225.105 台湾), 12/19/2025 08:44:07
44F：推 XFarter: 发现忙着吐槽但忘记帮原Po推一下了 推 12/19 08:44
45F：推 KTFGU: 好厉害喔，谢谢分享。这感觉都可以拿来当大学生期末专题发 12/19 08:49
46F：→ KTFGU: 表等级了。 12/19 08:49
47F：推 KTFGU: 不知道未来能否进化到 完全不懂程式语言也不用自己编译也 12/19 08:51
48F：→ KTFGU: 能做出游戏的AI 12/19 08:51
以後一定会有
但以我的经验 最好自己还是多少懂一些
才能验证 AI 吐出来的东西是不是正确的
※ 编辑: jeremy7986 (118.167.225.105 台湾), 12/19/2025 08:58:48
49F：推 jupto: LLM本质上是抽奖 它本身没在做“思考”这个动作而是根据你 12/19 08:59
50F：→ jupto: 的输入调整回答的卡池 然後意外的是这样一个单纯说你爱听 12/19 08:59
51F：→ jupto: 的回答的鹦鹉可以解决你很多的事 12/19 08:59
是的 回答就是计算後的结果
目前的 LLM 仍然是弱 AI
跟我们想像中有自我意识可以思考的那种强 AI 还是有一大段差距
但即使如此 光这样的弱 AI 可以透过计算来得到我们想要的答案已经是非常厉害了
※ 编辑: jeremy7986 (118.167.225.105 台湾), 12/19/2025 09:02:58
52F：推 h0103661: 老早就不是单纯抽奖的鹦鹉了，思考模型就是自己审计就 12/19 09:09
53F：→ h0103661: 自己的输出 12/19 09:09
54F：推 NicoNeco: 帅 毕竟AI懂电脑语言是理所当然的 (才不是 12/19 09:37
55F：推 rex7788: 吹太大了，我让他改编我的程式码，第一手就把我重制，问 12/19 09:42
56F：→ rex7788: 题就很多，改编还要再进化一下 12/19 09:42
你的提示词有没有加上请不要更动原有的设计 我只需要重构程式码就好
我说过了现在 AI 还是有瞎掰等通病 我也不是一次就到位 也有重骰好几次
所以我不觉得有过於吹大什麽的
57F：推 zader: 这才是AI开发的意义啊，有些烦琐复杂的工作真的很累人 12/19 09:43
※ 编辑: jeremy7986 (118.167.225.105 台湾), 12/19/2025 09:45:50
58F：→ rex7788: 我提示词开始就说是改编了，但还是要Roll，还有一个问题 12/19 10:04
59F：→ rex7788: 就是token和对话长度到一个程度就有幻觉。我是觉得拿来 12/19 10:04
60F：→ rex7788: 整理和标注很有用 12/19 10:04
61F：推 n0029480300: 被重制的那位 你可以试试看用vs code+里面的copilo 12/19 10:06
62F：→ n0029480300: t 12/19 10:06
63F：推 ponponbear: 太猛了！ 12/19 10:31
64F：推 jupto: 目前阻止不了AI胡扯 因为本质上它还是在猜你想听啥并没有 12/19 10:34
65F：→ jupto: 对回答做出合理性判断 12/19 10:34
66F：→ jupto: 如果一个胡扯的回答接受度很高(或是其他认真的回答接受度也 12/19 10:36
67F：→ jupto: 不怎麽高)它就会开始胡扯 12/19 10:36
忘记看过哪篇的报导
语言模型在进行跑分测试时 会用瞎掰或是胡扯的模型分数会比较高
就跟我们在写考卷时 用猜题的分数通常会比较高是一样的道理
除非跑分测试有加入答错倒扣等条件 不然瞎掰AI大概都会比较占优势
※ 编辑: jeremy7986 (211.75.187.47 台湾), 12/19/2025 10:51:37
68F：推 orze04: 训练时把唬烂扣分扣太多，那训练出的模型就会变成只会回 12/19 15:41
69F：→ orze04: 答一些模棱两可的答案，或是乾脆打哈哈。 12/19 15:41
※ 编辑: jeremy7986 (118.167.241.112 台湾), 12/23/2025 03:23:56