非遗古法手搓——AI思考

作者：余田 鱼塘游戏制作工坊 2026-04-03

现在正是最好的时代，人们的需求将可以无限细分，以往一个产品，需要满足至少一定数量人的需求，才可能活下去，而AI时代，低廉的成本加上对个性化的极致追求，将会衍生出大量只服务于一小撮人的产品，并且能很好的活下去。因此，其实也不再有所谓的“平庸的产出者”，而是被划分为，可以服务于更多人的创造者，和专精于一小部分人，甚至只满足自己的创造者。

也是一个坏时代，各行各业都会受到冲击，并且不同行业差距会非常大，一些传统行业，信息化都不完全，想要拥抱AI都没有办法，更有一些行业，可能直接就不存在需求了。同个行业内，同样参差巨大，大量初中级岗位，甚至一些高级岗位，都会被冲击，更可怕的是，一些领域的人才将会因为得不到锻炼的机会，产生断代。

但这还是一个好时代，人这一生，能遇到时代的跃进，本身是一个很幸运的事情，且不说新时代一片蓝海可以百舸争流，更重要的是，AI时代其他各领域也会协同跃进，也许有生之年，我们可以享受到生产力的极致解放，探索星辰大海，机器人伴侣，更长的寿命甚至永生。（秦始皇羡慕地鲤鱼打挺）

时代需要什么？

我的答案是：品味，直觉，阅历，渴望

品味，很多文章都说过了，不赘述，总结为你对什么东西是好的，什么东西是不好的，那种独有的判断标准？

直觉，来自我们这颗传统落后的碳基大脑，传承万万年的基因本能，那些模糊的，盲目痴愚但高效的思考方式。

阅历，独有的人生经历，无法穷尽的细节，存储在我们不怎么牢靠的记忆系统，而正因不牢靠，我们所遗忘的记忆，组成人生留白，未尝不是一种独一无二。

最重要的是，渴望，根植在我们内心原始的渴望，对未知的好奇，经历沉淀下来的理想，遗憾带来的妄念，推动我们做出一个个选择，走向为自己定下的终点。

这些东西，只要还是以人为本的世界，在AI彻底大于等于人类之前，是无法被替代的。

以人为本，就是只要人还是被服务的主体，那只要AI没有做到跟人一模一样，有一样的具身感知，社会关系等，那一些人类独有的精神需求，便只能由能够感同身受的人类来捕捉，来满足。

人们在做什么？

据我身边的田野调查，大约只有10%-20%的人深刻认识到未来已来这点，横跨不同团队，似乎都差不多，但是，这本身就很离谱，因为我们也有自己的偏差，毕竟是游戏行业，理论上应该更多。

什么叫深刻认识未来已来，有一个简单的标准，就是晚上睡不着觉，前段时间，我周围搞AI的朋友很多都是3-5点睡，我算是最养生的之一还是正常点睡，但是入睡明显困难，有种亢奋混杂着对未知的强烈探索欲，还有一点点恐慌。

也有人，对这些视而不见，还有抗拒的，恐慌的，敷衍的，认为大模型成长就磨平一切差距的。这里我暴论一句：短期内，人跟人的差距，只会因大模型的成长放大，而不是拉平。而长期，我觉得没有探讨的意义，也许直接缸中脑了，我希望到时候我能为缸中脑们做做娱乐体验设计（不忘初心）。

什么真实感受？

累，感觉比没有AI还累，多线程高负荷运转，但很兴奋，感觉自己的碳基大脑，狠狠被释放，被榨干。

兴奋，过往的积累仿佛一瞬间被释放，面向一片旷野，好像什么都能做，并且期待明天会发生什么。

一点点恐慌，一部分是原始的，难以避免的对未知的疑虑，一部分是恐慌被落下，即使对自己非常有信心，但也知道这世界上总有一撮人，比你跑的更快，虽然恐慌并不多，应该说是紧迫感更恰当。

释然，游戏行业，理论上是AI应用最适合，也应该是最后一个被AI淘汰的“传统行业”，而创作者，也理应是AI时代浪潮最大受益者之一，只要保持认知开放，不断锤炼自己的流体智商即可。

感慨，感慨世界的参差。

AI使用心得分享？

先说用最短的方式，分享AI系统怎么搭，装一个opencode（或者你找到的其他AI工具），搞一个claude或gpt的API，搞上，然后问AI记忆系统怎么搭，先搭好记忆系统，然后告诉AI你需要搭一个什么需求的AI系统，让他去做就行。

看似很简单，实际也不难，但是，精华在你需要知道自己要什么，你需要判断AI给你的方案要用哪个，甚至全部不用，用其他更适合自己的方案，同样，也需要有判断力和一些经验知道什么更适合自己。

AI系统本身就是一种产品，这个产品设计的好或坏，直接影响他的使用体验和上限，这里的重点经验就是，要保证里面从零开始搭的每个东西，是自己非常清楚的，最好完全掌控，否则，就会黑盒乘黑盒，变得完全不可控。我的第一个版本就是这么推倒重做的，当时就是看到什么好skill好架构就想搞进来，结果就是出问题都不知道哪里出，含泪果断碎丹重修。

同上，深刻体会，过往的积累，经验，品味等，都在调教AI的过程中体现出来，甚至被放大，个人独有的判断和抉择，才是AI分身或者AI系统的上限。这个过程中，也会积攒很多经验，更重要的是很多认知的重塑，因此，这也是我为什么不赞同“学得晚就不用学”的想法，现在搞得工作流再造，Harness Engineering这些，当然随着基模成长，很多会没用，但是且不说这个过程中的先发优势，这个学习探索的过程，本身就是宝贵的认知重塑，拉开差距，也是筛选器。

AI也有很多陷阱：

AI会倾向附和你，所以要在给AI的原则文档里写清楚，实事求是不迎合，直接质疑我们说的不对的地方。

AI会倾向偷懒，用AI修过bug就知道，如果流程没搞好，单纯让他修，会倾向打补丁的方式来解决而不是从找问题根因出发，其他事情也类似，我观察默认情况下AI似乎会找一条最快解决问题的路径，尽快完成任务。

AI偶尔会瞎猜，会有幻觉，因此原则文档里要写清楚：不确定某个 API 名称、参数名、文件位置、工具用法时，必须先查证（读文件、读文档、反射查 API），绝不推测、猜测或编造。

AI会倾向本地数据，建议加上让他先去网上找方案，再结合本地记忆库，来回答问题，否则就会出现，明明网上有答案，还在那里瞎猜。

大陷阱，类似agent.md这种全局最高原则文档，其实AI并不会百分百遵守，他只是保证每次会读进去，然后里面的“必须XX”会让他大概率遵守，但受具体对话情况影响，会有小概率不遵守，我就遇到过。因此，如果涉及到非常重要的流程什么的，最好是挂个hook用代码来检核。这里是被官方文档误导了，实际大模型的原理就是这样，文档给他的任何命令，理论上都只是“建议”，都会经过他思考推理后再决定怎么做，只有代码强控才是百分百保证。

自动维护一份工作记忆非常重要，AI的上下文管理，至少目前对我们来说都是黑盒，文档化的工作记忆，既能让AI表现大大提升（再也没遇到过上下文丢失，跨对话也不用管了），又可以可视化知道当前情况，方便调试/调教AI。

AI给的方案，很多时候并不是最优的，但AI一定会给的有理有据一套一套的，很容易让人想回答：“确认，继续，开始”。这时候，一定要停一下，让他跟你多轮对话，一是彻底搞清楚你的需求和其他补充信息，二是让AI将每个方案的利弊展开展开，供你更深入的人工判断，三是可以pua AI多想几个方案，因为AI是会偷懒的，还有套路，最常见的就是给你个A，B方案，各有利弊，然后给你个混合方案C，是AB两个的好处相结合。那一般人一看，肯定对C很满意，但是他不会告诉你，还有DEF。

AI会侵蚀思考能力和表达欲，这点尤为需要警惕，AI首先会给你无所不能的错觉，并且很想把思考和表达都丢给他，这是一种本能的惰性，至少短期内不是好事，需要意识到并控制这点。要意识到，哪一部分是自己的思考心血注入，哪一部分只是AI强而不是自己的思考。

对未来的预测？

主观臆测，做不得准，看个乐子：

1三到五个月内，AI就会再有一次质变，将会让工作流再造和AI原生团队这件事再次产生质变。

2技术平权实现，应该还要3年-5年。但即使达成技术平权，也会有不同的掌握速度和程度，这应该还要几年。这大约是最后的窗口期。

3未来需求一定会大爆发，至少有个千人千面个性化需求的爆发，以游戏为例，简单想象全民mod的场景。

4未来很多现有岗位会断档，但相应的，未来这些岗位，也许可以靠AI跳过传统的经验积累方式，例如策划。

最后，各位保重身体，黎明前不能倒下，活着，才是AI时代最大的竞争力。

（作者：余田）首发个人公众号：鱼塘游戏制作工坊

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