重新认识到“降门槛”这个事情的价值。
过去一段时间里,用VibeCoding做游戏,成了越来越热的话题。
只要在社交平台上随手翻一翻,就能看到不少人用自然语言“搓”出各种小型demo。,也一度成了VibeCoding“战斗力”的典型案例。
现在,这件事也开始出现一些新的变化——门槛更低的工具,已经陆续出现了。
最近,一个名叫MuleRun的Agent平台,也开始把“做游戏”放进自己的能力展示里。你可能之前听说过MuleRun或者“骡子快跑”,简单来说,MuleRun是一个能够理解需求、拆解任务,并将其主动执行的智能体系统。

它原本覆盖的是信息处理和内容生成等场景,而游戏开发,则是它最近开始重点呈现的一个新方向。

这几天,我在社交网络上也看到了不少Mulerun制作游戏案例。MuleRun制作的这些游戏demo,可以直接通过网页分享,所以直接就能玩到。
比如,几乎可以算是所有AI工具“保留节目”:开发一个《我的世界》。借助MuleRun,用户可以快速地搭出一个类MC的玩法切片:有方块构成的场景、有基础的移动与交互,

还有需要调用玩家摄像头的体感游戏,前端交互界面相当有设计感,玩家可以通过转动头部、张嘴等动作来完成一些简单的解谜流程。

以及另外一个让我印象很深的案例:一款名为《莫奈的画境》的平台跳跃游戏,完成度相当高。游戏的场景背景建立在莫奈画作上,随着玩家搜集足够的道具,背景的画作会逐渐“点亮”。
更有意思的是,游戏里的旁白和引导内容,都是以“莫奈”的口吻生成的。随着玩家不断推进流程,AI“莫奈”会以对话的形式介绍自己的画作,让整款游戏在平台跳跃之外,又多出了一层导览式的体验。

我自己也尝试使用MuleRun生成了一个山海经主题的类宝可梦游戏。说实话,一次性输入了大概800字左右的Prompt,包含核心玩法、世界观设定、战斗系统、UI布局和规格要求等等在内。
最后出来的结果,完整度比我预想中高不少:基础流程能够跑通,界面也确实有明显的分区,作为一个可以继续迭代的起点,已经相当像样。

这个过程里,其实不难感受到普通用户玩得兴味盎然的原因:这种创作,门槛实在是太低了。
对很多并不懂代码、也没有系统开发经验的普通用户来说,只靠自然语言,就能把脑海里的一个想法逐步变成可玩的成品,本身就是一件过去很难想象的事——而且,这还只是个开始。
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当然,现阶段如果谈“AI做游戏”,还是得先强调下边界。
至少在目前,绝大多数低代码乃至零代码的游戏生成工具,都还很难单纯凭借自有平台上做出一款真正意义上有完成度、甚至具备商业化价值的游戏作品。
对游戏从业者来说,它的意义更多体现在效率上:一些小的需求或者idea,可以通过AI快速起一个原型,或者验证交互思路,一些原本几小时才能做完的工作,可以简单压缩到几分钟里完成。这些成果,也比较符合现阶段Agent工具的能力边界。
但令我惊讶的是,在MuleRun的社群里,参与热情最高的那批人,反而并不是传统意义上的开发者,而是许多并不具备完整开发能力的普通用户。
有人做游戏,其实并不是为了真的做“独立开发”抑或实现商业化,而是实现一些自己脑海里的点子。比如有人单纯是出于“学习”的目的,尝试把自己专业领域里的知识、概念,转化成带有游戏化体验的内容。

也有人更在意创作本身的分享欲,希望把自己做出来的东西交给身边亲近的人体验。在MuleRun的用户交流群里,甚至已经出现了“小孩给妈妈做游戏”这样的例子。

很多人来尝试这类工具,并不只是出于对新技术的好奇,而是因为他们原本就有一些模糊的表达冲动,只是过去一直缺少一个足够低门槛的实现方式。
我在交流群中接触到的MuleRun首批内测用户小顶,就是一个很典型的例子。
作为一名有20多年经验的程序员,小顶其实并没有独立的游戏开发经验,但一直是个游戏爱好者,也很早就接触过文字游戏,对Vibecoding这类新的创作方式始终抱有浓厚兴趣。
真正驱动他动手做游戏的,是一段带着个人记忆的往事。2005年前后,他和一位老同事曾一起做过WAP时代的网页游戏:他负责的是后台游戏框架,对方则更偏运营和内容。
多年之后,接触到VibeCoding和MuleRun,让他重新想起了当年和朋友一起做游戏、一起讨论玩法的时光。令人唏嘘的是,他近期才得知那位老同事后来已经因心脏病去世。

某种程度上,这次创作对他来说,更像是一种纪念。目前,小顶正在借助MuleRun制作一款复古气质很强的横版卷轴2D游戏,尝试还原当年他和同事一起合作的项目。游戏里有村庄、多个野外地图、装备掉落和任务剧情,整体视觉风格也尽量还原了他记忆中那种更早期、也更朴素的游戏体验。

其实上面提到的所有作品,本身未必最后能成为对大多数人来说成熟完整的可玩游戏,但对创作者个人来说,它们已经是承载个人记忆和创作欲望的“可玩成品”:
对于很多用户来说,AI做游戏最先满足的,未必是工业化生产需求,而是那些过去被技术门槛挡在外面的表达需求。
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在这个基础上,MuleRun相对市面上的其它工具也具备一定的能力优势。
单纯说VibeCoding做游戏,市面上不少平台都能实现游戏生成的目的。而相较被动式的ChatBot,MuleRun能更自如地实现“主动推进一整串任务”,把一些原本分散的步骤串起来。
再具体一点说,MuleRun内置了一系列热门API,像是Nano Banana和wan,可以直接在同一对话框里调用对应模型,并将产物直接嵌入到开发中的项目里。

它也支持对不同类型的产物进行实时预览,比如PNG、html乃至PPT等内容,都可以直接查看结果。
甚至,它还对Godot引擎提供了原生支持,可以直接读写Godot项目文件。

这些能力单独看或许只是功能点,但放在一起时,带来的其实是一种很不一样的开发体验:用户能看到大量的中间结果和执行过程,而非一直面对一个黑箱。
比如我自己做的山海经宝可梦,在进行一些数值调整时,MuleRun除了告知你调整的内容和范围,还会自己模拟一遍(然后给你看到模拟结果),很好解决了“现在做到哪一步、下一步该看什么”的问题。

除此之外,MuleRun还有一个非常突出的长处,就是交付和传播的便利。
前面那些案例之所以能在社交网络上快速扩散,很大程度上是因为MuleRun生成的成品可以直接以网页形式一键部署、立刻分享。不仅手机和电脑都能直接访问,项目还能下载到本地继续修改。
随手而作的简单小项目,也会因此带上一点社交货币的属性。从生成到交付、再到分享的完整链路,恰恰也是它区别于许多同类工具的地方。
结语
说到底,AI工具的出现,让“做游戏”这件事第一次真正从少数人的能力,变成了更多人都能尝试触碰的事情。
过去,哪怕是RPG Maker这样相对新手友好的引擎,用户也依然需要能用肉眼看懂脚本逻辑,具备一定的设计和调试能力。比传统开发难度低再多的门槛,终究还是一道门槛。
即便到了今天,各种游戏引擎和编辑器都在不断降低编程难度,其学习成本对完全没有代码基础的用户来说仍旧不菲。也正因为如此,对于本来就掌握引擎能力的开发者来说,AI工具更现实的意义,往往还是提效。
而在这次MuleRun的社区案例里,我则看到很多没有完整开发能力、却同样有创作冲动的普通用户,也能从“做游戏”的过程中体验到足够的乐趣。

对普通用户来说,这件事的意义,其实早就不只在“最后做出的游戏品质如何”。至少在今天,“人人都能做出一款成熟的游戏”显然还不现实,但仅仅是“实现愿望”(哪怕是部分实现),就已经有很强的创作价值和情绪价值了。
无论是给家人朋友做一个纪念性质的小游戏、给孩子设计一个互动作品,还是把脑海里的某个儿时设想,做成一个可以运行和分享的东西,本质上都是一种很真实的表达需求。
用MuleRun制作的文字AVG
某种程度上,它也有点像文生图流行起来之后,人们第一次发现,原来想象真的可以变成现实。