# 我用TraeCode给游戏写版本升级计划：一次实操复盘
## 一、这次想解决什么，或者想试什么
我开发的游戏（AR 眼镜端节奏躲避类题材）做到 V3.1，核心机制全做完了：双目合目渲染、5 点位移动、7 类掉落物、S1~S4 速度成长、连击计分、粒子动效。功能是齐了，但"下一步加什么"卡住了。
卡点很典型：
- 加什么才不白加？能比较明显提升玩家的感知和体验，加错了等于返工。
- 想加新东西，可 AR 眼镜的算力、功耗、交互限制就摆在那，谁都不敢乱加。
- 版本规划最烧时间的不是写代码，是把现状一条条理清、再把每个点子掰开揉碎评估。
所以我想试一件事：让 AI 通读我的策划文档和全部源码，帮我出一份"贴着约束走"的升级规划。它读得快、记得全，我做判断、拍板，分工刚好。
## 二、我是谁，为什么这件事对我重要
我一直在做 AR软件开发，原生应用和游戏都写过，引擎、渲染、性能调优都摸过。按说版本规划我自己也能做，但越熟越容易钻进自己熟悉的方向，不敢放开大脑去思考一些天马行空有创造性的想法，从而漏掉别的可能性。而且想法在脑子里，要写成文档、把每个功能的技术路径、资源、风险都摆出来，特别费时费力。
为什么敢让 AI 来写？
1. 我的文档和代码够规整。策划文档结构清晰、源码模块化（引擎/渲染/粒子/计分都拆开了），AI 是真读懂了，不是瞎编。
2. 约束多反而是好事。AR 眼镜一堆硬约束（60fps、CPU≤20%、内存≤30MB、纯黑背景省功耗、镜腿交互），AI 先替我过一遍"合不合规"，我再砍，效率翻倍。
3. 规划文档本来就是结构化文本，这是 AI 的主场。它负责铺开思路、补齐细节，我负责审核把关。
## 三、怎么用 TraeCode 把升级文档写出来
### 第一步：让它先复述现状，确认"真读懂了"
我第一句就是：全面研读策划文档并理解本项目，讲清核心机制、目标用户和当前开发进度。
它读完会给你复述一遍"这是什么游戏、做了什么、卡在哪"。你听它讲得对不对——讲错了就让它重读，别急着往下走。这一步对了，后面省一半事。
### 第二步：把约束和最想要的产出，一次说清楚
我先声明了AR全彩双目、算力/功耗/交互三条硬线；接着调用头脑风暴等适合创新性想法的专属技能；再明确每项新增功能、特性和参数，必须要从"功能描述 + 技术实现路径 + 资源需求评估 + 风险分析+实施优先级建议"五个板块进行全面评估梳理。约束讲在前面，AI 就不会飘着给建议。
### 第三步：方向太多时，用选择题收窄
AI 第一次给的方向会很散：新道具、新模式、成就系统、云排行……什么都想加。这时候别让它自由发挥，让它出选择题让我挑：
- 版本范围：只做短期 V3.2？还是 V3.2 + V4.0 双版本？
- 玩法方向：新道具 / 新模式 / 内容扩展，优先哪几个？
- 视觉升级：粒子特效 / 3D 视差 / 动态主题，重点在哪？
- 数据边界：纯本地，还是上云排行？
勾完这四个，方向立刻收住。卡住的时候就这么办——不是它不给力，是我没给够"选择框"。
### 第四步：学会甄别建议值不值得信
经验是，好建议一定带着三样东西：
- 贴着代码说：会告诉你改哪个类、动哪段逻辑；
- 贴着约束说：明确说不突破哪条硬件线；
- 带着数值和理由：比如新道具的概率表，每行概率加起来必须等于 1，还得解释为什么这么设。
凡是空泛说"增强用户体验""提升沉浸感"的，基本可以划走。
### 第五步：那一下"原来这样用会更顺"
印象最深的一刻：它提议加"护盾"道具时，不是只说"加个护盾挡住一次死亡"，而是直接甩出一张 9 列概率表——S1~S4 每行加总精确等于 100%，还顺带列了改哪个类、粒子几个、音效几条、风险几条。
那一刻我才确认：它是真读懂了代码和文档，不是套模板。从此我对它的产出从"当草稿"变成了"当准稿"。
### 为什么升级文档要有这五块内容
- **功能描述**：先对齐"这是什么"，免得做出来才发现咱俩理解的不是一回事；
- **技术实现路径**：把"要不要做"变成"能不能做"，评估落地成本；
- **资源需求评估**：美术、音频、人力摆出来，好排期、好砍预算；
- **风险分析**：回归风险、平衡风险提前爆出来，别等上线才炸；
- **实施优先级建议**：综合前面四项评估内容和项目实际情况，AI综合研判先给出自己的优先级建议。
五块齐全，这份规划才不是"想法清单"，而是"可以直接排期的活"。
## 四、最后做成了什么，给后来的人留句话
最后我拿到一份 V3.2 / V4.0 双版本升级规划：
- **短期 V3.2**：落地护盾道具、刷新节奏优化、粒子全彩、静态视差、动态主题；
- **中期 V4.0**：模式系统（无尽/限时/生存）、炸弹/时间冻结/双倍得分、循环阶段破难度天花板、粒子参数化，外加风险矩阵和里程碑。
全程没碰云排行和账号——离线场景用不上，AI 也认同这个边界。
我深刻体会到：AI 适合干"通读 + 结构化初稿 + 补齐细节"，我专注在"给约束 + 做选择 + 最终审核把关"。它快、全、不乱，我稳、准、负责。给够约束和选择框，它的产出是真的能用。
**一句话总结：**
> 别一上来就让它写方案。先让它把现状复述一遍，讲对了再继续；把硬约束写在最前面；调用一些开放脑洞的技能，帮助AI思考；大方向用选择题，别用开放题；最后只信那些"带着代码和数值"的建议。
做到这四点，AI 就是你的规划助手，而不是一本飘着正确废话的教科书。