在TapTap成立十周年的节点上，心动公司CEO、TapTap创始人黄一孟新年并没有选择发布一款旗舰级的第一方游戏，而是在一月底，坐在电脑前，通过一场长达一个多小时的直播，对外展示了名为“TapTap制造”的最新产品。
在直播中，黄一孟演示了如何在不接触任何传统游戏编辑器界面、不编写一行代码的情况下，仅通过自然语言与AI对话，从零构建出包含3D物理碰撞、多人联机对战以及复杂剧情交互的游戏原型。
尽管AI辅助编程（比如微软的Copilot）在软件工程领域已非新鲜事，但TapTap此番推出的产品试图跨越“辅助”的边界，探索“全托管”的可能性。
黄一孟在直播中宣布，该产品即日起开启预约和邀请测试。他强调，这是一款“面向99%游戏爱好者”的工具，旨在验证“想到就能做到”的开发愿景。
逆向思维：当图形化界面成为AI的“枷锁”
发布会伊始，黄一孟首先抛出了一个反直觉的技术判断。
在过去二十年里，Unity、Unreal等商业引擎的发展史，本质上是一部“将代码图形化”的历史。为了降低人类开发者的门槛，引擎厂商开发了复杂的可视化编辑器、蓝图系统和拖拽式组件。
但黄一孟表示，“在TapTap看来，这些为了人类便利而设计的功能，在AI时代反而构成了阻碍。”
“对AI来说，图形化界面是一个无法穿透的黑箱。”黄一孟在直播中解释道，“原本人类通过拖拽就能实现的功能，对于AI而言反而成了一种限制。因为这意味着所有的功能都被框定在了一个既定的UI框架之内，AI无法进行更底层的逻辑重组。”
基于这一认知，TapTap团队做出了一个激进的决策：抛弃其前身“星火编辑器”多年积累的图形化交互界面，打造一个完全AI原生的纯代码驱动引擎。
在“TapTap制造”的运行逻辑中，并没有传统的“场景编辑器”或“属性面板”。它本质上是一个运行在云端的独立游戏引擎环境。对于人类用户，它表现为一个对话框；而对于后台的AI智能体，它是一个完全透明、可读写、可调用的代码环境。
黄一孟介绍，该引擎底层拥有工业级的3D渲染管线和物理引擎，支持PC、手机、平板全平台兼容，并内置了联网对战模块。AI智能体通过直接编写和修改底层代码来控制游戏逻辑。
这种“逆向”重回代码驱动的设计，理论上赋予了AI对游戏项目全局的掌控力，它不再需要学习如何点击按钮，而是直接操作它最擅长的文本逻辑。
为了证明这套“代码驱动”逻辑的落地能力，黄一孟在直播中进行了多轮连贯的实机演示，涵盖了从简单原型到复杂逻辑修改的多个开发阶段。
演示首先展示了一款由AI辅助生成的《贪吃蛇》游戏。这款游戏并非简单的平面版本，而是经过AI的迭代，进化成了一款具备3D画面、包含缩圈机制以及多人联机功能的成熟原型。
随后，演示进入了更为硬核的“现场构建”环节。黄一孟要求AI打造一个类似《我的世界》的体素沙盒游戏。
为了测试AI对物理规则的理解，黄一孟进一步提出了添加“TNT炸药”和“水流”的需求。
这一过程并非一帆风顺，但也正因如此展示了该工具的调试能力。在初次生成时，放置的炸弹道具无法引爆，且水流方块缺乏流动的物理效果。面对这些Bug，黄一孟并没有像程序员那样去检查代码，而是直接用自然语言反馈。
AI智能体在接收到指令后，自动分析了当前的代码逻辑，检索并重构了碰撞检测函数与地图更新算法。
几分钟后，炸弹成功引爆并伴随了“火花四溅”的粒子特效，水流也实现了动态蔓延。
如果说上述演示验证了原型开发能力，那么随后展示的《星河战姬》则意在回应AI能否开发中型项目的质疑。
黄一孟展示了一个他个人制作已久、代码量接近5万行的项目。这是一个拥有完整升级系统、武器合成机制、多阶段Boss战以及剧情演出的3D游戏。
要知道对于AI大模型工具而言，在大型项目中，最大的弊病就是随着项目代码量的增加，通用大模型往往会因为上下文窗口的限制而“遗忘”之前的逻辑。
但黄一孟指出，由于“TapTap制造”基于云端引擎的文件系统，AI对整个工程拥有“记忆”和索引能力。在演示中，他要求AI为飞船添加一个“类似星球大战的空间跳跃动画”。这是一个涉及摄像机运镜、粒子系统控制以及场景切换的复合需求，AI最终在无需人工干预的情况下，成功将这段复杂的演出逻辑插入到了庞大的现有代码库中，且未破坏原有功能。
此外，TapTap还展示了AI在美术资产生产上的统筹能力。在一款二次元风格的文字冒险游戏演示中，黄一孟仅用一句指令：“将这个游戏换成中国水墨风，角色和背景都要变”，系统便调用后台的图像生成模型，将动漫少女替换为水墨笔触的古风角色，背景与UI风格也随之大变。
有趣的是，针对AI初次生成的角色“头发太少”的问题，黄一孟通过对话进行了修正，AI迅速重新生成了发量浓密的角色立绘。这一细节直观地展示了人机协作在艺术创作中的灵活性。
创作者不需要自己去学习Stable Diffusion的提示词，也不需要寻找音效素材库，所有的资产调用都封装在了自然语言指令之下。
TapTap选了一条“笨”路？
将视角拉大到全球科技领域，AI介入游戏开发并非孤例。此前谷歌发布的Genie模型展示了通过视频学习直接生成可交互游戏片段的能力。
然而，Genie等技术路线虽然在视觉生成的连贯性上令人惊叹，但在实际生产中往往面临“不可控”与“难以编辑”的落地难题，毕竟该工具理论上生成的是一段“视频流体验”，而非可维护的软件工程。
相比之下，“TapTap制造”走出了一条更为务实的路径。它本质上是“AI Agent（大脑）+工业化引擎（躯干）+云服务（环境）”的结合体。它生成的不是视频帧，而是实实在在的代码文件、模型资产和配置文件。
这意味着创作者生成的游戏具备完整的工程结构，支持后续的精确数值调整、逻辑迭代，并最终能打包成商业软件进行发布。
为了弥补通用大模型在游戏设计专业知识上的欠缺，TapTap为智能体内置了庞大的“专业技能库”。黄一孟表示，团队将多年积累的游戏开发知识，如ECS架构、状态机设计、移动端适配规范等，灌输给了AI，使其不仅仅是一个会写代码的程序员，更是一个懂游戏设计的“策划”。
除了技术层面的突破，TapTap作为平台方的生态优势也在该工具中得到了体现。
对于独立开发者而言，接入账号系统、防沉迷验证、云存档等后端服务往往是枯燥且耗时的。在“TapTap制造”中，这些被统称为TDS（TapTap Developer Services）的服务被预置为AI可以直接调用的模块。
演示中，AI自动为游戏配置了网络同步逻辑和大厅匹配机制，瞬间将单机游戏升级为联机游戏，极大降低了联网游戏的开发门槛。
至于商业模式的选择上，TapTap再次展现了其“反共识”的一面。在AI算力成本高昂、大多数优质AI工具纷纷转向高价订阅制的当下，黄一孟宣布“TapTap制造”将对创作者免费开放。
“在今天这个AI狂热的淘金时代，我们选择不卖铲子。”黄一孟用了一个生动的比喻来阐述这一策略。他表示，虽然该工具是一把极具价值的“金铲子”，但收费会增加门槛，可能错失那些有天赋但缺乏资金的创作者。
TapTap的目标是通过降低门槛，吸引更多创作者挖掘出优质的“金块”，进而丰富平台的内容生态，依靠生态繁荣而非工具售卖来获利。这一策略与其“不联运、不分成”的平台初衷一脉相承。
黄一孟还引用了米哈游创始人蔡浩宇关于“未来只有0.1%的人做工业化大作，99%的爱好者做游戏满足自己”的论断，表示“TapTap制造”正是为了服务那99%的人群。通过降低成本，让更多不以盈利为第一目的的创意涌现，进而反哺TapTap的内容生态。
结语
然而，愿景虽好，现实的挑战依然严峻。
首先是算力成本的压力。直播中，黄一孟坦言目前每次生成游戏都需要调用大量的算力资源，这也是目前产品只能进行“邀请测试”而非全面开放的主要原因。在免费模式下，TapTap能否长期承受海量用户带来的算力烧钱速度，是一个巨大的未知数。
其次是AI的“幻觉”与调试难度。尽管演示中AI成功修复了Bug，但在实际复杂的开发场景中，AI可能会写出逻辑自洽但运行错误的代码（逻辑闭环的幻觉）。
对于完全不懂代码的创作者来说，一旦AI陷入“死循环”或无法解决的Bug，用户将束手无策。
最后是用户习惯的培养。从“所见即所得”的图形化操作，转变为“提示词工程”的自然语言交互，这需要创作者具备极强的逻辑描述能力。
如何让普通玩家学会“像策划一样提需求”，是工具普及过程中必须跨越的门槛。
不过即便如此，TapTap此次发布的“TapTap制造”，在GameLook看来，以就算是国内游戏行业在AI垂直应用领域的一次激进探索。它试图跳出“辅助工具”的舒适区，挑战“全托管开发”的无人区。
虽然目前它还处于早期测试阶段，但它提供了一种新的可能性：在未来，游戏开发的门槛或许不再是代码和美术，而是“如何精准地描述你的梦”。
