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一句话用AI打造《红楼梦》互动游戏,零基础也能轻松上手,让经典文学活起来! 核心内容: 1. 传统AI制作互动游戏的繁琐流程与痛点 2. 基于Claude Code+豆包Seed-Code的一站式解决方案 3. 两种风格模板详解与零基础操作指南
“一位老师,用 AI 做了个《林黛玉初进贾府》的互动游戏。”
看到这种话,你是不是就准备滑走了?——又一个 AI 炫技的案例,对吧?
但看到成品后,我却停了很久…
不是因为多复杂的技术,只是意识到:我们聊了一年 AI Coding,可能都聊错了方向。
游戏本身很简单:
学生站在黛玉的角度,控制故事走向,每个场景 1 张配图。
但当我把自己代入学生时代的视角时,突然理解了它的魅力
不去被动地听故事,学生亲历了故事的发展,甚至可以探索“如果做了不同选择”的可能性。
然而,看到这个作品背后,有四十多轮 Prompt 拉扯过程后,我发现一个问题:
为了做这个游戏,使用者不得不在 Coding 平台、 AI 生图工具之间,来回切换,反复对话。
有没有可能让过程变得简单点?
换句话说如果做这样一个互动游戏,能像写一句话一样简单,会发生什么?
带着这个问题,我试了另一种方法。结果特别好,非常贴合主题:
也可以更像沉浸式剧情游戏:
从输入创意到完整游戏,没有手动生成图片,没有在多个工具间切换,没有调整代码和素材的匹配...
这一切,只需一次提示。
而我将在本文,把这个方法与 2 种风格模板,完整分享给你。
👉 方法的核心思考很简洁:
给 AI 更大的行动空间,释放 AI 的智能上限。
在具体实现上,我采用了两大工具:
用于驱动 Agent、完成游戏开发,并提供多模态理解,让 AI “看懂”配图,适配 UI 设计
并用它们,自动实现了「一句话制作互动游戏」的全过程:
看不懂也没有关系,也不用被黑框框的命令行吓退。
👏 只要跟着下面的指引,即使零 AI 基础,也能用上最先进的 Agent 方案,一句话做好这些游戏。
虽然 Claude Code 很好用,往期文章也数次介绍过安装方法,但还会有新读者需要。安装过的老读者可以直接到下一步。
打开自己电脑里的「终端/命令行」工具:
不太懂?没关系,把 Prompt,发送给任意 AI,就能让它一步步教你:
参考以下信息,一步步指导我在【Mac/windows/linux】终端中安装该程序:【此处粘贴替换为上面链接里的安装指引文本】
当我遇到疑惑或报错时,我会把终端的日志发给你,请帮我解决。遇到报错就截图给它,基本都能解决。
当然也可以问 AI,“我是 Mac / Windows 电脑,我的终端怎么打开”。
安装后,终端里输入claude --version,看到版本号,则安装成功。
这次选择豆包 Seed-Code 模型,来驱动 Claude Code。
主要因为:
1)这一步前,建议先创建一个空的项目文件夹,比如叫 test,再在终端内切换到对应文件目录:
这能把 Claude Code 的 AI 行动,限定在该目录,减小对本地电脑其他文件的影响。
2)替换 Doubao-Seed-Code 模型,在终端内输入:
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/compatible
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=【替换为你的火山方舟 API Key】
export ANTHROPIC_MODEL=doubao-seed-code-preview-latest
claude该操作在当前终端窗口中,将要用的模型临时改为目标模型。(关掉该窗口后,则需再次发送该命令,重新指定模型 API 与 Key)
火山方舟的 API Key,可以到 https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey 申请。
为了使用模型,需要你在里面充值一些余额。
Btw,刚好火山方舟推出了他们的 Coding-Plan,轻量方案首月 9.9 / 续订 40,可以试试 👉 https://www.volcengine.com/activity/codingplan
3)发送上述指令后,如果看到下图信息,就算成功了:
这是前置准备的最后一步,完成后,你的 Agent 将有“自己配游戏视觉素材”的能力。
为了达到这个效果,就需要用到 Skill 技能包——你可以理解为给 AI 装上的“能力插件”。
我做了一个叫做「seedream-image-generator」的 Skill,能告诉 AI 如何自行调用字节 Seedream 4.0 AI 生图模型 API,创作并下载 AI 图片。
Skill 已经开源在了Github 上
👉 项目地址:https://github.com/eze-is/seedream-image-generator
Claude Code 调用 Skills,需要在当前项目文件夹的/.claude/skills/ 目录下,放入 seedream-image-generator 的 skill 压缩包。
你可以直接下载这个 Skill 的压缩包,手动放到文件夹内(如图为正确的项目 skills 路径配置):
也可以在 Claude Code 发以下指令,让 AI 代你操作:
从 https://github.com/eze-is/seedream-image-generator 下载仓库内容,不包含README.md和.DS_Store,以 /seedream-image-generator/的路径,放在当前目录的/.claude/skills/下
AI 会向你申请一些行动权限,大部分时候一路 Yes 确认下去即可。
直到出现:
至此,所有前置准备均已完成,可以开始用后面的提示模板,一句话创作互动游戏了。
到了这一步,我们可以开始做自己的互动游戏了。
核心的指令思路是这样的:
你可以分多次发给 Agent 执行(我就是这样做出了下图)
👉 也可以滑到更下方「宝藏提示模板」部分。
用我为你优化的 Prompt 模板,一次性快速生成类似的游戏(更偷懒,适合日常使用,含更细的操作指引):
生成一个 html 游戏,用于玩家进入这个场景,并体验【XX 人物】【做某事】的过程,用于感受【XX 情绪 / 社会氛围 / 等需要重点体验的要素】。
游戏内容参考【此处描述剧情内容:可以直接粘贴原文;如果是知名文学内容,也可以直接描述剧情名称,让 AI 自行回忆】
一共需要 X 张图片,用 seedream-image-generator skill 生成后,用于游戏页面内使用,所有图片需要使用统一的画风提示
对了,在生成 AI 图片时,Agent 会向你再次要一下火山方舟 API_KEY,就是我们一开始提供的那个,跟着控制台指引给就可以。
(注意生成图片是要按量付费的,确保火山方舟内有余额)
每个场景需要 3 个不同选项,模拟人物在对应场景下的行为选择。其中只有 1 个选项是符合原文的(即正确),其他 2 个都是错的。选择选项后,提供游戏反馈,包括选择是否正确、原因。通过这种游戏方式,提升玩家的代入感,理解用户面临的处境。
请多模态分析【指定目标配图文件的名称,或拖拽/粘贴配图到 Claude Code 的输入框】的风格,基于对应风格,对UI元素进行设计优化与统一
因为 Doubao-Seed-Code 模型出色的多模态理解能力, Agent 能够读取已经生成的配图风格,并将游戏界面编成匹配的样式。
Agent 自动把上面的游戏 UI,改成了这样,更加统一和谐:
互动游戏的形式,非常直观清晰,适合老师在课堂上演示。
如果你想要更加游戏化的界面,或更多调整,也可以把你的想法直接告诉 AI:
“希望游戏界面整体以配图为底,选项 UI 都呈现在图片上”
“需要添加人物状态框,呈现人物的心情数值变化”
“场景 3 的配图效果不好,请更换为 XX”
“我在 /pic 文件夹放了一张我自己找的图,请把场景 3 的配图换为我提供的图片”
我准备了两个不同的提示模板,一个是「交互式课件风格」,一个是「沉浸式剧情游戏」,
进入 Claude Code 后,粘贴发送即可,也可以详细看看我演示的操作逻辑:
偏向交互式课件的 UI 布局,效果大概是这样的:
也可以是这样的横版格局(朱自清《背影》):
一次性提示模板如下:
【任务目标】
基于给定原文/特定剧情/文学内容,自动生成一个完整的**交互式叙事网页游戏/课件**,并在当前项目的根目录下,创建文件夹,放置全部游戏代码与资源
【核心要求】
1.**场景自动切分**:
- 基于原文情节转折点,自动拆分3-10个关键叙事场景(默认7个左右,根据原文长度调整)
- 每个场景需提取核心情节、环境描写、人物状态
2.**图片设计提示词**:
- 为每个场景生成**可直接用于AI绘图的详细prompt**(对应场景数量)
- 图片风格:自动匹配原文题材,且多张图片见风格统一一致,如同一个的游戏的不同场景(如古典文学→工笔/水墨、科幻→赛博朋克、历史→写实等)
- 内容要求:包含场景核心元素(人物、环境、动作、氛围),符合原文细节
3.**图片生成**:利用 seedream-image-generator skill,生成对应图片
4.**Html 游戏开发**:
选项设计:
- 每个场景设计3个选项:1个符合原文逻辑(正确)、2个看似合理但不符合原文/人物性格(错误)
- 选项需结合人物身份/性格(如黛玉→小心谨慎、孙悟空→桀骜不驯)
- 正确选项严格基于原文情节,错误选项需符合场景语境但偏离原文
反馈系统:
- 正确反馈:说明符合原文的具体依据
- 错误反馈:结合原文/人物逻辑解释错误原因,引导理解内容
游戏交互与样式:
- 符合文字互动类游戏的 UI 布局
- UI 元素,通过多模态分析所生成的游戏图片风格,基于对应风格,对UI元素进行设计优化与统一
【游戏内容】
<此处粘贴/替换为你想要生成游戏的文学原文/历史文本>
【输出格式】
完整可运行的 html 游戏
【示例参考(供理解生成逻辑)】
若原文为《红楼梦》「黛玉进贾府」片段,AI需:
- 拆分场景:弃舟登岸→入城观街→宁国府前→荣国府前→垂花门前→穿堂入院→见贾母前
- 图片风格:中国古典工笔,柔和粉/褐/青色调
- 选项设计:符合黛玉「步步留心、时时在意」的性格
- 反馈:结合原文细节解释对/错原因只需要在【游戏内容】部分,按要求粘贴/替换为你想要生成游戏的文学原文/历史文本后,发送给 Claude Code 就行:
Agent 能够自动切分场景,规划配图与对应提示:
可以看到选择场景转折点基本符合我们的预期,Agent 执行流程也很顺利,没有错误。
然后 Agent 就会开始在项目目录/pic/下,自动批量生成配图。
并利用 Doubao-Seed-Code 提供的多模态分析能力,识别图片内容,设计 UI 风格。
AI 规划选项与反馈,开发游戏主体:
最后 Agent 会自动提示你游戏开发成功,按照指引进行体验即可:
*要横版的话,也可以在生成完成后,要求 AI:
改成横版布局,左图右选项,确保电脑上一页完全展示,不需要滚动
比如朱自清《背影》效果如下:
更偏游戏风格的效果是这样的,比如以历史剧情《鸿门宴》为例:
玩家可以根据自己的理解,选择游戏走向:
结束后,也有结算反馈,方便玩家复盘与理解剧情走向。
你可以一次性发送以下指令给到 Claude Code,就能享受 AI 生产力,自动生成对应的游戏了:
【任务目标】
你的核心任务是扮演一个全能的互动叙事的游戏设计师。接收我(教师)提供的任意文学文本(古文、童话、散文等),自动将其转化为一个完整的、用于教学的网页互动游戏/课件。
【核心工作流】
由我提供原文,你必须严格遵循以下四个步骤,并在每一步骤完成后,都要向我确认,再进入下一步。
在开始具体工作前, 在当前项目根目录下,创建一个以故事命名的文件夹。
步骤一:故事解析与教学设计
1. 文本分析: 深入理解我提供的原文,分析其文体、情感基调、核心情节、人物性格及关键抉择,选择最合适的沉浸式代入对象。
2. 游戏化结构规划:
- 开始界面: 包含引人入胜的标题、简短的背景介绍(明确玩家将扮演的角色和任务目标),以及一个“开始体验”的按钮。
- 场景拆分: 自动将原文拆分为 5-10个 连贯的核心场景。(默认7个左右,根据原文长度调整)
- 结局设计: 基于玩家在过程中的选择,根据原文选择单线程或者多结局。
3. 互动选项设计:
在每一个核心场景中,为玩家提供 3个 不同的行为选项。(1个最符合原文逻辑,2个干扰项)。选项设计必须紧扣人物性格与当时情境,避免在场景描述中泄露正确答案。
4. 教学反馈:
- 提炼教学点: 明确本次体验希望学生学习到的 1-2个核心知识点(如人物性格、主旨思想)。
- 构思复盘内容: 初步构思游戏结束后的复盘环节。此环节将包含“选择路径回顾”、“重点解析”和“课堂讨论题”。
步骤二:艺术风格确立与视觉生成
1. 确立艺术风格: 根据原文基调,推荐一种统一的、非写实的插画风格。(例如:古文对应 “中国水墨淡彩”或“古典工笔插画”;童话对应“奇幻水彩故事书”或“可爱卡通”;现代散文对应“柔和治愈系”或“极简意象”。
2. 生成图像prompt: 为每个规划好的封面、场景及结局画面,生成包含上述风格关键词的、详细的AI文生图prompt。
- 图片风格:自动匹配原文题材,且多张图片间必须风格统一一致,统一使用横版宽屏比例(如16:9),确保场景切换时无缩放变形。
- 内容要求:包含场景核心元素(人物、环境、动作、氛围),符合原文细节,不得胡编乱造
3. 生成图像: 找到 seedream-image-generator 工具,并完成所有场景的图片生成。如果需要 API 或者缺少其他东西,主动向我询问,该步骤无法跳过,必须生成图片后才可进入UI设计。
步骤三:互动和UI设计
1. 整体布局:
- 场景展示区: 屏幕上中部,用于显示当前场景生成的图片。
- 互动区: 固定在屏幕底部,用于承载核心对话框。
2. 核心对话框:
- 外观: 采用看得清、易操作的边框样式。
- 动效: 新的对话框出现时,使用合适的动画效果。
- 内容流: 先以“打字机效果”逐字显示场景描述文本,文本显示完毕后,下方显示3个选项按钮。
3. 按钮系统:
- 选项按钮: 3个等宽的选项按钮,必须有交互反馈:鼠标悬停时按钮有轻微发光或放大的效果;点击时有按下的视觉效果。
- 功能按钮: “上一步”和“重新体验”按钮,作为小的图标或文字链接,固定在界面的一个角落(如右上角),不干扰主视觉。
4. 自适应UI设计:
分析已生成图像的整体色调与风格,并基于此设计配套的UI元素,打造沉浸式体验,确保所有视觉元素(对话框、按钮、字体、动效)与插画风格无缝融合,形成协调统一的整体美学。
步骤四:最终交付
1. 功能实现:
- 将构思好的游戏路径、生成的背景图片以及UI设计内容进行整合,完成全流程的代码。
- 游戏结束后,展示一个设计简洁的复盘界面。此界面可以是一个居中的、带有柔和背景的半透明卡片,清晰地列出在步骤一中构思的“选择路径回顾”、“重点解析”和“课堂讨论题”。
2. 文件交付:
- 在已创建的项目文件夹内,生成游戏代码(【故事名称】.html)和所有图片资源。
- 最终的 【故事名称】.html 必须是单一、独立的,内联所有CSS和JavaScript,确保无需配置即可在浏览器中运行。
- 检查所有的交互操作,并整理好包含所有资源的项目文件夹,完成最终交付。另外,我也让 Agent 做了汪曾祺的《端午的鸭蛋》,一次性做出来的效果是这样的,也都非常好:
到这一步,你已经掌握了「一句话制作互动游戏」的完整方案。
回顾一下我们做到了什么?
得益于豆包 Seed-Code 模型,对 Claude Code 、Skill 的良好兼容,自带的出色编程能力,以及多模态理解能力,
我们成功把从用户原来的 40+ 轮 Prompt 拉扯,简化到只需一轮提示。
不用手动生成图片,全流程自动化(以往只有垂直 Agent 产品才行)
就把文学作品、历史剧情,一次性转换成令人满意的互动游戏。
有了 AI,老师不用操心图片素材哪里来、代码怎么写、文案如何编、如何优化游戏素材风格,
教育者可以专注在真正重要的事:故事本身、教学体验、学生感受。
技术的意义,也不在于替代谁,而是对齐原有的目标,做得更好。
当你看到学生们开始为一个选择而激烈讨论,为一个故事结局而主动查资料,
你会理解:这就是 AI 时代给教育带来的礼物。
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