豆包1小時把摸魚遊戲做成合集

我拆解了用豆包大模型快速搭出仿4399小游戏合集的做法，順手整理成你能直接改寫的提示詞模板。

我自己折騰 AI 編程這兩年，最煩的不是寫程式，是看模型自己加戲。需求還沒講完，它已經開始補 UI、補動畫、補一堆你根本沒要的東西。你讓它做一個遊戲合集頁，它會很熱情地端出一套“現代感介面”，然後把重點玩法做得像樣板屋，能看，不能用。

更煩的是，很多人把會寫 code 的模型當萬能鑰匙，結果就是一輪輪返工：先叫模型讀需求，再叫模型重寫需求，再叫模型照新需求寫程式，最後還得人工把它拉回來。我現在越來越相信一個很土但很有效的做法：先找擅長整理文字的模型，把需求壓成結構化 Prompt，再丟給寫 code 的模型。看起來只是多一步，實際上是少掉一堆廢話。

這篇我拿知乎這篇 《再造童年：用豆包大模型，一個小時搭了仿4399摸魚小遊戲集合》 來拆。原文的核心很直接：先把需求整理成清楚的 Prompt，再交給 code 模型。我對這套路很有感，因為我自己也踩過同樣的坑，尤其在做頁面、活動頁、輕量小工具時，輸入不清楚，輸出就一定發散。

先別寫程式，先把需求壓扁

我自己的習慣是，先讓一個擅長文本處理的大模型（比如 DeepSeek）幫我把需求整理成結構清晰的 Prompt，再喂給寫代碼的模型。

這句話很朴素，但我覺得很多人就是卡在這裡。翻譯一下就是：不要把原始想法直接丟給 code 模型，而是先把它整理成一份機器更好執行的任務單。

我以前也愛偷懶，腦子裡有個大概就直接開寫 prompt。結果模型常常把“仿4399遊戲合集”理解成“做一個像 4399 的首頁”，而不是“做一個能容納多個遊戲入口、帶統一外殼、能快速切換、最好還有點懷舊味道的合集頁”。差一個字，差一整套實作。

我現在會先把需求拆成四塊：頁面目標、模組結構、互動邊界、視覺約束。這個過程像先把一團線頭捋順，不然你讓模型自己解，它只會越解越亂。

• 頁面目標：這是合集頁、入口頁，還是單一遊戲頁。
• 模組結構：遊戲卡片、導覽列、排行榜、說明區要不要。
• 互動邊界：能不能切換、能不能暫停、要不要音效。
• 視覺約束：懷舊像素風、童年感、輕量化、不要重設計。

如果你直接把這些句子丟給 code 模型，它通常會比你更懂你到底要什麼。這一步不是浪費時間，是在替後面的返工買保險。

我建議你把“整理需求”當正式工序，不要當臨時補丁。尤其你要做的東西越像產品雛形，這一步越值錢。因為產品雛形最怕的不是程式寫不出來，而是做出來後才發現方向不對。

先用文本模型，不是矯情，是省返工

原文提到的是 DeepSeek 這類擅長文本處理的模型。你也可以用別的，像 DeepSeek、豆包，或你手上更順手的文本模型。重點不是品牌，重點是它得會“整理”，而不是只會“生成”。

我自己最明顯的體感是：文本模型特別適合做需求歸納、欄位提煉、步驟排序、語氣統一。這些事看起來不起眼，但它們決定了後面 code 模型收到的是不是一份能執行的說明書。

比如你說“我想做一個摸魚遊戲合集，像 4399 那種感覺”，文本模型可以幫你補成：這是一個單頁 Web 應用，首頁展示多個遊戲卡片，每個卡片包含標題、簡介、難度、時長和入口按鈕；整體風格偏復古、輕鬆、低壓力；優先保證首屏載入快、互動簡單、適合手機瀏覽。

這和你隨口一句“做個遊戲合集”不是一個量級。後者像聊天，前者像任務單。

• 文本模型負責把想法變成規格。
• code 模型負責把規格變成實作。
• 你負責判斷它們有沒有跑偏。

我見過太多人把這兩步混在一起，最後模型寫了一堆看上去很完整的東西，卻沒有一個真正貼合需求。說白了，模型不是讀心術，它需要上下文。你給它的是模糊願望，它回你的是模糊程式。

所以我現在的習慣很固定：先讓文本模型把需求縮成一頁紙，再讓 code 模型按這一頁紙幹活。這個動作很機械，但很有效。

“仿4399”抄的是結構，不是外觀

很多人一聽“仿 4399”，腦子裡先想到配色、按鈕、像素風。其實真正值錢的不是那層皮，是它的結構：入口清楚、分類直白、點開就玩、切換成本低。這套思路也適合很多輕量內容產品。

原文標題裡有“摸魚遊戲集合”，這類項目最怕兩個極端：一個是做成大而全的遊戲站，另一個是只做成一個孤零零的頁面。前者太重，後者太薄。你要的是中間那個狀態：看起來像一個集合，實際上每個遊戲都能快速進入。

如果我自己來做，我會先把結構定死：

• 頂部：品牌感標題 + 一句輕鬆文案。
• 中部：遊戲卡片網格，突出入口。
• 側邊或底部：規則、提示、最近玩過。
• 底層：統一外殼，切換不同遊戲內容。

這套結構比“做個好看的頁面”更重要。因為“好看”是結果，結構才是骨架。沒有骨架，模型再會寫樣式也救不回來。

我以前做活動頁時吃過這個虧。前端效果做得很花，結果使用者根本不知道從哪裡開始點。後來我學乖了，先把入口、路徑、回饋這三件事寫清楚，再談視覺。遊戲合集也是一樣，入口必須比裝飾更先成立。

如果你要用 AI 快速搭這種頁面，先別糾結動畫多不多、圖示漂不漂亮。先問自己：使用者第一眼看到什麼？第二步點哪裡？切換後會發生什麼？這三個問題答不清，code 模型只會幫你把混亂放大。

一小時能做出來，靠的不是快，是少改

標題裡說“一個小時搭了”，我不太喜歡把這種說法神化成“AI 太強了”。真相通常沒那麼戲劇化。能快，不是因為模型突然開竅，而是因為前期浪費少了、返工少了、改動也少了。

我自己做原型時，最怕第一版就開始追求完美。那樣你會在樣式、動效、文案、結構之間來回橫跳，最後一個小時能幹完的事拖成半天。AI 編程尤其容易這樣，因為模型會順著你的每一個小念頭繼續發散。

所以我現在會把任務切得很硬：先做最小可用版本，再補細節。比如遊戲合集頁，第一版只要能展示卡片、能點開、能切換、能返回。音效、動效、排行榜、收藏夾，這些都放後面。

這和人寫程式一樣，先把主流程跑通，再補邊角。差別只是模型會把邊角提前寫出來，所以你得先告訴它：先別管那些。

我建議你在 Prompt 裡明確寫這類約束：

• 優先實現核心互動，不要擴展額外功能。
• 先輸出可執行版本，再單獨列增強項。
• 如果有歧義，先假設最簡單方案。

這幾句很土，但很管用。模型最怕你一邊說“簡單點”，一邊又暗示“要高級感”。它會認真把這兩個矛盾同時滿足，然後生成一個誰都不滿意的版本。

我最推薦的工作流：文本模型先洗稿，code 模型再動手

原文作者的經驗，其實可以抽成一個很穩定的工作流：先用文本模型把原始需求洗成可執行 Prompt，再把這個 Prompt 交給 code 模型。這條流程適合做頁面、遊戲、活動頁、後台小工具，甚至適合你寫技術方案。

我自己會把這條鏈路拆成三步：

第一步，收集原始想法。可以很亂，像聊天記錄一樣也行。第二步，讓文本模型輸出結構化需求，最好帶目標、模組、限制、驗收標準。第三步，把結構化需求交給 code 模型，並要求它按模組輸出。

這裡最關鍵的是第二步。因為它決定了後面的輸出品質。你可以把它理解成翻譯層：把人話翻成機器更容易執行的話。

如果你手裡有 偏文本處理的工具，或你習慣用 OpenAI API、Anthropic 這類模型，也沒問題。關鍵不是誰更強，而是誰更適合做當前這一步。

我不太喜歡把所有任務都丟給同一個模型。那樣看起來省事，實際上常常是把複雜度藏起來。分工明確一點，反而更穩。文本模型負責“說清楚”，code 模型負責“做出來”。

如果你做的是團隊協作，這個流程還可以順手變成文件流程。文本模型產出的結構化 Prompt，直接就是產品說明、開發任務單和驗收清單的雛形。AI 不只是在寫 code，也能幫你少寫很多廢話文件。

怎麼把這套方法用到你自己的項目

如果你也想用這個方法，我建議別從大項目開始。先拿一個很小的東西練手，比如工具頁、遊戲外殼、活動入口頁。小項目最適合驗證“先整理，再編碼”到底有沒有用。

我會建議你直接照這個順序來：

1. 先寫一段很亂的原始需求，不用修飾。
2. 丟給文本模型，讓它整理成結構化 Prompt。
3. 檢查這個 Prompt 有沒有漏掉目標、邊界和限制。
4. 把整理後的 Prompt 交給 code 模型。
5. 只改一輪錯誤，不要邊改邊加需求。

你會很快發現，最耗時間的不是編碼，而是需求漂移。今天想要卡片，明天想要排行榜，後天又想加登入。模型最喜歡跟著你漂，最後版本就會越來越不像最初那個東西。

我自己的經驗是，越是想快速出東西，越要克制。把需求收緊，模型才跑得快。你給它一個清晰邊界，它才不會自己加戲。

還有一點我覺得很實用：把“不要做什麼”寫清楚。很多人只會寫“要什麼”，但模型更需要知道“別碰什麼”。比如別引入複雜狀態管理，別做多餘動畫，別拆成過多元件，別加登入彈窗。這些限制能直接減少偏航。

你真正要學的，不是豆包，是拆任務

這篇原文表面上是在講用豆包大模型做一個仿 4399 的摸魚遊戲集合，但我覺得真正有價值的，不是某個模型本身，而是那種拆任務的思路。模型會變，工具會變，但“先整理，再執行”這件事不會變。

我現在越來越少問“哪個模型最強”，更多問“哪個模型適合當前這一步”。這個問題一變，很多選擇就清楚了。文本整理交給文本模型，code 生成交給 code 模型，最後由人來兜底方向。

這也是我為什麼願意反覆強調前處理。因為大多數 AI 編程翻車，不是寫不出來，而是輸入就錯了。輸入錯了，後面全錯。輸入清楚了，模型至少會沿著正確方向跑。

如果你一直覺得 AI 編程不穩定，我猜你多半也踩過這個坑：把一坨模糊需求直接喂給模型，然後指望它自動幫你補齊上下文。它當然會補，但補出來的不一定是你要的。

所以我更願意把這套方法理解成一種協作習慣，而不是某個技巧。先讓文本模型幫你把事情說清楚，再讓 code 模型去實作。聽起來很普通，但它真的能少掉很多返工。

可抄的模板

你是需求整理助手，不要直接寫程式。請把我下面的原始想法，整理成一份適合交給 code 模型執行的結構化 Prompt。請遵守以下規則：

1. 先提煉專案目標，用 1-2 句話說清楚這個項目要解決什麼問題。
2. 再拆成模組列表，至少包含：頁面結構、核心互動、視覺風格、資料內容、限制條件。
3. 把模糊描述改寫成可執行要求，避免空話。
4. 明確寫出「優先實作什麼」與「暫時不要做什麼」。
5. 最後輸出一份可以直接複製給 code 模型的 Prompt，語言簡潔、結構清楚。

原始想法：
【把你的需求貼在這裡】

輸出格式：
- 專案目標
- 模組拆分
- 關鍵約束
- 不做事項
- 可直接交給 code 模型的最終 Prompt

如果原始想法有歧義，請先按最簡單可落地的方案補全，不要發散，不要自行增加無關功能。

如果你想更進一步，我建議把這段模板再拆成兩個版本：一個給文本模型做整理，一個給 code 模型做實作。前者強調“整理清楚”，後者強調“按結構寫程式”。這兩個版本分開後，效果通常比一個萬用 prompt 好很多。

我自己用下來，最舒服的地方就在這裡：你不需要每次都從零開始跟模型吵架。你只要把需求塞進這個框架裡，模型就會更像一個能幹活的同事，而不是一個滿腦子自由發揮的實習生。

原始來源是知乎文章 zhuanlan.zhihu.com/p/2069733955432079942。上面這套拆解和模板是我根據原文思路重新整理的，不是逐字照抄。