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Opus 5「挑战循环」提示词:让 AI 给自己当甲方,24 小时肝出 3A 游戏原型

2026/07/29
·toolin小编

Matt Shumer 的「挑战循环」Prompt,让 Opus 5 用主 Agent + 制作 Agent + 评委 Agent 的多智能体结构自驱迭代,配合 Three.js + Blender MCP,单人在 24 小时内复刻《星际拓荒》级别网页游戏。

Opus 5「挑战循环」提示词:让 AI 给自己当甲方,24 小时肝出 3A 游戏原型
Opus 5「挑战循环」提示词:让 AI 给自己当甲方,24 小时肝出 3A 游戏原型
2026/07/29

Opus 5「挑战循环」提示词:让 AI 给自己当甲方,24 小时肝出 3A 游戏原型

Matt Shumer 的「挑战循环」Prompt,让 Opus 5 用主 Agent + 制作 Agent + 评委 Agent 的多智能体结构自驱迭代,配合 Three.js + Blender MCP,单人在 24 小时内复刻《星际拓荒》级别网页游戏。

「挑战循环」是什么:三个 Agent 互相施压开始前的准备三步复刻流程第一步:给基础目标,让 Opus 5 自己定世界观第二步:下达「24 小时持续目标」,启动评委 Agent第三步:手动收尾 + 把经验沉淀成 skill验证结果可迁移的核心模式:让 AI 给自己当甲方常见问题
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最近在 X 上爆火的一条 Opus 5 游戏提示词,让开发者 Anshu 一个人在 24 小时 内,从零做出了可网页对标的太空探索游戏《The Long Silence》。原作者 Matt Shumer 用同一套提示词,让 Opus 5 在不使用任何外部素材的情况下,生成出一版《使命召唤》级别的 FPS 原型。

这条 Prompt 的核心叫 「挑战循环」(Challenge Loop)——它不是教模型怎么写游戏,而是给模型装一个「不让它下班」的评委。本篇拆解它的多 Agent 结构、可复用的三步流程,以及如何把这套模式迁移到你自己的长程任务上。

可玩成品:《The Long Silence》已开源并可直接网页开玩——longsilence.anshu.dev

「挑战循环」是什么:三个 Agent 互相施压

大多数多 Agent 游戏开发流程停在「拆任务 → 干活」这一层。挑战循环多加了一个独立评委 Agent,结构如下:

  • 主 Agent:拿到目标后自行拆解任务,调度子 Agent
  • 制作 Agent(多个):并行产出代码、贴图、动画、声音
  • 评委 Agent:把生成结果与真实 3A 参照物盲测并排对比,画面不达标直接打回重做

关键在于评委 Agent 是独立的——它不归主 Agent 管,不会让模型悄悄降低评判标准给自己放水。只要画面不如同类游戏,就自动返工。

⚠️ 现实提醒:这套 Prompt 不可能真的 1:1 复刻 3A 大作。把它当成极限施压手段——逼出 Opus 5 的自主规划和长程迭代能力,由你(用户)来决定何时喊停。

开始前的准备

  • 模型:Anthropic Claude Opus 5(在 Claude Code 中运行)
  • 建模工具:在 Claude Code 中安装 Blender MCP,让模型自己调用 Blender 建模
  • 渲染框架:Three.js(网页 60 帧目标)
  • 预算:24 小时的模型 token 消耗不低,建议提前估算额度
  • GitHub 仓库:用于沉淀 Opus 5 自动总结出的 skill

三步复刻流程

第一步:给基础目标,让 Opus 5 自己定世界观

只给最低限度的硬约束,其余让模型自己决定。例如:

用 Three.js 制作一款太空探索游戏。玩家可以在游戏中走动、驾驶飞船。视觉不要太塑料。浏览器中尽量稳定运行到 60 帧。

游戏世界观、技术架构、美术风格——通通交给 Opus 5 自主决策。素材方面,Claude Code 在装好 Blender MCP 后,会自己寻找工具建模,不需要你手动喂素材。

💡 提示:不要在这一步过度约束。Opus 5 的长程规划能力需要空间来发挥,前期框太死反而限制了它的迭代空间。

第二步:下达「24 小时持续目标」,启动评委 Agent

首版可玩后,给 Opus 5 一个长时间窗口的目标,要求它全面提升视觉效果。此时多个子 Agent 开始并行工作:

  • 制作 Agent 并行优化贴图、光照、动画
  • 评委 Agent 会将游戏截图与《星空》(Starfield)等真实 3A 太空游戏逐项对比
  • 期间不允许 Opus 5 偷偷降低评判标准

Anshu 提醒,这里也要适当给 Opus 5 一些"甜枣"配合极限施压:

你有能力达到这个目标——尽你所能,不要放弃。

通过手机随时查看进度。当发现模型在某一个星球场景上耗费太多时间时,手动调整它的优先级,把注意力拉回到核心体验。

第三步:手动收尾 + 把经验沉淀成 skill

停止自动循环后:

  1. 用另一个 Claude 会话修复渲染问题、清理代码、完成部署
  2. 要求 Opus 5 把这次的经验汇总成 skill,放进 GitHub 仓库

根据 Anshu 的开源仓库,Opus 5 在审核过程中自己造了一套验收工具:内置 17 项强制校验流程、自动截取不同场景对比、帧率统计、曝光数据分析。这是模型在被评委 Agent 施压后,主动产出的副产物——你可以直接复用这套验收脚本到自己的项目里。

验证结果

完成后的产物应当满足:

  • 网页端可流畅运行(60 帧目标)
  • 所有贴图、动画、声音均为 AI 生成,无外部素材
  • 内置验收工具的 17 项校验全部通过
  • 经验已沉淀为可复用的 skill(GitHub 仓库)

可以直接打开 longsilence.anshu.dev 体验这套流程产出的成品效果。

可迁移的核心模式:让 AI 给自己当甲方

挑战循环的真正价值不在游戏开发,而是一个可迁移的多 Agent 验证模式:

主 Agent(拆任务)
  ├── 制作 Agent × N(并行干活)
  └── 评委 Agent(独立、盲测、不让步)
        ↓
   达标?否 → 返工
        是 → 下一个迭代

这个结构适用于任何有客观参照物的长程任务:

  • 网页开发:评委 Agent 拿你的成品与竞品截图盲测对比
  • 文档写作:评委 Agent 与行业头部文章逐项对比
  • 代码重构:评委 Agent 用测试用例和性能基准做硬指标验收

网友已经验证了它的可迁移性:Ryan Campbell 用同一套 Prompt 迭代出一款卡丁车游戏,Yogi Suria 直接造出了 Claudepunk 2077。同样的指令迁移到 GPT-5.6 Sol 也跑得起来,效果只略逊 Opus 5。

常见问题

  • 成本爆炸怎么办:先在小目标上试跑(2-4 小时),确认评委 Agent 的验收标准合理后再拉长到 24 小时
  • 评委 Agent 放水怎么办:明确在 Prompt 中要求"盲测并排对比",禁止模型自行降低标准;参考 Anshu 仓库里 17 项校验脚本的做法
  • 模型卡在某个细节死磕:手动介入调整优先级,这是 Anshu 本人在 24 小时里反复做的事
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「挑战循环」是什么:三个 Agent 互相施压开始前的准备三步复刻流程第一步:给基础目标,让 Opus 5 自己定世界观第二步:下达「24 小时持续目标」,启动评委 Agent第三步:手动收尾 + 把经验沉淀成 skill验证结果可迁移的核心模式:让 AI 给自己当甲方常见问题

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