PaperRoute: a playable 3D game built with Astra in four days on 1.56B tokens
A breakdown of a viral tutorial in which Astra built the playable 3D game PaperRoute, covering full blocks, bike-based paper delivery scoring, cars and hostile dogs, weather and breaking glass, with the core rule of making the game playable before making it pretty.
国外一个老哥，写了一个详细的用AI做游戏的教程！！ 他用 Astra，四天花了15.6亿token做出了一款完整可玩的 3D 游戏 PaperRoute，直接火了。 和之前爆火全网疯传的那个ThreeJS游戏差不多！ 游戏有完整街区、主角骑车送报得分、遭遇汽车和恶犬、天气系统、玻璃破碎、排行榜，甚至还有一个可以骑车训练的公园。 他这套工作流里，一个非常重要的原则是： 先把游戏做得能玩，再考虑把它做得好看。 最开始只给 Astra 一份非常简单的需求和一张参考图，先把骑车、转向、扔报纸、得分和关卡结束这些核心机制跑通。 等核心玩法稳定以后，他才开始处理美术方向。 最值得学习的是，他把整个项目拆成了两条独立工作流： 一条负责游戏机制，一条负责美术和 3D 资产。 转向手感、碰撞恢复、恶犬追逐、手机操作，一个问题对应一个 Prompt、一次浏览器测试和一次代码提交。 房屋、树木、围栏和邮箱，则让 Astra 编写 Python 脚本，交给 Blender 在后台生成模型并导出 GLB。 哪部分除了问题，就可以更准确方便的调整。 对于角色，老哥建议不要和 AI 死磕。 Astra 做房屋和简单道具很强，但做出来的主角像个木偶。 他后来直接改变思路： 先用 ChatGPT 生成角色概念图，再转成 3D 模型，最后让 Astra 负责减面、绑定骨骼、适配自行车和修复服装。 这样一套连招，出来的效果一下就能用了。 这也说明现在做 AI 项目，最重要的能力已经不是迷信某一个万能模型，而是知道：什么任务应该交给什么工具。 所以不要再迷信那些“一句话做出完整游戏”。 AI时代，模型越来越强，真正值得学习和强化的，是如何拆分任务、建立测试、隔离实验、反复看结果，再把一个能跑的 Demo，一点点磨成真正的作品。 这篇教程把每一步、每次迭代、每张渲染图和真实成本都公开了。 别的不说，这套方法真的非常值得收藏！！