近期，我借助Qwen3-Coder-plus，先后完成了两个风格迥异的游戏项目：一款是轻快灵动的弹钢琴游戏，另一款是经典复杂的蜘蛛纸牌。
一、 效率的狂欢：从“想法”到“可玩”的极速飞跃
最大的震撼，莫过于它的速度革命。无论是简单的钢琴键位映射，还是纸牌初始化的复杂逻辑，我只需描述意图，代码便能瞬间生成。这种体验真是感觉非常棒。
- 弹钢琴游戏：一气呵成的流畅体验。 这个项目逻辑线性、状态简单，完美契合了它的优势。从键盘事件绑定到音频播放，再到UI反馈，整个开发过程如行云流水。它像一个精准的执行者，将我“按下A键，播放C音，亮起琴键”的想法，毫无偏差地转化为代码。短短数次对话，一个功能完备、反应灵敏的钢琴模拟器便跃然屏上。
- 蜘蛛纸牌游戏：快速搭建的坚实骨架。 对于这个更复杂的项目，它同样展现了强大的快速启动能力。卡牌类、牌堆类、游戏核心逻辑的框架，都在极短时间内搭建完毕。它帮助我迅速跨越了从“零”到“一”的阶段，让我能立刻看到一个可交互的雏形，极大地增强了继续深入开发的信心。
二、 深水区的挑战：当“完善需求”遇上“脆弱代码”
然而，当项目越过“基本可玩”的门槛，进入“精雕细琢”的深水区时，挑战便不期而至。我的核心体会是：AI是原型构建的利器，但也容易编织出一张“脆弱”的代码之网。
在蜘蛛纸牌项目中，这一点尤为明显。每一次希望完善功能——比如增加“撤销”操作、优化拖拽手感、严格化胜负判定——都像是对现有代码结构的一次“扰动”。它能基于我当前的需求生成代码，但这些新代码与旧有逻辑之间的耦合处，却成了Bug的温床。
最有趣的观察是“聊出来的Bug”现象。为了修复一个拖拽显示的瑕疵，我可能与它进行了五轮对话。当这个Bug终于被解决时，我却沮丧地发现，发牌逻辑或自动收牌规则莫名其妙地失效了。这仿佛陷入了一场“打地鼠”游戏，按下葫芦浮起瓢。我意识到，AI虽然精通局部逻辑，但缺乏对项目全局状态的深刻理解。它就像一位技艺高超但缺乏整体规划的工匠，能完美地修补一砖一瓦，却可能无意中动摇了整个建筑的结构。
相比之下，逻辑链条短的弹钢琴游戏，在整个优化过程中就显得异常稳定，体验自然更胜一筹。
总结：拥抱一位有超能力的“实习生”
回顾全程，它代码助手就像一位能力超群、不知疲倦但缺乏经验的“实习生”。它执行力惊人，能快速将想法落地，极大地提升了开发效率和创造性乐趣。
然而，它的工作成果永远需要一位经验丰富的“导师”来指引方向和审核把关。项目的最终质量，不取决于AI有多强大，而取决于我——这位“导师”——的架构设计能力、逻辑严谨性和调试功底。
这次从钢琴的轻快旋律到纸牌的复杂博弈的旅程，让我真切地感受到，未来的编程，将是人类智慧与人工智能的深度共舞。我们能飞多高，既取决于AI的翅膀有多有力，更取决于我们为自己设定的航向有多清晰。
