豆包發佈了全新的編程模型——Doubao-Seed-Code。今天我就迫不及待地嘗試用它來快速實現一個自己的小創意。之前，我一直在嘗試通過各種模型來快速開發一款遊戲，所以這次我想親自驗證一下：這個全新的編程模型，究竟能不能勝任真正的遊戲開發任務。
不過今天我想換一種思路，不只是單純地做一個遊戲，而是嘗試打造一個AI驅動的遊戲開發平台。我的想法是，將大模型的強大能力與我預先設計好的開發流程、各種提示詞結合起來，讓任何用户——尤其是編程小白——都能輕鬆創建屬於自己的遊戲。通過這樣的方式，讓用户的靈感能夠迅速轉化為可實際操作的遊戲作品，實現從“靈感”到“可玩”的跨越。
接下來，我會帶大家一步步走過整個過程：從環境準備、模型配置，再到具體開發，最終展示成果演示。你將能夠完整復刻我的方法，快速把自己的想法落地成為可運行的遊戲。
這就是大模型的真正魅力：它不僅僅是工具，更是一個能夠激發創造力、縮短開發週期的全新助手。通過它，你可以把腦海中的創意快速變成現實，而無需從零開始學習複雜的開發技能。
環境準備
首先，我們需要登錄 火山引擎雲平台，找到 火山方舟 服務，然後點擊 開通管理。在管理頁面裏，你會看到一個名為 coding-plan 的選項，直接進行購買即可。
對於大多數開發者來説，Lite 套餐 已經非常適合，它能夠支持中等強度的開發需求，並且在價格上也很友好——首購首月只需 9.9 元/月。我個人購買的就是 Lite 套餐，使用下來完全夠用，基本能夠滿足日常開發工作中所需的各類功能。
模型開通
最新的 Doubao-Seed-Code 模型，還兼容多款主流的 AI 編碼工具，讓我們在寫代碼的時候能體驗到又快又智能、又穩定的感覺。
接下來，我們就可以順便下載 Claude Code CLI 工具。這個工具使用起來也很方便，配合 Coding Plan，能夠讓你在本地快速運行 AI 輔助編碼，直接在命令行裏就能體驗到智能提示和自動補全的效果，非常適合日常開發和實驗新功能。
接入Claude Code
火山方舟的 Coding Plan 兼容性非常廣泛，它不僅支持 Claude Code、Cursor、Cline、Codex CLI 等多款主流智能編程工具，還能和開發者平時使用的各種開發環境無縫銜接。換句話説，你幾乎不用擔心兼容性問題，開箱即用就能上手，直接在熟悉的工具裏體驗 AI 輔助編碼的高效和便捷。
安裝步驟
在開始之前，我們需要先準備好一些前提條件：首先，你的電腦上需要安裝 Node.js 18 或更高版本，這是運行 Claude Code CLI 的基礎環境。
如果你是 Windows 用户，還需要額外安裝 Git for Windows，確保命令行操作和版本控制功能正常使用。
準備好這些之後，就可以打開命令行界面，然後執行以下命令來安裝 Claude Code。這樣，你的本地環境就能順利運行 AI 輔助編碼工具了，接下來的操作也會非常順暢。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude --version
安裝成功後，會顯示如圖所示：
配置環境變量
完成Claude Code安裝後，先去申請下api-key，地址如下：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey
直接點擊創建即可。windows在CMD中執行以下命令，設置環境變量。
setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN ARK_API_KEY
setx ANTHROPIC_BASE_URL https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding
setx ANTHROPIC_MODEL doubao-seed-code-preview-latest
在新的CMD窗口執行以下命令，檢查環境變量是否生效。不生效就重啓電腦。
echo %ANTHROPIC_AUTH_TOKEN%
echo %ANTHROPIC_BASE_URL%
echo %ANTHROPIC_MODEL%
設置如圖所示：
OpenSpec工具
OpenSpec 將人類和 AI 編碼助手與規範驅動的開發相結合，確保在編寫任何代碼之前就對要構建的內容達成一致。 無需 API 密鑰。
全局安裝 CLI
npm install -g @fission-ai/openspec@latest
驗證安裝
openspec --version
項目初始化
在項目中初始化 OpenSpec
openspec init
系統會提示您選擇任何原生支持的 AI 工具（例如 Claude Code、CodeBuddy、Cursor、OpenCode、Qoder 等）；
項目中創建了一個新的 openspec/ 目錄結構
我主要用兩條命令來加速開發：
/openspec proposal：當我腦子裏有一些想法或者初步構思時，我會用這個命令。只需要把想法告訴 Claude Code，它就能幫我把這些想法整理成詳細的文檔，同時生成清晰的 開發任務清單。換句話説，這條命令非常適合在項目初期，把零散的點子系統化、具體化，讓後續開發有據可依。
/openspec apply：有了明確的任務清單之後，我就會用這個命令。把任務清單直接提供給 Claude Code，它會按照清單內容一步步進行開發，實現從計劃到落地的自動化。也就是説，這條命令適合在你已經有明確任務目標時，用來加速實際開發流程。
AI遊戲平台
開始開發
啓動Claude Code：進入項目目錄，執行claude命令，即可開始使用Claude Code。
cd ai-game-tools
claude
如果啓動時還是報錯服務不支持，記得重啓電腦，讓環境變量配置成功即可。啓動成功如圖所示：
需求生成
在開始 AI 輔助開發之前，有一點必須牢記：先有需求文檔，否則直接動手編碼只會是一場折磨。
所以，我們的第一步就是先把路鋪好：把想法整理成文檔、明確功能需求和任務清單，然後再進入編碼階段。有了這份“導航圖”，接下來的開發就會順暢很多，也能最大化利用 豆包 的編程能力。
/openspec:proposal 我要開發一個網站，旨在幫助小白用户快速搭建一款遊戲，目前這個網站需要有以下幾個功能，首頁：用户輸入一句話，後台使用agent進
行分析並開發，開發完畢之後，我需要進行代碼預覽，並且生成的代碼也要是可以編輯的狀態。最後提供給用户進行打包下載。技術框架就是用前端：react，後端使用python+
fastapi，agent必須使用langchain+langgrafa，不需要有數據庫集成，直接使用本地文件進行持久化即可。
我們等待片刻，他會幫我們生成相關需求文件以及任務清單到制定的目錄。如圖所示：
現在，有了清晰的任務單，我們可以明顯感受到開發流程的不同。
不再是以前那種：我們隨口説完想法，就直接讓 AI 開始編碼，然後一邊寫一邊改，還不知道改得對不對，反覆折騰，浪費大量時間和精力。
編程開發
有了完整的任務單，接下來就可以開始快速開發了。我們只需要使用 /openspec apply 命令，並把任務清單提供給 AI，讓它按照清單去實現功能。
但是，有一個非常重要的注意事項：不要一次性把所有任務全都交給 AI 去實現。如果一次性全做，bug 會越來越多，效果也會變得不可控。正確的做法是分階段推進：可以先告訴 AI 實現第一階段的功能；或者直接指定某個任務名，讓它先完成這一小塊。
一步一步地推進開發，不僅讓功能實現更加可靠，也讓我們可以在每個階段都進行檢查和調整，確保項目朝着預期的方向穩步前進。
/openspec:apply d:\AI-project\ai-tools\openspec\changes\create-game-builder\tasks.md 先實現Project
Initialization任務，其他任務先不用管，完成後更新任務狀態
可以看到整個基本框架就算完事了。
完成後，也更新了任務狀態，如圖所示：
剩下的過程其實就是一個比較耗時且重複的環節，這裏就不再一步一步演示了。主要的做法很簡單：把任務清單上的內容都按順序實現完。
在實現過程中，如果遇到任何問題，隨時向 AI 詢問，它會幫你解決。這樣整個開發流程就能保持高效又可控，不會因為重複修改而浪費太多時間。
圖片理解
Doubao-Seed-Code 自帶視覺理解能力，這不是通過調用外部工具實現的，而是模型原生支持的。這在國內的編程模型裏可以説是首創。相比之下，國內市場上的其他 Coding 模型——比如 DeepSeek V3.1、Kimi K2、GLM 4.6、MiniMax M2——基本不具備原生視覺理解能力。
而通過 MCP 的方式，信息在轉化過程中會有很大損失，最終效果遠不如 Seed-Code 的原生 VLM。
在開發過程中，有時候我們描述的問題可能不夠詳細，這時候完全不用擔心。我們可以直接把問題截圖或者相關圖片發給豆包，它也能理解並幫我們修復。
快捷操作也很簡單：按 Alt + V 就可以把圖片直接發送給豆包，就像圖裏示意的那樣。
還有一種情況是，我們根本説不清楚 UI 設計——比如具體什麼顏色、用哪種樣式。作為沒有前端經驗的人，往往只能描述一些“顏色”或者“樣式”之類的籠統詞語，大模型根本理解不了。
這個時候的解決辦法也很簡單：直接把參考的 UI 圖片發給大模型，它就可以直接復刻設計了，如圖所示。
問題詳解
有些問題即便我們提供了詳細的任務清單，模型在具體技術實現細節上還是可能滯後，導致一直無法成功。
這個時候的辦法就是：自己去網上搜索一些示例代碼，比如 GitHub 或其他高質量第三方網站。當模型拿到這些參考代碼後，它可以很快地實現並修復部分問題，如圖所示。
如果還是無法實現，那就直接提醒AI，讓AI重構這部分代碼來快速實現，不要一直糾結在一個問題上，這對AI編程的精力會消耗的很多。
效果預覽
功夫不負有心人！經過 5 天夜以繼日的開發，我終於實現了自己想要的效果。大家快來看看我的 遊戲生成平台 吧！
效果非常出色，我在本地已經對多個遊戲項目進行了測試，所有數據都成功持久化到了項目目錄中，用户可以方便地查看完整的歷史記錄，確保數據安全與可追溯性。
每個環節都有清晰的輸出，包括需求分析、設計方案、代碼實現等，如圖所示，便於全程跟蹤和管理項目進度。
最後還提供了預覽功能，如圖所示，方便用户在正式發佈前直觀查看最終效果。
整個項目花費的時間還是比較多的。遇到問題時，就像我剛才提到的，需要自己查找最新的 issue 才能解決。如果 AI 生成的代碼出現問題，用户也可以自行修改並保存代碼。對於有一定技術功底的用户，如圖所示，這一過程會更加順暢。
至此，整個網站開發工作已完成。目前來看，豆包編程模型在網站開發方面表現非常出色。此外，它還提供了圖片參考，徹底解決了如何複用 UI 主題這一長期困擾我的問題。
小結
豆包全新發布的編程模型 Doubao-Seed-Code 在本次實測中表現出色，其原生視覺理解能力和對多款主流 AI 編碼工具的兼容性，顯著提升了開發效率。
實際使用體驗表明，即便是編程經驗有限的用户，也能借助豆包模型快速完成從“創意”到“可運行遊戲”的跨越，尤其在前端 UI 復現、功能模塊實現和數據持久化方面表現穩定。
AI 編程模型的發展趨勢正在從單一代碼生成向全流程輔助、跨模態理解和用户友好型平台轉變，Seed-Code 的視覺理解與規範驅動開發方式為國內 AI 編程工具樹立了新的標杆，有望進一步降低開發門檻，推動更多創意快速落地。整體而言，Doubao-Seed-Code 不僅是一個高效的編碼助手，更是激發創造力、縮短開發週期的重要工具。
