🚀如何用 AI 搓 Bevy 项目的最佳实践（工程流打法）

King
发布于 6小时前
阅读 32

最近很多人问我一个问题：用AI写Bevy项目，到底是效率神器，还是灾难制造机？结论很简单：AI不是帮你写Bevy，而是帮你当“实时架构协作者”。如果你只是让它“写个Bevy游戏”，你会得到一坨能跑但不可维护的代码。但如果你用工程流打法，它可以直接把Bevy开发效率提

最近很多人问我一个问题：

> 用 AI 写 Bevy 项目，到底是效率神器，还是灾难制造机？

结论很简单：

**AI 不是帮你写 Bevy，而是帮你当“实时架构协作者”。**

如果你只是让它“写个 Bevy 游戏”，你会得到一坨能跑但不可维护的代码。

但如果你用工程流打法，它可以直接把 Bevy 开发效率提升一个数量级。

这篇文章讲讲我实践下来的一套 **AI + Bevy 高效工作流最佳实践**。

---

## 核心认知：不要让 AI 写游戏，让它写“模块”

Bevy 是 ECS 架构。

ECS 的核心不是“写逻辑”，而是：

* 组件拆分
* 系统解耦
* 数据流设计
* 插件边界

而 AI 最擅长的是：

* 生成结构化代码
* 批量模式代码
* Trait / 泛型 / 资源封装
* 状态机框架
* 工具层代码

所以正确姿势是：

❌ 错误方式：

> 帮我写一个 Flappy Bird

✅ 正确方式：

> 帮我设计一个 Bevy 插件结构
> 帮我拆分 Player 组件和 Movement 系统
> 帮我写一个基于 State 的 UI 管理模块

---

## 最佳实践一：先让 AI 设计项目结构

不要上来就写代码。

第一步应该是：

> 帮我设计一个 Bevy 0.18 项目结构
> 要支持：
>
> * 游戏状态切换
> * UI
> * 音频
> * 物理
> * 插件模块化

AI 会给你一个类似结构：

```
src/
 ├── main.rs
 ├── game/
 │    ├── mod.rs
 │    ├── plugin.rs
 │    ├── state.rs
 │    └── systems/
 ├── player/
 ├── ui/
 ├── audio/
 └── common/
```

这一步非常关键。

因为：

> AI 一旦知道结构，后续生成的代码不会乱。

如果你不提前定结构，它每次都会“重新发明架构”。

---

## 最佳实践二：让 AI 写 Plugin，而不是 System

Bevy 的模块化核心是 Plugin。

正确问法：

> 帮我写一个 PlayerPlugin，包含：
>
> * Player 组件
> * 移动系统
> * 重力系统
> * 在 InGame 状态下运行

这样 AI 生成的代码会天然模块化：

```rust
pub struct PlayerPlugin;

impl Plugin for PlayerPlugin {
    fn build(&self, app: &mut App) {
        app
            .add_systems(
                Update,
                (movement_system, gravity_system)
                    .run_if(in_state(GameState::InGame)),
            );
    }
}
```

你会发现：

* 结构清晰
* 系统边界明确
* 不会污染 main.rs

这是工程级写法。

---

## 最佳实践三：让 AI 解释调度模型

Bevy 最大的坑在于调度。

很多人会遇到：

* borrow 冲突
* 系统顺序错乱
* 状态切换问题
* 事件没触发

这时候不要问：

> 为什么不工作？

要问：

> 解释一下这个系统的执行顺序
> Bevy 0.14 下 Update 和 FixedUpdate 的区别
> run_if 在调度图中什么时候判断

AI 在“解释机制”上比写代码更有价值。

你可以把它当成：

> Bevy 调度图可视化解释器

---

## 最佳实践四：用 AI 做 ECS 拆分优化

很多人写着写着会变成：

```
struct Player {
    velocity: Vec2,
    hp: u32,
    mana: u32,
    jump_count: u8,
    ...
}
```

这是典型 OOP 思维。

这时候可以问 AI：

> 这个结构如何改成更 ECS 风格？

它通常会建议：

* Velocity 作为独立组件
* Health 独立组件
* JumpAbility 独立组件

这一步对大型项目极其重要。

AI 在“结构重构建议”上非常强。

---

## 最佳实践五：生成工具层代码，而不是游戏逻辑

AI 最强的地方：

* Asset loader 封装
* 资源缓存
* 状态机封装
* 泛型事件总线
* 输入映射系统
* 自定义 schedule

例如：

> 写一个基于枚举的输入映射系统
> 支持键盘和手柄
> 可通过 Resource 修改

这种基础设施代码：

* 重复
* 复杂
* 模板化强

非常适合 AI。

而真正的游戏玩法逻辑，建议你自己写。

---

## 最佳实践六：用 AI 生成测试场景

Bevy 项目最大问题：

调试困难。

你可以让 AI：

> 写一个 minimal reproduction 示例
> 只保留 Player 和 Gravity

这样可以快速定位问题。

这是非常强大的能力。

---

## 最佳实践七：限制 AI 输出长度

Bevy 项目一旦超过 300 行，AI 就开始：

* 重复定义
* 忘记 trait
* 引入未导入模块
* 乱用版本 API

解决办法：

每次只生成一个模块。

比如：

> 只写 Player 组件和 Movement system
> 不要写 main
> 不要写 Cargo

控制输出范围 = 控制质量。

---

## 常见 AI 踩坑总结

### ❌ 版本错乱

AI 经常混用 0.11 / 0.12 / 0.14 API。

解决方式：

> 明确指定版本号

---

### ❌ 滥用 Commands

很多代码会：

```
commands.spawn(...)
```

但没有考虑生命周期。

要问：

> 是否可以改成 ChildBuilder 或者 SpawnBundle？

---

### ❌ 过度 Resource

AI 喜欢把所有东西塞进 Resource。

要主动提醒：

> 这是 Component 还是 Resource？

---

## 真正的价值：AI 是架构副驾驶

总结一句话：

> AI 不适合“帮你做游戏”，适合“帮你做引擎级结构”。

尤其在 Bevy 这种高度架构化的 ECS 框架中：

* 结构设计 > 代码量
* 模块边界 > 逻辑复杂度
* 调度清晰度 > 功能多少

如果你本身是 Rust / 异步 / 系统型开发者，
你会发现：

Bevy + AI 非常适合做“高结构密度项目”。

---

## 进阶玩法（高阶用户）

如果你已经熟悉 Bevy，可以尝试：

* 让 AI 帮你生成自定义 Schedule
* 设计自己的 ECS DSL
* 写 Editor 工具
* 写 Debug 插件
* 写数据驱动系统（JSON → Component 自动注册）

这才是 AI 在 Bevy 领域真正强的地方。

---

## 最后一句

Bevy 是架构游戏引擎。

AI 是结构生成器。

当你把它们结合起来，
效率不是翻倍，是换维度。

最近很多人问我一个问题：

用 AI 写 Bevy 项目，到底是效率神器，还是灾难制造机？

结论很简单：

AI 不是帮你写 Bevy，而是帮你当“实时架构协作者”。

如果你只是让它“写个 Bevy 游戏”，你会得到一坨能跑但不可维护的代码。

但如果你用工程流打法，它可以直接把 Bevy 开发效率提升一个数量级。

这篇文章讲讲我实践下来的一套 AI + Bevy 高效工作流最佳实践。

核心认知：不要让 AI 写游戏，让它写“模块”

Bevy 是 ECS 架构。

ECS 的核心不是“写逻辑”，而是：

组件拆分
系统解耦
数据流设计
插件边界

而 AI 最擅长的是：

生成结构化代码
批量模式代码
Trait / 泛型 / 资源封装
状态机框架
工具层代码

所以正确姿势是：

❌ 错误方式：

帮我写一个 Flappy Bird

✅ 正确方式：

帮我设计一个 Bevy 插件结构帮我拆分 Player 组件和 Movement 系统帮我写一个基于 State 的 UI 管理模块

最佳实践一：先让 AI 设计项目结构

不要上来就写代码。

第一步应该是：

帮我设计一个 Bevy 0.18 项目结构要支持：

游戏状态切换

UI

音频

物理

插件模块化

AI 会给你一个类似结构：

src/
 ├── main.rs
 ├── game/
 │    ├── mod.rs
 │    ├── plugin.rs
 │    ├── state.rs
 │    └── systems/
 ├── player/
 ├── ui/
 ├── audio/
 └── common/

这一步非常关键。

因为：

AI 一旦知道结构，后续生成的代码不会乱。

如果你不提前定结构，它每次都会“重新发明架构”。

最佳实践二：让 AI 写 Plugin，而不是 System

Bevy 的模块化核心是 Plugin。

正确问法：

帮我写一个 PlayerPlugin，包含：

Player 组件

移动系统

重力系统

在 InGame 状态下运行

这样 AI 生成的代码会天然模块化：

pub struct PlayerPlugin;

impl Plugin for PlayerPlugin {
    fn build(&self, app: &mut App) {
        app
            .add_systems(
                Update,
                (movement_system, gravity_system)
                    .run_if(in_state(GameState::InGame)),
            );
    }
}

你会发现：

结构清晰
系统边界明确
不会污染 main.rs

这是工程级写法。

最佳实践三：让 AI 解释调度模型

Bevy 最大的坑在于调度。

很多人会遇到：

borrow 冲突
系统顺序错乱
状态切换问题
事件没触发

这时候不要问：

为什么不工作？

要问：

解释一下这个系统的执行顺序 Bevy 0.14 下 Update 和 FixedUpdate 的区别 run_if 在调度图中什么时候判断

AI 在“解释机制”上比写代码更有价值。

你可以把它当成：

Bevy 调度图可视化解释器

最佳实践四：用 AI 做 ECS 拆分优化

很多人写着写着会变成：

struct Player {
    velocity: Vec2,
    hp: u32,
    mana: u32,
    jump_count: u8,
    ...
}

这是典型 OOP 思维。

这时候可以问 AI：

这个结构如何改成更 ECS 风格？

它通常会建议：

Velocity 作为独立组件
Health 独立组件
JumpAbility 独立组件

这一步对大型项目极其重要。

AI 在“结构重构建议”上非常强。

最佳实践五：生成工具层代码，而不是游戏逻辑

AI 最强的地方：

Asset loader 封装
资源缓存
状态机封装
泛型事件总线
输入映射系统
自定义 schedule

例如：

写一个基于枚举的输入映射系统支持键盘和手柄可通过 Resource 修改

这种基础设施代码：

重复
复杂
模板化强

非常适合 AI。

而真正的游戏玩法逻辑，建议你自己写。

最佳实践六：用 AI 生成测试场景

Bevy 项目最大问题：

调试困难。

你可以让 AI：

写一个 minimal reproduction 示例只保留 Player 和 Gravity

这样可以快速定位问题。

这是非常强大的能力。

最佳实践七：限制 AI 输出长度

Bevy 项目一旦超过 300 行，AI 就开始：

重复定义
忘记 trait
引入未导入模块
乱用版本 API

解决办法：

每次只生成一个模块。

比如：

只写 Player 组件和 Movement system 不要写 main 不要写 Cargo

控制输出范围 = 控制质量。

常见 AI 踩坑总结

❌ 版本错乱

AI 经常混用 0.11 / 0.12 / 0.14 API。

解决方式：

明确指定版本号

❌ 滥用 Commands

很多代码会：

commands.spawn(...)

但没有考虑生命周期。

要问：

是否可以改成 ChildBuilder 或者 SpawnBundle？

❌ 过度 Resource