XUnity创意验证:用快马1小时打造游戏原型

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    快速创建一个简单的Unity游戏原型,概念是'会飞的猫收集星星'。要求包含3D猫角色模型(使用基本几何体)、飞行控制脚本、随机分布的星星收集物和简单计分系统。使用快马平台在最短时间内生成可运行的原型,代码可以粗糙但功能完整,重点展示快速实现创意的能力。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在尝试游戏开发,发现从创意到实现的过程往往充满挑战。特别是对于独立开发者或小团队来说,快速验证想法的可行性至关重要。今天就以"会飞的猫收集星星"这个小游戏为例,分享如何利用InsCode(快马)平台在极短时间内完成原型开发。

1. 原型设计思路

这个游戏的核心玩法很简单:控制一只会飞的猫在空中收集星星。为了快速实现,我们只需要几个基本元素:

  • 3D猫角色(用基本几何体组合)
  • 简单的飞行控制
  • 随机分布的星星
  • 收集计分系统

2. 在快马平台快速搭建

使用快马平台的最大优势是不需要从零开始配置开发环境。平台已经内置了Unity开发所需的一切,节省了大量前期准备时间。

  1. 具体实现步骤

  2. 首先创建了一个胶囊体作为猫的身体,加上几个球体组合成头部和耳朵,简单但能看出是猫的造型。

  3. 添加基本的物理组件和刚体,让猫可以受到重力影响。
  4. 编写简短的飞行控制脚本,通过键盘按键给猫施加向上的力实现飞行效果。
  5. 创建星星预制体,编写脚本让它们随机生成在场景中。
  6. 实现碰撞检测,当猫碰到星星时增加分数并销毁星星对象。
  7. 添加简单的UI显示当前得分。

整个过程最惊喜的是平台的响应速度。代码编辑和场景调整都能实时看到效果,不需要等待漫长的编译过程。

3. 遇到的挑战与解决

在快速原型开发中难免会遇到各种小问题:

  • 猫的飞行控制一开始不太自然,通过调整施加的力大小解决了这个问题。
  • 星星生成时偶尔会重叠,增加了简单的距离检测逻辑。
  • 计分系统的UI更新不及时,发现是事件触发的问题,重新组织了代码结构。

4. 原型效果与改进方向

最终的原型虽然粗糙,但完整实现了核心玩法:

  • 用WSAD控制猫咪飞行
  • 随机生成的星星可以被收集
  • 分数实时显示

示例图片

未来可以扩展的方向包括:

  • 添加障碍物增加挑战性
  • 实现不同种类的收集物
  • 加入简单的关卡设计
  • 美化角色和场景

5. 使用快马平台的体验

这次体验让我深刻感受到快速原型开发的价值。在InsCode(快马)平台上,从零开始到可玩原型真的只需要1小时左右。最方便的是完成开发后,直接点击部署按钮就能把游戏分享给朋友试玩,完全不需要操心服务器配置等问题。

示例图片

对于独立开发者和小团队来说,这种快速验证创意的能力非常宝贵。它让游戏开发变得触手可及,不再需要投入大量资源就能测试一个想法是否值得继续投入。如果你也有游戏创意想尝试,强烈推荐体验下快马平台的便捷性。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    快速创建一个简单的Unity游戏原型,概念是'会飞的猫收集星星'。要求包含3D猫角色模型(使用基本几何体)、飞行控制脚本、随机分布的星星收集物和简单计分系统。使用快马平台在最短时间内生成可运行的原型,代码可以粗糙但功能完整,重点展示快速实现创意的能力。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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