如何面向DeepSeek编程,打造游戏开发工具集，提升工作效率

最近我在思考：

如何基于DeepSeek，来提升工作效率，构建高效游戏开发工作流。

方向有两个:

A: 基于DeepSeek+私有代码框架，让它完成项目代码的续写;

B: 基于DeepSeek来创作一些工具，使用工具来提升效率，如程序化地图等;

方向A，目前我们做了一些预言，包括本地部署，然后把我们的项目框架代码做好知识库，让DS学习,然后让它帮我们完成代码续写，目前效果不佳，很多代码还需要认为修改，才能编译通过。

相比方向A，方向B就方便很多，让DS来写游戏开发中常用的工具，提升工作效率。首先工具本身不复杂，比较独立，代码量小。完全可以让DS开发。我们使用工具来提升我们的工作效率。同时还可以在工具中调用各种AI的 API，来提升工作效率。

对惹，这里有一个游戏开发交流小组，希望大家可以点击进来一起交流一下开发经验呀

今天给大家分享一个基于DS编写一个Unity插件工具的流程，并尝试接入其他智能体的API。

选择Unity的插件机制作为工具流的基本环境

问题: 为什么选择Unity作为工具开发的基本环境，而不是使用Python脚本等其他环境?

1: 主要是因为Unity的插件扩展机制比较成熟稳定;

2:Unity可以方便的访问到游戏场景等相关的游戏内容内容，能更好的与游戏工作结合起来。

3: 同时导出给其他引擎也方便。

4: DeepSeek基于标准的Unity 插件来自动生成的代码，稳定性高。正确率高。

第一款工具：抠背景工具

很多程序员在做游戏创业的时候，在网上找到一个效果图，想要去掉背景，拿到里面的图片元素。所以急需一个智能的抠背景工具。同时还有一些简单的抠背景的需求，比如把纯色背景变成透明色。而传统的去背景的AI工具，大部分都要收取费用。像简单的抠背景，我们就不用AI，而是直接就通过[0, 0]的像素颜色，直接把背景给换成透明的。提炼出背景工具的需求如下:

需求1: 支持简单的背景色扣图，将每个图片的[0, 0]作为默认扣除的颜色;

需求2: 支持基于支持AI的API调用只能扣图;

需求3: 为了好用，我们除了支持单图意外，还需要支持基于文件夹的批量抠图;

需求明确后，我们开始让DS，帮我们生成Unity编辑器扩展代码。

面向DeepSeek的编辑器扩展编程

1: 创建一个工具类的Unity项目，专门用来做各种游戏开发工具，包括但不限于:抠图工具，程序化地图生成工具，地图编辑器工具，技能编辑器工具等。

项目中的所有的工具，我们都放到专门的Unity工程中，进行处理。

如上图，我这里分成了Editors与WorkSpace,来分别放工具代码+需要处理的数据与文件。

2：提问DeepSeek,来帮我们自动生成工具扩展代码。

提问DS: 帮我写一个 Remove Background Tool 插件

using UnityEngine;
using UnityEditor;
using System.IO;

public class RemoveBackgroundTool : EditorWindow
{
    private Texture2D sourceTexture; // 原始图片
    private Color backgroundColor = Color.white; // 背景颜色
    private float tolerance = 0.1f; // 颜色容差

    [MenuItem("Tools/Remove Background Tool")]
    public static void ShowWindow()
    {
        // 创建自定义窗口
        GetWindow<RemoveBackgroundTool>("Remove Background");
    }

    private void OnGUI()
    {
        GUILayout.Label("Remove Background Tool", EditorStyles.boldLabel);

        // 选择图片
        sourceTexture = (Texture2D)EditorGUILayout.ObjectField("Source Texture", sourceTexture, typeof(Texture2D), false);

        // 设置背景颜色
        backgroundColor = EditorGUILayout.ColorField("Background Color", backgroundColor);

        // 设置颜色容差
        tolerance = EditorGUILayout.Slider("Tolerance", tolerance, 0f, 1f);

        // 扣除背景按钮
        if (GUILayout.Button("Remove Background"))
        {
            RemoveBackground();
        }
    }

    private void RemoveBackground()
    {
        if (sourceTexture == null)
        {
            Debug.LogError("Source texture is not assigned.");
            return;
        }

        // 获取图片路径
        string path = AssetDatabase.GetAssetPath(sourceTexture);
        if (string.IsNullOrEmpty(path))
        {
            Debug.LogError("Failed to get asset path.");
            return;
        }

        // 创建一个新的 Texture2D 对象
        Texture2D texture = new Texture2D(sourceTexture.width, sourceTexture.height, TextureFormat.ARGB32, false);

        // 复制原始图片的像素数据
        texture.SetPixels(sourceTexture.GetPixels());
        texture.Apply();

        // 遍历每个像素，扣除背景
        for (int y = 0; y < texture.height; y++)
        {
            for (int x = 0; x < texture.width; x++)
            {
                Color pixelColor = texture.GetPixel(x, y);
                if (IsColorSimilar(pixelColor, backgroundColor, tolerance))
                {
                    texture.SetPixel(x, y, Color.clear); // 将背景色设置为透明
                }
            }
        }

        // 应用修改
        texture.Apply();

        // 保存新图片
        byte[] bytes = texture.EncodeToPNG();
        string newPath = Path.GetDirectoryName(path) + "/" + Path.GetFileNameWithoutExtension(path) + "_NoBackground.png";
        File.WriteAllBytes(newPath, bytes);

        // 刷新 Asset Database
        AssetDatabase.Refresh();
        Debug.Log("Background removed and saved to: " + newPath);
    }

    // 判断两个颜色是否相似
    private bool IsColorSimilar(Color color1, Color color2, float tolerance)
    {
        return Mathf.Abs(color1.r - color2.r) < tolerance &&
               Mathf.Abs(color1.g - color2.g) < tolerance &&
               Mathf.Abs(color1.b - color2.b) < tolerance;
    }

}

它帮我生成代码，并给出使用方式与改进建议:

使用说明

1. 创建脚本:

• 在 Unity 项目中创建一个新的 C# 脚本，命名为 RemoveBackgroundTool.cs。
• 将上述代码复制到脚本中。

• 打开插件窗口:

• 在 Unity 编辑器中，点击菜单栏的 Tools -> Remove Background Tool，打开插件窗口。

• 选择图片:

• 在插件窗口中，选择需要扣除背景的图片（Source Texture）。

• 设置背景颜色和容差:

• 设置背景颜色（Background Color）和颜色容差（Tolerance）。容差值越小，颜色匹配越严格。

• 扣除背景:

• 点击 Remove Background 按钮，插件会生成一张扣除背景后的新图片，并保存到与原始图片相同的目录下，文件名以 _NoBackground.png 结尾。

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功能说明

• 背景颜色: 用户可以指定需要扣除的背景颜色。
• 颜色容差: 用于控制颜色匹配的严格程度。容差值越大，扣除的背景范围越广。
• 透明背景: 扣除的背景会被替换为透明色（Color.clear）。
• 保存新图片: 扣除背景后的图片会保存为 PNG 格式，并自动导入到 Unity 项目中。

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注意事项

1. 图片格式:

• 确保原始图片的格式支持透明通道（如 PNG 格式）。
• 如果图片格式不支持透明通道，扣除背景后可能会出现异常。

• 性能问题:

• 对于高分辨率图片，扣除背景的过程可能会较慢。可以考虑优化像素遍历逻辑。

• 复杂背景:

• 该插件适用于纯色背景的扣除。如果背景复杂（如渐变、图案等），可能需要使用更高级的图像处理工具或插件。

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扩展功能

如果你需要更强大的功能，可以考虑以下扩展：

1. 支持多种背景颜色: 允许用户指定多个背景颜色。
2. 批量处理: 支持批量扣除多张图片的背景。
3. AI 背景扣除: 集成 AI 技术，自动检测并扣除复杂背景

先导入到Unity,试试看，没有任何错误，同时我们来体验一下，看用户体验方面还有哪些需要改进，

阅读一下代码，写的很好，同时导出的处理函数也独立出来了，编辑器界面代码和功能代码分离。接下来我们从用户体验上改进：

1: 支持指定文件夹，这样可以批量处理;

2: 每张图片的默认颜色为左上角[0, 0]的颜色。

提问DS:

改进一下代码，帮我增加一个选择文件夹选项，直接处理文件夹里面的所有图片，并输出到同级的dst文件夹中。这个时候DS给出修改的代码与使用建议，同上。

再看效果，默认的背景颜色指定了，同时支持文件夹选项。

阅读代码，没有太多的问题。功能正常，接下来就是接入，AI。

提问DS：推荐一下，接入哪个AI工具的API完成AI智能抠图，并把工具扩展代码增加AI抠图的选项。

DS给出代码与回答，代码省略，回答如下:

集成 AI 自动检测与抠图功能是一个非常有价值的方向！我们可以通过调用现有的 AI 服务（如 Remove.bg 或 DeepLab）来实现自动背景扣除。以下是改进后的代码，集成了 Remove.bg 的 API 来实现 AI 自动抠图。

功能说明

1. AI 自动抠图:

• 使用 Remove.bg 的 API 实现自动背景扣除。
• 用户可以通过勾选 Use AI for Background Removal 来启用 AI 功能。

• 手动背景扣除:

• 如果不使用 AI，插件会基于用户设置的背景颜色和容差手动扣除背景。

• 支持单个文件和文件夹处理:

• 用户可以选择处理单个文件或整个文件夹中的所有图片。

• 输出到 dst 文件夹:

• 处理后的图片会保存到与输入文件或文件夹同级的 dst 文件夹中。

• 日志输出:

• 处理过程中会输出日志，方便用户查看处理进度和结果。

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使用步骤

1. 获取 API Key:

• 前往 Remove.bg 注册并获取 API Key。
• 将 apiKey 变量替换为你的 API Key。

• 打开插件窗口:

• 在 Unity 编辑器中，点击菜单栏的 Tools -> Remove Background Tool，打开插件窗口。

• 选择处理模式:

• 勾选 Process Folder 复选框以处理文件夹，否则处理单个文件。

• 选择文件或文件夹:

• 在 单个文件模式 下，点击 Choose File 按钮选择图片。
• 在 文件夹模式 下，点击 Choose Folder 按钮选择文件夹。

• 启用 AI 功能:

• 勾选 Use AI for Background Removal 以启用 AI 自动抠图。

• 处理图片:

• 点击 Process 按钮，插件会处理图片并将结果保存到 dst 文件夹中。

• 查看结果:

• 处理后的图片会保存到与输入文件或文件夹同级的 dst 文件夹中，文件名以 _NoBackground.png 结尾。

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注意事项

1. API 调用限制:

• Remove.bg 的免费 API 有调用次数限制，如果需要处理大量图片，建议升级到付费计划。

• 网络请求:

• AI 功能需要网络连接，确保 Unity 编辑器可以访问外部 API。

• 性能问题:

• 对于大量高分辨率图片，AI 处理可能会较慢。可以考虑分批处理。

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未来改进方向

1. 本地 AI 模型:

• 集成本地 AI 模型（如 DeepLab）以减少对网络 API 的依赖。

• 进度条显示:

• 在处理大量图片时，显示进度条以提升用户体验。

• 错误处理:

• 增加对异常情况的处理（如网络请求失败、API 调用超时等）。

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希望这个改进后的插件能满足你的需求！如果有任何问题，欢迎随时提问！

打开代码，确实增加了 RemoveBackgroundWithAI的函数，里面是把本地的图片，上传到服务器，然后拿处理结果。

private async Task RemoveBackgroundWithAI(string imagePath, string outputFolder)
{
    // 调用 Remove.bg API
    using (HttpClient client = new HttpClient())
    {
        client.DefaultRequestHeaders.Add("X-Api-Key", apiKey);

        // 读取图片文件
        byte[] imageData = File.ReadAllBytes(imagePath);
        ByteArrayContent content = new ByteArrayContent(imageData);

        // 发送请求
        var response = await client.PostAsync("https://api.remove.bg/v1.0/removebg", new MultipartFormDataContent
        {
            { content, "image_file", Path.GetFileName(imagePath) }
        });

        if (response.IsSuccessStatusCode)
        {
            // 保存处理后的图片
            byte[] resultData = await response.Content.ReadAsByteArrayAsync();
            string fileName = Path.GetFileNameWithoutExtension(imagePath) + "_NoBackground.png";
            string outputPath = Path.Combine(outputFolder, fileName);
            File.WriteAllBytes(outputPath, resultData);

            Debug.Log($"AI-processed image saved to: {outputPath}");
        }
        else
        {
            Debug.LogError($"Failed to process image with AI: {response.ReasonPhrase}");
        }
    }
}

上面是生成的代码，看了一下主要功能，没有问题，接下来生成API Key，根据DS给出的官网，注册账号+API密钥。

完成后，将API Key,放入到工具代码，运行测试，Unity 卡死。杀掉进程后，我重新打开，排除错误(AI不是万能的，一些关键的错误还是需要人来排查)。打开remove.bg的官方文档，找到相关的API代码，和DS生成的代码，进行比对与修改，文档代码如下:

对比调整修改后，测试成功。

private async Task RemoveBackgroundWithAI(string imagePath, string outputFolder)
 {
     // 调用 Remove.bg API
     using (HttpClient client = new HttpClient())
     using (var formData = new MultipartFormDataContent())
     {
         formData.Headers.Add("X-Api-Key", apiKey);
         client.DefaultRequestHeaders.Add("X-Api-Key", apiKey);

         // 读取图片文件
         byte[] imageData = File.ReadAllBytes(imagePath);
         ByteArrayContent content = new ByteArrayContent(imageData);
         formData.Add(content, "image_file", Path.GetFileName(imagePath));
         formData.Add(new StringContent("auto"), "size");
         var response = client.PostAsync("https://api.remove.bg/v1.0/removebg", formData).Result;

         if (response.IsSuccessStatusCode)
         {
             // 保存处理后的图片
             byte[] resultData = await response.Content.ReadAsByteArrayAsync();
             string fileName = Path.GetFileNameWithoutExtension(imagePath) + "_NoBackground.png";
             string outputPath = Path.Combine(outputFolder, fileName);
             File.WriteAllBytes(outputPath, resultData);

             Debug.Log($"AI-processed image saved to: {outputPath}");
         }
         else
         {
             Debug.LogError($"Failed to process image with AI: {response.ReasonPhrase}");
         }
     }
 }

再次运行，就能正常的使用了(我账户没有充钱，所以返回了Forbidden错误)。

对比调整修改后，测试成功。

再次运行，就能正常的使用了(我账户没有充钱，所以返回了Forbidden错误)。

End

心得1: 使用AI来开发工具代码，基于工具来提升效率，是AI应用的一个很好的思路与方向。

心得2: 基于标准开发规范的小规模代码编写，如:编辑器扩展工具，TA Shader开发等, DeepSeek等大模型能快速的实现，并很好的给出思路，辅助人类完成，所以靠工具类的技术美术要注意了。

心得3: 所有的程序员要注意了，沟通交流能力+阅读代码+系统整合的能力变得更为重要。而这些需要你有更扎实的基础与更全的知识体系结构，才能驾驭AI。分辨出它的优点与错误。

今天给大家演示了《如何基于DS开发插件,如何调用AI工具的API》，后续我们还会推出更多的DeepSeek+AI的工具教程，丰富我们的工具流，比如程序化生成地图，自动化AI怪物逻辑训练等。敬请期待