用Trae做一个Roguelike爬塔游戏

背景

近期看到有同学用Trae做出一个吃汤圆的小游戏,对Trae产生了兴趣,于是我将吃汤圆的游戏复现了下。

汤圆2025-04-11 115907

大家可以看到虽然效果不及原同学的好,但是基础能力的是线上是没差的,所以我尝试挑战下是否能用Trae做一个Roguelike爬塔游戏呢?

产物

经过4个小时反复的跟Trae沟通,一个Roguelike自动战斗爬塔升级的小游戏框架就搞定了,后面可以花9.9在咸鱼上买个游戏的素材库和数值策略表覆盖上去,就算一个能玩的小游戏了。

Roguelike爬塔游戏

使用心得

优点:

  1. 使用方法简单,比VS CODE易用性强一些(还没试过Cursor,不过跟Cursor很像)

  2. 能够快速完成0-1的搭建

  3. 能够根据具体的编译报错快速完成问题定位和修复

缺点:

  1. 不是编译产生的问题,比如优化,修改,则需要多次沟通,甚至需要自己上手修正

  2. 适合小模块独立解耦开发,不能做大范围的修订,特别是加入新功能,上下文依赖难以保障,需要多次调试优化

  3. 需要自己选定对应的友好开发框架,让他自己选可能会采用UNITY引擎的来帮你搞

总结

  1. 确实是跨时代的产物,极大的提升了开发效率,对于AI来说,Python,JAVA,GO是没有区别的,语言墙被打破了,继续深入下去,未来言出法随的大神通不是梦啊,可以推断出未来算力是一种新的生产力,他的价值可能远超粮食,能源...(当然这个预言很多大佬都已经说过了,但是他们肯定说的没我早,我10年前就已经推测过了,全中:http://3ms.huawei.com/km/groups/2025905/blogs/details/1815399?l=zh-cn)

  2. 极大的冲击了现有的社会运行模式(需要发展到终极形态才行),具体的说是以人制度为基础的现代化企业形态,随着自动化技术在生产,管理,运营等软硬件方向上的不断发展,可以明确的感知不久得将来企业形态将面临巨大的调整,我们可以拭目以待。(让我们想想看,既然开发,运营,运维都不需要了,那还要人力,行政,法务,财务干什么?最后老板应该也不用了)

下篇更精彩:用Cursor 做一个ARPG游戏-优快云博客

### 如何使用 Trae 实现算法 Trae 是一种基于混合模型架构的工具,能够在 Builder 模式下智能调度不同的子模型来完成特定的任务[^2]。通过这种设计,Trae 特别适合用于复杂场景下的代码生成和优化工作。 以下是利用 Trae 来实现一个简单算法的具体方法: #### 使用 Trae 的基本流程 1. **定义目标算法** 首先明确要实现的目标算法逻辑。例如,假设我们希望实现快速排序 (Quick Sort),这是一个经典的分治法排序算法。 2. **调用 Trae API 或界面功能** 利用 Trae 提供的功能模块输入算法描述或者伪代码。如果需要更高的准确性,可以尝试提供更详细的上下文说明或示例数据集。 3. **获取并验证生成代码** Trae 将返回一段初步生成的代码片段。对于本案例中的 Quick Sort 算法,可能得到如下 Python 代码: ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right) # 测试函数 if __name__ == "__main__": test_array = [3, 6, 8, 10, 1, 2, 1] sorted_array = quick_sort(test_array) print(sorted_array) ``` 此代码实现了标准的递归版本快速排序,并附带了一个简单的测试部分以便于运行调试。 4. **进一步调整与改进** 如果初始生成的结果不完全满足需求,则可以通过修改参数设置重新请求,也可以手动编辑生成的内容以适应具体应用场景的要求。 --- #### 关键特性支持 值得注意的是,在实际操作过程中可能会遇到某些挑战,比如如何平衡开发效率与其他能力之间的关系——这正是研发领域常见的“不可能三角”之一所涉及的问题[^1]。然而借助像 Trae 这样的先进工具,可以在一定程度上缓解这些问题带来的压力。 另外需要注意的是,尽管 Claude3.5 在算法类代码生成方面表现优于 GPT-4o 达到约 12.7%,但这并不意味着它总是完美无误;因此始终建议开发者仔细审查自动生成的所有材料后再投入使用。 ---
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