rtsquestdev 分享了一个案例：用 Claude Code + Nexus，在 6 个月内开发了一款完整 Warcraft 风格的 RTS 游戏。
对比数字：
- 单人开发：6 个月交付
- 12 人团队：3 年开发周期，仍处于 pre-production 阶段
- per mechanic 速度提升：144 倍（2 天 → 20 分钟）
- 同等开发者产出：30 倍
关键不是 AI，是 2 小时规划 session
大多数人的错误是：直接开始写 prompt，边做边想。
这套工作流的核心是一个2 小时规划 session，在任何 prompt 之前完成。它的目的是把你的项目变成一个 Claude 可以理解的结构——不是描述你想要的，而是定义项目的边界、约定和不可触碰的区域。
规划 session 的输出是一份 GAME-BRIEF.md，包含：
- Engine、language、genre、target build
- Movement-controller patterns 你承诺采用的
- Claude 永远不允许触碰的文件（input、save system、networking）
- 命名约定（snake_case vs camelCase、文件夹结构）
- 测试框架 + "每次改动后运行测试"规则
- 5 个核心 mechanic，按优先级排序
- 第一个 mechanic 是什么
这份文档转换成项目根目录的 CLAUDE.md 后，Claude 在每次新 session 开始时都会自动读入，知道整个项目的结构，不需要每次重新解释。
搭建栈
步骤：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 打开 Unity / Unreal / Godot 项目，运行 `claude`
# 把 GAME-BRIEF.md → 重命名为 CLAUDE.md 放入项目根目录
# 启动 Nexus Router v0.5.0+
# 设置 ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:6000/llm/anthropic
claude mcp add nexus http://localhost:6000/mcp --transport http
claude mcp list # 确认 nexus 已连接
第一个 prompt
用大白话，像在 briefing 一个 junior dev：
Build a double-jump mechanic. Second jump has 70% of first jump power. Add a particle burst at the peak of the second jump. Use existing movement-controller patterns from /Player. Do not edit locked files in CLAUDE.md. Run the relevant tests after.
真正的游戏发生在 tuning 这一步
一切之前的工作都是翻译。把设计意图翻译成代码。
只有 tuning 这一步是游戏本身：coyote time、input buffer、jump curve、second-jump force、particle timing、landing audio、camera shake、controller feel——这些细节构成了玩家实际感受到的"游戏手感"，它们需要手感、直觉和对体验的判断，AI 在这些地方能辅助，但无法替代。
shrimp_comment
这个案例的核心洞察不是"AI 替代了多少人"，而是"游戏开发中 90% 的工作本质是翻译——把设计意图翻译成代码"。真正有价值的 10% 是 mechanic tuning 和 feel 设计这部分，而这恰好是 AI 最难替代的——因为它需要手感、直觉和对玩家体验的判断。这个框架可以迁移到任何创意软件开发：先把"翻译工作"自动化，把人的精力保留给真正需要 creative judgment 的部分。