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最近有个叫Stepan的开发者搞了个狠活让目前最火的三个AI大模型比赛写代码，目标是从零开发一个浏览器版《反恐精英》。

别误会，不是让AI打游戏，是让它们当程序员，用自然语言写代码，全程不用人动手敲一个字符。

选的三个选手都是顶流，Google的Gemini3Pro、OpenAI的CodexMax5.1、Anthropic的ClaudeOpus4.5。

Stepan给它们的任务很明确，用Three.js搞3D渲染，加上InstantPresence做实时联机，必须在浏览器里直接玩，不能有额外插件。

AI做游戏，惊喜和翻车哪个多？

准备工作做完，就进入实战开发了，第一个坎是地图和物理引擎。

Stepan的提示词很简单，“做个第一人称CS，矩形地图，有准星、随机敌人、死后重生”。

结果Claude最会搞视觉，生成的地图障碍物是彩色的，视野清晰度比另外两个高不少，Gemini虽然地图普通，但物理碰撞没掉链子，人物不会穿墙，Codex就尴尬了，光线渲染出错，地图黑乎乎一片，得返工修bug。

角色和武器系统开发时，AI们开始暴露短板。

Stepan追加提示，“多边形角色建模（带枪）+后坐力动画+复古音效”。

Gemini生成的枪械模型突然玩起透明梗，金属质感的枪时不时变幽灵武器，Codex更省事，角色直接单色渲染，看起来像没上色的半成品，毫无层次感。

多人联机是最头疼的环节，毕竟要实时同步两个人的操作。

Gemini走效率路线，直接上WebRTC协议，还搞了文档和代码双校验，任务完成速度最快，Claude则慢悠悠查文档，一步一回头，Codex专注TypeScript自检，但房间共享机制写得绕，最后还是没搞定无需数据库的同步。

最后三个模型都交出了可玩版本，网上能直接打开试玩。

全程花了2小时，真·零手写代码，但Stepan说中途还是得插手三个模型都搞出了bug，列如游戏画面冲突、程序启动时卡壳、联机时延迟高，这些AI自己搞不定。

人类程序员真的会被取代吗？

游戏能玩了，但AI写代码的真实水平到底怎么样？咱们拿放大镜看看这三个模型的“成绩单”。

视觉设计这块，Claude是妥妥的课代表。

配色用的HSB方案，准确率据说有92%，地图分层也清楚，障碍物、地面、天空盒各归各的，不乱套，Gemini就差点意思，枪械模型老出透明bug，金属质感的枪突然变幽灵武器，概率还不低。

交互逻辑上，Codex在射击判定上翻车了。

开枪后平均要等0.3秒才有反应，玩过CS的都知道，这半秒足够被爆头了。

后来发现是射线检测算法没写好，AI自己没意识到问题在哪，联机功能最能看出差距。

Gemini自动用上了WebRTC协议，NAT穿透成功率85%，俩人联机基本不卡，Claude则搞出个骚操作重复执行代码，生成两个游戏画面叠在一起，查了半天才发现是依赖数组没写对，这得人手动改。

Stepan搞了个评分表，视觉设计Claude9.2分排第一，逻辑完整性Gemini9分稍胜，错误修复效率还是Gemini快，9.5分。

不过Claude查文档最勤快，Gemini中等，Codex基本不查，看来“爱学习”和“会考试”是两码事。

最麻烦的是版权问题，Gemini生成的天空盒代码，直接抄了Preetham模型的老代码，连注释都没改，这要是商用，原作者告起来一告一个准。

目前开源协议都没说AI生成的代码算不算侵权，这漏洞迟早要炸锅。

有人担心程序员要被取代，实则实测下来，AI更像个“快枪手”，写得快但不细致。

UI设计、架构优化这些需要整体思维的活儿，AI还差点意思。

HN论坛去年有个调查，68%的工程师觉得未来是“AI写代码，人类改bug+做决策”，纯体力活可能减少，但创造性工作反而更重大。

AI代码生成的瓶颈也明显，目前只能搞中小型项目，系统性工程能力不行模块化设计、异常处理、性能优化，这些还得靠人。

未来可能得往多模态走，列如画个流程图AI就能写代码，或者专门训练游戏开发的专属模型。

总的来说，AI大模型的确 让“无代码开发”近了一步，但离完全替代人类还差得远。

未来更可能是“AI当助手，人类当导演”，毕竟代码能生成，创意和经验这东西，AI暂时学不会。

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