“用Go做游戏:没用大模型折腾3个月 vs 用大模型只花3天!”

3天干完3个月的活，AI把程序员饭碗砸了个洞，却留下一个更扎心的口子。

15年经验的老后端，用Go写阿根廷纸牌游戏“Truco”，吭哧吭哧干了90天，上线后玩家居然没跑光。

一年后，他把同一套后端代码扔进大模型，3天端出第二款游戏“Escoba”，后端一次跑通，只改了20行手动补丁。

时间差从90天缩到72小时，不是魔法，是AI把“重写规则”变成了“翻译规则”。

老后端没吹牛，他直接把Truco的牌型、回合、计分逻辑扔给大模型，模型吐出Escoba的规则代码，像换皮肤一样贴上去。

人工只干两件事：检查边界条件，删掉模型生成的多余日志。

这一步省掉的不是体力，是“理解业务”的脑力——大模型已经吃透了纸牌游戏的通用模式，换皮就像给Word文档替换公司名。

前端成了唯一卡点。

React调Go编译的WASM，状态靠JSON来回传，前端不能碰数据，只能纯展示。

听起来简单，真调试时，浏览器控制台全是“undefined”，老后端花了三天才搞清是TinyGo的内存对齐问题。

模型能写业务逻辑，却搞不定浏览器脾气，这一步还得人肉踩坑。

老后端把井字棋Demo挂GitHub，README只有三行：clone、make、play。

他清楚，真正值钱的是“大模型+WASM+状态不可变”这条流水线，不是代码本身。

2025年ML-Summit要是有人照抄这套流程，三天上线一款地方麻将，我不会惊讶。

90天变3天，省下的87天去哪了？

老后端没说，但GitHub提交记录暴露了真相：那87天被拆成10个SideProject，全是大模型生成的。

AI没砸饭碗，只是把饭碗变成了自助餐托盘——想吃饱，得一次端十盘。

省下来的时间你敢拿去休息，还是继续卷下一款AI游戏？