Beat Slash — 用一條 AI 工作流，幾天做出能玩的遊戲

01 有些問題，想再久也沒用

「這樣揮砍到底好不好玩？」——這種問題，你在白板前討論一個月也得不到答案，它只能被做出來、玩玩看才知道。產品決策裡最貴的成本，就是把資源全投下去，最後才發現方向錯了。

所以真正有價值的能力不是「會做」，是能用最低成本、最快速度，先做一個能玩的版本，把『該不該做』驗證掉。Beat Slash 就是我拿來證明這件事的題目。

我做了好幾年體感遊戲企劃，過去只能寫規格、等工程師實作。這次我反過來問：哪些事其實不需要我親手做？ 競品怎麼玩、規格怎麼排、場景怎麼搭、手環怎麼接——這些都是「照著做就會」的機械活。真正只有我能做的，是判斷它好不好玩。於是我沒有「寫一個遊戲」，而是設計了一條工作流：讓 AI 去做所有機械活，把我的注意力全部省下來，留給判斷。這就是我能快的原因。

「自動化機械活，把人的注意力全部留給判斷活。」

交給 AI 的機械活

競品調研、資料彙整
把規格排成可讀的網頁
用程式自動搭出整個遊戲場景
把手環的動作接進遊戲
套上判定數值、做測試紀錄

我留下來做的判斷

這個方向值不值得投
範圍要砍到多小才做得完
玩起來的手感對不對
真實揮動有沒有爽感
該再迭代，還是該收工

這是整件事的核心信念：「好不好玩」沒辦法自動化，只有人知道。 所以這不是一條全自動流水線——它刻意在每一站之間留一個「人來判斷」的關卡。AI 把我推到判斷點，我做完判斷，再把它放回去跑下一段。

02 我為什麼能這麼快：機械活全交出去

快不是因為我手快，是因為我把流程設計成這樣——五站，每一站都是「AI 做機械活 → 停下來等我判斷 → 我說往哪走，它才繼續」。我的時間只花在判斷上，不花在執行上。

調研

AI 掃過市面上的同類遊戲、拆解「好玩的核心」是什麼、列出兩三個可能的變體。

我判斷選哪一個變體來做。

寫規格

AI 把選定的方向寫成一份可以互動的規格頁，連手感參數的滑桿都做好。

我判斷把範圍狠狠砍小——一個動作、一關，能分勝負就好。

做出能玩的版本

AI 用程式自動把整個遊戲場景搭起來，先接鍵盤，讓我馬上能玩到。

我判斷自己玩——機制到底好不好玩？不好玩就退回前面重來。

接上手環

把鍵盤換成真實的手環動作，讓「揮手」直接變成遊戲裡的揮砍。

我判斷戴上手環實際揮——真實動作有沒有爽感。

測試與錄 demo

AI 產測試腳本、整理紀錄、剪出 demo 素材。

我判斷這一輪到此為止，還是再迭代一圈。

03 戴上手環，它真的能玩

不是 mockup、不是動畫。下面是實際戴著手環玩 Beat Slash 的錄影——音符照方向飛來，在判定窗內往對的方向揮，加分、連擊；漏了或揮錯，斷連擊。

實機錄影 — 戴手環玩 Beat Slash

04 這個原型證明了我能做什麼

重點從來不是「我做了一個遊戲」。是這條工作流幫我證明的三件事：

主張 01 我能用最低成本，快速拿到「該不該做」的答案。 從一句「節奏揮砍」到戴手環能玩，一個人約一週——別人可能要一個團隊、一個月。原型是我驗證假設的工具，不是終點。AI 時代做東西的成本暴跌，真正的瓶頸是「該做什麼」，而我能比別人更快試錯。

主張 02 我能設計「人＋AI」怎麼分工的工作流。 我能快，是因為我設計了「機械活交給 AI、判斷留給人」的流程。這套不綁這個題目——換個產品、換個問題，同一條流程再跑一次就好。

主張 03 我守得住範圍。 v1 只做一個動作、一個機制，其他全部砍掉。做原型最難的不是加功能，是忍住不加——這個判斷讓我知道該停在哪。

Beat Slash — 一個想法，幾天就變成能玩、能驗證的原型。