豆包发布了全新的编程模型------Doubao-Seed-Code。今天我就迫不及待地尝试用它来快速实现一个自己的小创意。之前，我一直在尝试通过各种模型来快速开发一款游戏，所以这次我想亲自验证一下：这个全新的编程模型，究竟能不能胜任真正的游戏开发任务。
不过今天我想换一种思路，不只是单纯地做一个游戏，而是尝试打造一个AI驱动的游戏开发平台。我的想法是，将大模型的强大能力与我预先设计好的开发流程、各种提示词结合起来，让任何用户------尤其是编程小白------都能轻松创建属于自己的游戏。通过这样的方式，让用户的灵感能够迅速转化为可实际操作的游戏作品，实现从"灵感"到"可玩"的跨越。
接下来，我会带大家一步步走过整个过程：从环境准备、模型配置，再到具体开发，最终展示成果演示。你将能够完整复刻我的方法，快速把自己的想法落地成为可运行的游戏。
这就是大模型的真正魅力：它不仅仅是工具，更是一个能够激发创造力、缩短开发周期的全新助手。通过它，你可以把脑海中的创意快速变成现实，而无需从零开始学习复杂的开发技能。
环境准备
首先，我们需要登录 火山引擎云平台，找到 火山方舟 服务，然后点击 开通管理。在管理页面里，你会看到一个名为 coding-plan 的选项，直接进行购买即可。
对于大多数开发者来说，Lite 套餐 已经非常适合，它能够支持中等强度的开发需求，并且在价格上也很友好------首购首月只需 9.9 元/月。我个人购买的就是 Lite 套餐，使用下来完全够用，基本能够满足日常开发工作中所需的各类功能。
模型开通
最新的 Doubao-Seed-Code 模型，还兼容多款主流的 AI 编码工具，让我们在写代码的时候能体验到又快又智能、又稳定的感觉。
接下来，我们就可以顺便下载 Claude Code CLI 工具。这个工具使用起来也很方便，配合 Coding Plan，能够让你在本地快速运行 AI 辅助编码，直接在命令行里就能体验到智能提示和自动补全的效果，非常适合日常开发和实验新功能。
接入Claude Code
火山方舟的 Coding Plan 兼容性非常广泛，它不仅支持 Claude Code、Cursor、Cline、Codex CLI 等多款主流智能编程工具，还能和开发者平时使用的各种开发环境无缝衔接。换句话说，你几乎不用担心兼容性问题，开箱即用就能上手，直接在熟悉的工具里体验 AI 辅助编码的高效和便捷。
安装步骤
在开始之前，我们需要先准备好一些前提条件：首先，你的电脑上需要安装 Node.js 18 或更高版本，这是运行 Claude Code CLI 的基础环境。
如果你是 Windows 用户，还需要额外安装 Git for Windows，确保命令行操作和版本控制功能正常使用。
准备好这些之后，就可以打开命令行界面，然后执行以下命令来安装 Claude Code。这样，你的本地环境就能顺利运行 AI 辅助编码工具了，接下来的操作也会非常顺畅。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude --version
安装成功后，会显示如图所示：
配置环境变量
完成Claude Code安装后，先去申请下api-key，地址如下：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey
直接点击创建即可。windows在CMD中执行以下命令，设置环境变量。
setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN ARK_API_KEY
setx ANTHROPIC_BASE_URL https://ark.cn-beijing.volces.com/api/coding
setx ANTHROPIC_MODEL doubao-seed-code-preview-latest
在新的CMD窗口执行以下命令，检查环境变量是否生效。不生效就重启电脑。
echo %ANTHROPIC_AUTH_TOKEN%
echo %ANTHROPIC_BASE_URL%
echo %ANTHROPIC_MODEL%
设置如图所示：
OpenSpec工具
OpenSpec 将人类和 AI 编码助手与规范驱动的开发相结合，确保在编写任何代码之前就对要构建的内容达成一致。 无需 API 密钥。
全局安装 CLI
npm install -g @fission-ai/openspec@latest
验证安装
openspec --version
项目初始化
在项目中初始化 OpenSpec
openspec init
系统会提示您选择任何原生支持的 AI 工具（例如 Claude Code、CodeBuddy、Cursor、OpenCode、Qoder 等）；
项目中创建了一个新的 openspec/ 目录结构
我主要用两条命令来加速开发：
/openspec proposal：当我脑子里有一些想法或者初步构思时，我会用这个命令。只需要把想法告诉 Claude Code，它就能帮我把这些想法整理成详细的文档，同时生成清晰的 开发任务清单。换句话说，这条命令非常适合在项目初期，把零散的点子系统化、具体化，让后续开发有据可依。
/openspec apply：有了明确的任务清单之后，我就会用这个命令。把任务清单直接提供给 Claude Code，它会按照清单内容一步步进行开发，实现从计划到落地的自动化。也就是说，这条命令适合在你已经有明确任务目标时，用来加速实际开发流程。
AI游戏平台
开始开发
启动Claude Code：进入项目目录，执行claude命令，即可开始使用Claude Code。
cd ai-game-tools
claude
如果启动时还是报错服务不支持，记得重启电脑，让环境变量配置成功即可。启动成功如图所示：
需求生成
在开始 AI 辅助开发之前，有一点必须牢记：先有需求文档，否则直接动手编码只会是一场折磨。
所以，我们的第一步就是先把路铺好：把想法整理成文档、明确功能需求和任务清单，然后再进入编码阶段。有了这份"导航图"，接下来的开发就会顺畅很多，也能最大化利用 豆包 的编程能力。
/openspec:proposal 我要开发一个网站，旨在帮助小白用户快速搭建一款游戏，目前这个网站需要有以下几个功能，首页：用户输入一句话，后台使用agent进
行分析并开发，开发完毕之后，我需要进行代码预览，并且生成的代码也要是可以编辑的状态。最后提供给用户进行打包下载。技术框架就是用前端：react，后端使用python+
fastapi，agent必须使用langchain+langgrafa，不需要有数据库集成，直接使用本地文件进行持久化即可。
我们等待片刻，他会帮我们生成相关需求文件以及任务清单到制定的目录。如图所示：
现在，有了清晰的任务单，我们可以明显感受到开发流程的不同。
不再是以前那种：我们随口说完想法，就直接让 AI 开始编码，然后一边写一边改，还不知道改得对不对，反复折腾，浪费大量时间和精力。
编程开发
有了完整的任务单，接下来就可以开始快速开发了。我们只需要使用 /openspec apply 命令，并把任务清单提供给 AI，让它按照清单去实现功能。
但是，有一个非常重要的注意事项：不要一次性把所有任务全都交给 AI 去实现。如果一次性全做，bug 会越来越多，效果也会变得不可控。正确的做法是分阶段推进：可以先告诉 AI 实现第一阶段的功能；或者直接指定某个任务名，让它先完成这一小块。
一步一步地推进开发，不仅让功能实现更加可靠，也让我们可以在每个阶段都进行检查和调整，确保项目朝着预期的方向稳步前进。
/openspec:apply d:\AI-project\ai-tools\openspec\changes\create-game-builder\tasks.md 先实现Project
Initialization任务，其他任务先不用管，完成后更新任务状态
可以看到整个基本框架就算完事了。
完成后，也更新了任务状态，如图所示：
剩下的过程其实就是一个比较耗时且重复的环节，这里就不再一步一步演示了。主要的做法很简单：把任务清单上的内容都按顺序实现完。
在实现过程中，如果遇到任何问题，随时向 AI 询问，它会帮你解决。这样整个开发流程就能保持高效又可控，不会因为重复修改而浪费太多时间。
图片理解
Doubao-Seed-Code 自带视觉理解能力，这不是通过调用外部工具实现的，而是模型原生支持的。这在国内的编程模型里可以说是首创。相比之下，国内市场上的其他 Coding 模型------比如 DeepSeek V3.1、Kimi K2、GLM 4.6、MiniMax M2------基本不具备原生视觉理解能力。
而通过 MCP 的方式，信息在转化过程中会有很大损失，最终效果远不如 Seed-Code 的原生 VLM。
在开发过程中，有时候我们描述的问题可能不够详细，这时候完全不用担心。我们可以直接把问题截图或者相关图片发给豆包，它也能理解并帮我们修复。
快捷操作也很简单：按 Alt + V 就可以把图片直接发送给豆包，就像图里示意的那样。
还有一种情况是，我们根本说不清楚 UI 设计------比如具体什么颜色、用哪种样式。作为没有前端经验的人，往往只能描述一些"颜色"或者"样式"之类的笼统词语，大模型根本理解不了。
这个时候的解决办法也很简单：直接把参考的 UI 图片发给大模型，它就可以直接复刻设计了，如图所示。
问题详解
有些问题即便我们提供了详细的任务清单，模型在具体技术实现细节上还是可能滞后，导致一直无法成功。
这个时候的办法就是：自己去网上搜索一些示例代码，比如 GitHub 或其他高质量第三方网站。当模型拿到这些参考代码后，它可以很快地实现并修复部分问题，如图所示。
如果还是无法实现，那就直接提醒AI，让AI重构这部分代码来快速实现，不要一直纠结在一个问题上，这对AI编程的精力会消耗的很多。
效果预览
功夫不负有心人！经过 5 天夜以继日的开发，我终于实现了自己想要的效果。大家快来看看我的 游戏生成平台 吧！
效果非常出色，我在本地已经对多个游戏项目进行了测试，所有数据都成功持久化到了项目目录中，用户可以方便地查看完整的历史记录，确保数据安全与可追溯性。
每个环节都有清晰的输出，包括需求分析、设计方案、代码实现等，如图所示，便于全程跟踪和管理项目进度。
最后还提供了预览功能，如图所示，方便用户在正式发布前直观查看最终效果。
整个项目花费的时间还是比较多的。遇到问题时，就像我刚才提到的，需要自己查找最新的 issue 才能解决。如果 AI 生成的代码出现问题，用户也可以自行修改并保存代码。对于有一定技术功底的用户，如图所示，这一过程会更加顺畅。
至此，整个网站开发工作已完成。目前来看，豆包编程模型在网站开发方面表现非常出色。此外，它还提供了图片参考，彻底解决了如何复用 UI 主题这一长期困扰我的问题。
小结
豆包全新发布的编程模型 Doubao-Seed-Code 在本次实测中表现出色，其原生视觉理解能力和对多款主流 AI 编码工具的兼容性，显著提升了开发效率。
实际使用体验表明，即便是编程经验有限的用户，也能借助豆包模型快速完成从"创意"到"可运行游戏"的跨越，尤其在前端 UI 复现、功能模块实现和数据持久化方面表现稳定。
AI 编程模型的发展趋势正在从单一代码生成向全流程辅助、跨模态理解和用户友好型平台转变，Seed-Code 的视觉理解与规范驱动开发方式为国内 AI 编程工具树立了新的标杆，有望进一步降低开发门槛，推动更多创意快速落地。整体而言，Doubao-Seed-Code 不仅是一个高效的编码助手，更是激发创造力、缩短开发周期的重要工具。