从一句话到可玩原型：用 funplay-unity-mcp 让 AI 搭起完整游戏循环

前三篇的尺度都是"一个机制"：调一次跳跃手感、给一个机制写回归测试。这篇往上跳一格------不再是单个机制，而是一个完整、能玩、有头有尾的循环。

需求就一句话，丢给接了 funplay-unity-mcp 的 Claude Code：

做一个金币收集的平台跳跃小游戏：角色能移动和跳跃，跳上几个平台收集所有金币就算赢，掉下去自动重生，按 R 重开。

下面是它实际做出来的东西，以及做的过程里值得说的点。

先看结果

开局是 Coins: 0 / 6，玩家（红块）在地面，金币散在地面和三层平台上。跳上三层平台、把六个金币全部收集之后，胜利横幅弹出、金币全部消失：

中间的过程------三个脚本、一段场景搭建、一次自动通关验证------全部由 AI 通过 MCP 工具完成。

AI 怎么拆这个需求

一个关键的分工，是它自己分清了两类工作：

持久的游戏逻辑 → 写成 .cs 脚本文件，需要 Unity 编译。角色控制、金币、计分这种"游戏运行时一直存在"的行为属于这类。
一次性的场景编排 → 用 execute_code 即时执行，不落文件、不触发编译。"在这些坐标摆地面/平台/金币、配好材质、放好相机"属于这类。

这个区分很重要：如果把摆场景也写成脚本，会污染项目、还要等编译；如果把游戏逻辑塞进 execute_code，退出运行就没了。AI 分得很清楚。

三个脚本（持久逻辑）

PlayerController.cs ------ 移动 + 跳跃，复用了前几篇调好的"下落额外重力"手感：

csharp 复制代码

[RequireComponent(typeof(Rigidbody))]
public class PlayerController : MonoBehaviour
{
    public float moveSpeed = 5f;
    public float jumpForce = 6f;
    public float fallGravityMultiplier = 2.5f;
    public float groundCheckDistance = 0.55f;
    Rigidbody _rb;
    Vector3 _spawn;

    void Awake() { _rb = GetComponent<Rigidbody>(); _rb.constraints = RigidbodyConstraints.FreezeRotation; _spawn = transform.position; }
    bool IsGrounded() => Physics.Raycast(transform.position, Vector3.down, groundCheckDistance);

    void Update()
    {
        if (Input.GetKeyDown(KeyCode.Space) && IsGrounded())
        {
            _rb.velocity = new Vector3(_rb.velocity.x, 0f, _rb.velocity.z);
            _rb.AddForce(Vector3.up * jumpForce, ForceMode.Impulse);
        }
        if (transform.position.y < -5f) Respawn();   // 掉出地图
    }

    void FixedUpdate()
    {
        float h = Input.GetAxisRaw("Horizontal"), v = Input.GetAxisRaw("Vertical");
        var dir = new Vector3(h, 0f, v);
        if (dir.sqrMagnitude > 1f) dir.Normalize();
        _rb.velocity = new Vector3(dir.x * moveSpeed, _rb.velocity.y, dir.z * moveSpeed);
        if (_rb.velocity.y < 0f)
            _rb.AddForce(Physics.gravity * (fallGravityMultiplier - 1f), ForceMode.Acceleration);
    }

    public void Respawn() { _rb.velocity = Vector3.zero; _rb.position = _spawn; transform.position = _spawn; }
}

Coin.cs ------ 旋转 + 被玩家触碰即收集：

csharp 复制代码

public class Coin : MonoBehaviour
{
    public float spinSpeed = 120f;
    void Update() => transform.Rotate(Vector3.up, spinSpeed * Time.deltaTime, Space.World);
    void OnTriggerEnter(Collider other)
    {
        if (other.GetComponentInParent<PlayerController>() != null)
        {
            if (GameManager.Instance != null) GameManager.Instance.Collect();
            Destroy(gameObject);
        }
    }
}

GameManager.cs ------ 计分、胜负、重开，HUD 直接用代码生成（不用手摆 Canvas）：

csharp 复制代码

public class GameManager : MonoBehaviour
{
    public static GameManager Instance;
    public int total;
    int _collected;
    Text _label, _banner;

    void Awake()
    {
        Instance = this;
        total = FindObjectsByType<Coin>(FindObjectsSortMode.None).Length;  // 自动数场景里的金币
    }
    void Start() { BuildHUD(); Refresh(); }
    void Update() { if (Input.GetKeyDown(KeyCode.R)) SceneManager.LoadScene(SceneManager.GetActiveScene().name); }

    public void Collect()
    {
        _collected++;
        Refresh();
        if (_collected >= total && _banner != null) _banner.text = "YOU WIN!\n按 R 重开";
    }
    void Refresh() { if (_label != null) _label.text = $"Coins: {_collected} / {total}"; }
    // BuildHUD() 用代码建 Canvas + 两个 Text，字体取 Resources.GetBuiltinResource<Font>("LegacyRuntime.ttf")
}

场景编排（一次性）

写完脚本、request_recompile 等编译完之后，AI 用一段 execute_code 把整个场景搭出来：新建空场景、放地面、三层平台、玩家（加 PlayerController，靠 [RequireComponent] 自动带上 Rigidbody）、六个金币（缩小的方块 + isTrigger 碰撞体 + Coin 脚本）、一个空的 GameManager、摆好相机和光照，最后存成 PlayablePrototype.unity。

这一段不写进任何脚本文件------它是"布置这一个场景"的动作，跑完即弃。

让 AI 自己玩通关来验证

搭完不等于做对了。前一篇的回归测试思路在这里复用：让 AI 自己把它玩一遍，用客观信号确认闭环成立。

真人玩是 WASD + 空格。但要在编辑器失焦、无人操作的情况下做确定性验证，AI 走了另一条更干净的路：把物理切到脚本步进模式，把玩家依次"瞬移"到每个金币位置，每次手动 Physics.Simulate(0.02f) 步进几帧触发 OnTriggerEnter：

csharp 复制代码

Physics.simulationMode = SimulationMode.Script;
foreach (var coin in Object.FindObjectsByType<Coin>(FindObjectsSortMode.None))
{
    rb.position = coin.transform.position;
    rb.velocity = Vector3.zero;
    for (int i = 0; i < 3; i++) Physics.Simulate(0.02f);   // 同步步进，触发 trigger
}
Physics.simulationMode = SimulationMode.FixedUpdate;

跑完读 HUD：

复制代码

开始自动通关，金币数=6
通关后：HUD='Coins: 6 / 6'  banner='YOU WIN! 按 R 重开'

收集 → 计分 → 胜利整条链路成立。这比"看起来能玩"强------它是被一段确定性脚本验证过的。

这一篇难在哪

前几篇都是单点：一个 Rigidbody 参数、一个 raycast 距离。这篇第一次要让五个子系统同时对上：

输入：Input.GetAxisRaw / GetKeyDown 读移动和跳跃
物理：Rigidbody 速度控制 + 地面检测 + 下落额外重力
触发：金币 isTrigger + OnTriggerEnter + 正确识别"碰到的是玩家"（GetComponentInParent<PlayerController>）
UI：代码生成 Canvas / Text，并在收集时刷新
场景管理 ：胜利判定、SceneManager.LoadScene 重开、掉落重生

任何一个环节错了，循环就不闭合------金币不消失、分数不动、赢了不提示、重开重置不干净。AI 一次把这五个对上，靠的是它能在同一个上下文里既写脚本、又搭场景、又跑验证，中间不用人来回翻译。

几个它处理得对、但新手容易栽的细节：

HUD 用 Resources.GetBuiltinResource<Font>("LegacyRuntime.ttf") 取内置字体------新版 Unity 把老的 Arial.ttf 改名了，直接 new Text 不给字体会渲染不出来。
GameManager.total 在 Awake 用 FindObjectsByType<Coin> 自动统计，而不是硬编码 6------加减金币不用改代码。
金币识别玩家用 GetComponentInParent，避免玩家身上有子碰撞体时识别失败。

诚实地讲：这是原型，不是游戏

这套东西能玩、闭环成立，但离"游戏"还很远，AI 也替代不了后面那段：

美术全是色块。红方块当角色、黄方块当金币------原型阶段够用，但"做成游戏"需要模型、动画、特效，那是另一回事。
没有音效、没有反馈。收集金币该有"叮"的一声、一个粒子、一下镜头微动------这些"juice"是手感的一半，目前一点没有。
没有关卡设计。六个金币的位置是我让它随便摆的，不是设计过的难度曲线。"跳起来爽不爽、关卡有没有节奏"必须人来调。
平衡靠手调 。jumpForce=6、moveSpeed=5 是拍脑袋的值，到底合不合适得真人玩着调（就像第二篇那样）。

所以这一篇的定位很清楚：AI 能极快地把一个可玩的骨架搭起来并验证它闭环，让你跳过"从 0 到能跑"那段最枯燥的体力活，直接进入"它好不好玩"的创作环节。骨架是它的，灵魂还是你的。

完整产物

三个脚本：PlayerController.cs / Coin.cs / GameManager.cs（约 120 行）
一段场景编排 execute_code
一段自动通关验证 execute_code
仓库：https://github.com/FunplayAI/funplay-unity-mcp

下一篇继续往上爬：让 AI 程序化生成一套平台关卡，再让它自己从起点跳到终点确认这关能通------生成 + 自验证的闭环。