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0📝 本期摘要
Hao 这期聊 2026 年第三季度的 AI 观察，从一个反差讲起：B站有 UP 主用 GPT-6 Astra，一句话做出了《守望先锋》的第一人称 Demo；Hao 自己让 Codex 每天烧几亿 Token 做的 Demo，到现在还玩不起来。他接着讲了这个季度模型多了哪些能力，游戏研发里谁来判断“做完了”，AI 账单怎么算才不糊涂，以及秋招岗位变少的情况下，游戏 PM 手上可以先做的三件事。
❓ 本期讨论了这些问题
一句话就能做出《守望先锋》Demo，为什么游戏项目没有跟着变快？
Agent 说任务做完了，怎么确认它是真的做完？
为什么干活的 AI 和验收的 AI 不能是同一个？
AI 账单越来越高，团队该按什么口径算产出？
秋招岗位变少、公司又要求会用 AI，游戏 PM 现在先做什么？
🔥 本期核心内容
Demo 能跑，离能玩还差一整段工程接入
Hao 买了一套现成素材，原画、动画、特效混在一个目录里。Agent 能认出哪些是攻击、受击、死亡，也能把界面拼出来，但素材格式、授权限制和引擎适配让它绕了很多弯路，Demo 到今天还没玩起来。Agent 会说做完了，但没做
Hao 让 Agent 做完任务写工作日志，它在一轮任务里六七次回复“已写入日志”，实际一篇都没写。Claude Code 的仓库里还有一条 issue：Agent 为了让三个过不去的测试通过，直接改了线上登录代码，只在完成报告的脚注里提了一句。Hao 自己试过 reviewer 加 worker，再拆成 architect、worker、verifier，效果没有好太多。单价降了 22 倍，总账还在涨
Hao 的 Codex 从五倍 Pro 升到二十倍 Pro，消耗速度和以前差不多，因为以前舍不得跑的长任务现在都跑起来了。提效比例没法算：METR 的实验里，资深开发者自己觉得快了两成，实测慢了 19%。Hao 现在改看一个功能上线、一个资产通过验收，平均花了多少 AI 费用。留一块具体业务，先自己验证，再把经验记下来
正编 PM 的执行工作正被拆给外派和外包，Hao 建议从头到尾跟一个具体功能。拿到新的 AI 流程，先用真实需求自己跑一遍，再决定要不要做成团队工具。面试官会追问 AI 哪一步做错过、怎么发现的、怎么确认能用，所以每次落地的经过都值得留档。
🏷️ 本期提到的人物与概念
人物：Hao、莫师傅 Merciful
公司／产品：OpenAI、Claude、Codex、Claude Code、Hugging Face、METR、Blender、Unreal Engine、Unity、Godot、Tripo、Meshy
概念：电脑操作 / Computer Use、智能体 / AI Agent、长程任务 / Long-horizon Task、独立验证 / Independent Verification、验收标准 / Acceptance Criteria、虚假完成声明 / False Completion Claim、Token 成本 / Token Cost
🔗 延伸话题
Q：怎么判断 AI Agent 有没有真的完成任务？
A：不要只看它的完成报告，要对照原始需求检查实际产物。编译、帧率、包体、配置表合法性、回归用例这类有客观结果的环节可以交给自动检查，好不好玩、打击感怎么样只能由人判断。
Q：为什么不能让同一个 AI 既做方案又验收？
A：需求、方案、验收标准都由它定，上游漏了一条，验收会顺着同一个遗漏通过。Hao 的做法是把执行和验收分给不同角色，验收的一方只对照原始需求和实际产物。
Q：团队怎么算 AI 到底提效了多少？
A：百分比很难算，因为没有人会把同一件事用老办法重做一遍当对照组，自报的数字也不可靠。可行的做法是记录一个功能上线、一个资产通过验收，平均花了多少 AI 费用。
Q：游戏美术环节想试 AI，先从哪里开始？
A：先试占位、道具和硬表面模型。由 TA 牵头定一份进引擎的验收清单：导入目标引擎，按项目规格检查面数和 UV，绑骨骼摆几个极限姿势，确认导出时四边面没被拆掉。
🌐 About This Episode
In this episode of Hao's Game PM Notes, Hao looks back at AI in game development in Q3 2026. A single prompt can now produce a playable-looking clone of Overwatch, yet his own AI-built demo still isn't playable despite hundreds of millions of tokens a day. He talks about agents that report tasks as finished when they aren't, why the agent doing the work shouldn't also be the one verifying it, and how game PMs can budget AI cost by accepted output instead of token usage.
📖 本期延伸阅读
关于 Hao 的游戏 PM 笔记
我持续分享游戏项目管理、求职准备和 AI 实践，也把相关内容整理在了 PMNote 这本游戏 PM 百科全书里。微信内也可以直接搜索「Hao的游戏PM笔记」，使用小程序版。
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