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创建一个Unity项目，使用MCP工具自动生成一个简单的2D平台游戏基础逻辑。包括玩家移动控制、跳跃机制、敌人AI巡逻逻辑和简单的碰撞检测系统。要求代码结构清晰，有详细注释，并能在Unity 2022版本中直接运行。

最近尝试用AI工具辅助Unity开发，发现效率提升非常明显。特别是使用MCP工具自动生成游戏基础逻辑的功能，让我这个非专业开发者也能快速搭建游戏原型。下面分享一个2D平台游戏的实现过程，希望能给同样想尝试AI辅助开发的朋友一些参考。

首先在Unity 2022中新建一个2D项目。建议选择URP渲染管线，这样后续的视觉效果调整会更方便。创建好项目后，我直接在MCP工具中输入需求："生成一个2D平台游戏基础框架，包含玩家控制、敌人AI和碰撞系统"。

MCP很快给出了玩家控制脚本的完整代码。这个脚本包含了几个核心功能： - 使用WASD或方向键控制角色移动 - 空格键实现跳跃，带有重力模拟和地面检测 - 简单的动画状态切换（站立、行走、跳跃） - 碰撞检测基础框架

接下来让MCP生成敌人巡逻AI。这里特别要求要有可调节的参数： - 巡逻路径点设置 - 移动速度控制 - 玩家检测范围 - 简单追击逻辑

生成的代码结构很清晰，每个功能模块都有详细注释，修改参数也很直观。比如可以轻松调整敌人的视野范围和移动速度。

碰撞检测是平台游戏的关键。MCP生成的方案包括： - 玩家与地面的碰撞检测 - 玩家与敌人的伤害判定 - 简单的机关触发逻辑 - 可收集物品的交互

将所有生成的脚本导入Unity后，只需要做少量调整： - 确保所有脚本组件正确挂载 - 检查层级碰撞矩阵设置 - 测试各功能模块的交互

整个过程最让我惊喜的是，MCP生成的代码不仅功能完整，还考虑到了很多细节问题，比如： - 防止角色卡墙的碰撞处理 - 跳跃按键的缓冲机制 - 敌人AI的状态切换平滑度

通过这次尝试，我发现InsCode(快马)平台的AI辅助开发功能确实能大幅提升效率。特别是对于游戏开发中的重复性工作，用AI生成基础代码后再进行微调，比从头编写要节省至少60%的时间。平台的一键部署功能也很实用，可以直接将demo分享给团队成员测试，省去了环境配置的麻烦。

对于想尝试游戏开发的新手来说，这种AI辅助的方式能让学习曲线变得平缓很多。不需要一开始就掌握所有编程细节，而是可以边修改生成的代码边学习，理解每个功能模块的实现原理。建议有兴趣的朋友都可以试试这个开发模式。

创建一个Unity项目，使用MCP工具自动生成一个简单的2D平台游戏基础逻辑。包括玩家移动控制、跳跃机制、敌人AI巡逻逻辑和简单的碰撞检测系统。要求代码结构清晰，有详细注释，并能在Unity 2022版本中直接运行。

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