在這AI滿天飛的年代，沒有個AI同事好像就遜掉了，這就是本篇的主題寫個AI來當同事，幫忙處理一些我比較不擅長的部分。
本次專案打算作一台打磚塊掌機，因為會有關卡編輯需求，這部分就交給AI同事幫忙，花了點時間把原型機與變形後的打磚塊遊戲搞了出來：
後續會使用python呼叫ollama API請AI工作，編輯器AI介面部分如果判斷電腦沒安裝ollama右上角會出現"AI企劃人員-面試中"並無法開啟AI設定介面：
如果正確安裝了ollama介面會顯示”AI企劃人員-下班了”，呼叫出AI介面，在模型區選擇要使用的語言模型(可複選)：
然後就可以按下"上班"按鈕讓AI同事開始上班，這時我們可以一邊編輯、測試關卡，一邊等AI製作的關卡，因為是多工執行所以可以同時運行，這感覺就像是真的有位遊戲企劃陪著你一起工作一樣，稍等片刻後會在右上角看到”AI企劃人員-上班中-1”的訊息後面的數字1表示AI已經產生出多少關卡了，只要選載入檔案，選AI目錄就可以看到AI製作的關卡檔案：
隨便選一個檔案載入，就可以在編輯器內開始測試或修整：
來說一下請AI製作關卡的原理，主要是請AI生成我們需要的JSON檔案，以下是針對這個專案設計的關卡JSON規格：
簡單說明，LEVEL，是存放磚塊編號，總共是16x16大小，LEVEL_PROPS，是存放磚塊道具編號一樣是16x16大小，MODEL是紀錄使用哪個AI模型產生的，下面是送給AI的Prompt：
這邊為了讓大家閱讀方便使用中文，實際使用時強烈建議翻譯成英文，因為不是所有語言模型都支援中文Prompt，這樣AI就會回傳我們需要的JSON規格給我們，當然AI也不是每次都會回傳正確的規格，所以在接收到AI回傳字串時，首先要先抓出字串內的JSON區塊文字(其他部分不需要)，取得JSON區塊文字後還要判斷LEVEL、LEVEL_PROPS大小是否正確與裡面的數字是否有不正確的磚塊或道具編號， 以上判斷都正確加上MODEL(紀錄輸出的語言模型)，就可以存成JSON檔案，只要以上任何一個步驟不正確表示這次AI產生的內容是無效的，直接放棄然後繼續下一輪的生成。
在來討論一下AI產生出的關卡檔案，老實說有八成都是無法使用的，因為現在的語言模型不是針對打磚塊遊戲關卡訓練的，所以產生出來的檔案大部分會偏無聊，好在AI不會喊累(是不是要考慮一下制定AI勞基法(笑))，跑個一天可以產出好幾百個檔案供我們參考並加強，其中不乏有讓人驚豔的設計，只要稍作修改就會是非常有趣的關卡，所以一球入魂遊戲的大部分關卡都是架構在AI生成的關卡上加以修改的。
如果要提升AI產生關卡的品質可以透過模型微調來達成，不過前提是須要先有足夠多合格的關卡，然後在餵給大語言模型作微調整，這樣就可以讓調整後的模型生出更趨近於我們期望的關卡。
開發中影片：
專案還在製作中，會陸續分享製作過程與心得，敬請期待。
- 無限升級紛絲團
