Opus 5“挑战循环”提示词走红,网友 24 小时复刻太空探索游戏

Opus 5“挑战循环”提示词走红,网友 24 小时复刻太空探索游戏

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News Editor
2026-07-29 08:43:11
一套被命名为“挑战循环”的 Opus 5 游戏提示词近期在 X 平台引发关注。该方法通过主 Agent 拆解任务、子 Agent 并行执行、评委 Agent 持续验收,推动模型反复迭代。网友 Anshu 据此在 24 小时内做出太空探索游戏《The Long Silence》,Matt Shumer 也展示了 Opus 5 版《使命召唤》效果图。相关案例还扩展到卡丁车、赛博朋克风游戏原型,并被视为对 Opus 5 长程规划和持续优化能力的一次集中展示。
Opus 5AI游戏开发Matt ShumerClaude多Agent提示词Three.js

一套围绕 Opus 5 的游戏开发提示词,最近在 X 上迅速传播。该提示词由 Matt Shumer 命名为“挑战循环”,核心做法是让主 Agent 负责拆解目标,子 Agent 分工执行,再引入独立的评委 Agent 反复验收结果;只要生成效果达不到选定参照游戏的标准,就继续返工。

公开讨论中,这套方法最受关注的案例之一来自网友 Anshu。按照其分享,Opus 5 在 24 小时持续迭代后,从零做出了一款名为《The Long Silence》的太空探索游戏,整体流程围绕浏览器端开发、长时间自动优化和后期手动收尾展开。

Matt Shumer 也展示了用同样思路生成的 Opus 5 版《使命召唤》效果。按原文描述,其中贴图、动画和声音均由 AI 生成,且未使用任何外部素材。

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“挑战循环”的核心机制

Matt Shumer 给出的提示词,目标是让系统打造一款画质对标最新系列《使命召唤》作品的第一人称射击游戏,并要求模型对每一项内容循环迭代处理,同时安排专属子 Agent 做视觉核验,保证整体画面符合 3A 游戏标准。系统还需要采用盲测并排对比的方式,区分两款作品的画面优劣。

按这套逻辑,主 Agent 在接到目标后,会先把任务拆成多个部分,再为不同部分安排专业制作 Agent。真正拉开差异的环节在验收:评委 Agent 会把生成结果与选定的真实参照物逐项比对,如果效果不如目标作品,就要求继续优化。

原文也提到,现阶段它并不能真正做到完全对标 3A 大作,因此用户需要及时叫停。换句话说,这套提示词更像是一种高压测试方式,用来逼出 Opus 5 的自主规划和长程迭代能力。

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Anshu 的 24 小时制作流程

Step 1:先搭出可玩的太空探索游戏

Anshu 首先要求 Opus 5 使用 Three.js 制作一款太空探索游戏。用户只提供基础目标,例如玩家可以在游戏中移动、驾驶飞船,视觉效果不要太“塑料”,并尽量在浏览器中稳定运行到 60 帧。至于世界观和技术架构,则交由 Opus 5 自行决定。

素材制作部分,原文称 Claude Code 在安装 Blender MCP 后,会自行寻找工具完成建模。

Step 2:连续运行 24 小时提升画面

首版达到可玩状态后,Anshu 会再给 Opus 5 下达一个持续 24 小时的任务,要求它全面提升视觉表现。此时多个子 Agent 开始并行工作,以提高效率;评委 Agent 则把游戏截图与《星空》等 3A 太空游戏逐项对比,且不允许 Opus 5 私自降低评判标准。

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Anshu 还提到,过程中适当给模型正向反馈也有帮助,例如告诉它:“你有能力达到这个目标——尽你所能,不要放弃。”

Step 3:人工收尾并沉淀为 skill

在最后阶段,Anshu 会通过手机查看进度。如果模型在某些部分耗时过多,例如过度停留在星球场景,他会手动要求系统调整优先级。停止运行后,再使用其他 Claude 处理渲染问题、清理代码并完成部署。

完成后,Anshu 还要求 Opus 5 把经验总结成 skill,并上传到 GitHub。

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根据开源仓库介绍,Opus 5 在审核过程中还自行生成了一套验收工具,内置 17 项强制校验流程。相关脚本可以自动截取不同场景做对比、统计帧率,并分析曝光数据。

目前,《The Long Silence》已经可以直接在网页中试玩,地址为 https://longsilence.anshu.dev/ 。

更多开发者开始复用同一套方法

随着案例传播,这段提示词也带动了更多基于 Opus 5 的游戏原型实验。网友 Ryan Campbell 用这套方法迭代出一款卡丁车游戏,Opus 5 连续改进了局部渲染、移动端性能、操作和镜头,最终成品同样可以直接在浏览器试玩。

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另一位网友 Yogi Suria 则用相同思路做出了 Claudepunk 2077。

原文还提到,把这套指令迁移到 GPT-5.6 Sol 上后,效果同样不错,只是略逊于 Opus 5。按照文中判断,评委 Agent 的加入放大了模型在游戏原型开发中的作用,不同开发者都能用它做出不同类型的作品。

这股热潮与 Opus 5 的产品定位相呼应

文章认为,这一现象与 Anthropic 在发布 Opus 5 时强调的能力形成呼应:模型更适合处理长时间、多步骤任务,也更愿意检查结果、发现错误并持续迭代。从这个角度看,“挑战循环”更像是在 Opus 5 现有能力外,再套上一层更严格的校正机制。

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至于提出这套玩法的 Matt Shumer,文中称其本身是一名 AI 创业者和投资人。今年 2 月,他曾因题为《Something Big Is Happening》的一篇长文在科技圈引发大范围传播,累计浏览量超过 8000 万。那篇文章的观点是,大众对前沿模型能力的认知,已经明显落后于 AI 从业者的实际体验。

按原文说法,这次围绕 Opus 5 的游戏提示词热潮,也为这一判断提供了新的样本。

参考链接

  • https://x.com/anshuc/status/2081801979131818412
  • https://x.com/mattshumer_/status/2081830214384886228
  • https://x.com/mattshumer_/status/2081054356405731740
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