朋友们～
前几天，一位朋友找到我帮忙用AI给孩子们做了一个侏罗纪公园沙盘网页⬇️
起因是朋友说一直有一个想法
能不能根据一个教材单元做一个html文件
让孩子们自己搭建属于自己的侏罗纪公园
他们可以拖动霸王龙、放置树林、建造景观……
整个过程就像搭积木一样，在玩中学习空间思维
于是，他把需求发给了几个AI 产品
帮我生成一个霸王龙模型
帮我做一个可以放进网页里的恐龙
帮我生成一个能直接使用的恐龙模型
....
结果并没有得到自己真正想要的东西
有时候生成出来一个根本没法使用的模型
折腾了好几天
甚至开始怀疑AI模型是不是做不了这个
真正的问题，不在模型
而是你到底是在和 AI 聊天
还是在让 AI 工作
这是两件完全不同的事情
举个最简单的例子
如果我要做的是一个完整的网站
里面有：
这些根本不是一句 Prompt 能完成的
它需要不断规划
不断修改
不断迭代
这时候
需要的已经不是聊天
而是一整套工作流程
也就是要用到
Agent
聊天模型，与 Agent 到底有什么区别？
我觉得可以用一句话理解
聊天
解决的是
一个问题
Agent
完成的是
一项工作
与AI对话工作流程是这样的
我↓问 AI↓AI 回答↓结束
而现在
越来越多项目开始变成这样
我提出目标↓Agent 拆解任务↓设计产品↓编写代码↓生成模型↓发现问题↓继续修改↓最终完成整个项目
它不是回答一次
而是在持续完成任务
那么让我们看看用agent，如何完成这项工作
第一步：先不要让AI直接做网页
其实这是最容易走偏的一步
因为如果产品都没设计清楚
AI代码写得越快
返工越快
所以，第一件事情
永远都是让 AI 做产品经理
这里我的 Prompt 很简单
产品定位：
我想做一个面向小学阶段学生的 3D 侏罗纪公园创造与空间探索工具
技术核心使用：
Three.js
最终交付形式：
可以直接在浏览器运行的完整 HTML Web 应用。
本项目不是简单 Three.js 技术 Demo
目标是完成一个：
具有自然历史博物馆级视觉气质、真实空间尺度、完整建造体验和较高产品完成度的 3D 侏罗纪公园沙盘形式
于是AI不仅分析
还给出了整个产品结构⬇️
这一刻
它已经不是回答问题
而是在做产品设计
第二步：交给 Agent工具开发
产品确定以后
接下来
真正开始进入开发阶段
这里我没有一句一句告诉它
按钮放哪里
菜单放哪里
而是直接告诉它。
整个产品目标是什么
然后不断让它迭代
01. 产品目标
这个产品的核心不是让学生学习 Three.js，也不是做一个普通恐龙小游戏。
核心目标是：
让小学阶段学生通过自主搭建一个侏罗纪公园，在真实三维环境中理解：
学生首先在电脑中设计自己的公园。
完成设计以后，可以进入自己建造的公园进行第一人称或游客视角探索。
最终也可以作为线下实体模型制作之前的数字设计工具。
02. 用户定位
主要用户：
小学阶段学生。
这里需要特别注意：
面向小学生 ≠ 幼儿化。
真正需要降低的是：
操作复杂度和认知成本。
因此核心原则：
视觉可以专业和真实，操作必须简单直观。
......
真正的工作已经变成了：
我负责提出要求
AI 负责修改
整个过程
更像是跟一个AI同事协作
而不是在聊天
第三步：开始制作恐龙
这也是朋友卡住的地方
很多人都会直接问
帮我生成恐龙
为对比不同提示词的区别
我在这一步也尝试用这样的提示词
于是生成的效果是这样⬇️
效果完全达不到自己想要的
真实、克制、有博物馆展陈感
因为，这句话对于 AI 来说
信息太少了
恐龙可以有很多种
是电影风？卡通风？儿童玩具？
AI 根本不知道
所以
我重新修改了提示词：
请生成一个用于 Three.js 网页的高质量 三角龙3D 模型。
要求：
- 最终导出为 GLB / GLTF，方便直接加载到 Three.js
- 模型尺寸按照真实尺度制作，1 unit ≈ 1 meter
整体效果：真实、克制、有博物馆展陈感，而不是游戏卡通恐龙。
于是AI在重新调整之后，效果变成了这样⬇️
你会发现
真正花时间的
不是生成
而是修改
AI 从来都不是一次成功
而是根据你的要求
去不断理解你的需求
不断接近你真正想要的效果
第四步：把模型放进网页
模型做好以后
真正的调整才刚开始
为什么模型打不开
为什么贴图丢失
为什么网页越来越卡
这些问题。
AI 全部帮我一点一点解决
做完整个项目以后，我最大的感受是什么？
说实话
让我震撼的
并不是最后这个网页
而是整个开发方式
以前
如果我要完成这样一个项目
我可能需要：
学习 Three.js
学习建模
学习 Blender
学习前端
学习灯光
学习材质
……
今天
我几乎没有真正去研究这些
我更多时间
是在思考
下一步应该做什么
哪里需要优化
Prompt 应该怎样写
哪里需要重新规划。
剩下的大部分工作
AI 都帮我完成了
所以
我越来越觉得
AI 真正改变的
不是效率
而是工作的方式
以前。
人负责实现
AI 负责辅助
今天
越来越多时候
AI 负责实现
人负责决策
或许这才是真正值得学习的能力
最后，把整个流程送给大家
关注公众号，回复“侏罗纪”
完整提示词文档就会出来啦～
后续会分享更多实践案例
也欢迎大家留言交流
下期见～
