AI Game Content Copilot
视觉代号 · 万象织梦
用固定表单和可比较版本，把游戏文本生成变成可评审的内容工作流。
游戏 AI内容生成工作流
项目定位、用户问题与产品目标
项目定位
Python/FastAPI 与 React/Vite 构建的游戏内容生成原型，覆盖七类文本场景、A/B/C 版本与五维评估。
目标用户与使用场景
需要快速形成游戏文本草案并对不同版本进行人工比较的内容策划或 AI 产品团队。
用户问题
开放式聊天难以稳定承接题材、语气、角色和长度约束，也不利于多版本比较。
为什么需要 AI
大模型适合提供文本候选，但必须通过结构化约束、版本对照和人工评审控制可用性。
产品目标
让内容生成从空白对话框变成输入明确、版本可比、结果可修改的工作流。
我的职责
- 01
拆解游戏文本场景与结构化输入字段
- 02
设计三版本生成、评估和优化流程
- 03
明确模型生成与人工评审边界
- 04
完成 FastAPI 后端与 React 前端原型
产品方案与技术工作流
核心产品决策
把内容需求拆成结构化输入、A/B/C 候选生成、五维检查提示、人工比选、反馈优化与文档导出，让模型产出进入可评审工作流。
- 01选择文本场景
- 02填写结构化约束
- 03生成 A/B/C 版本
- 04查看五维评估
- 05选择候选
- 06提交优化要求
- 07导出结果
Prompt、RAG 与 Agent 技术方案
- 七类文本场景共享基础输入，同时保留各自约束
- 一次生成三个候选版本，支持并排比较
- 五维评估用于提示检查方向，不替代内容负责人判断
- API Key 由本地环境配置，仓库不提供托管模型凭据
人工确认节点
确认世界观和角色约束选择或改写候选检查敏感内容与版权风险
测试方法与 Evaluation focus
以下内容是项目中记录或计划观察的评测维度，用于指导验证与迭代，不代表已经取得对应结果。
E01
设定一致性
E02
角色一致性
E03
表达质量
E04
可编辑性
E05
安全与合规
失败案例、边界与风险
模型边界与风险
不内置真实游戏 IP 内容；不包含官方美术或音频资产；生成结果需人工审核后使用
失败类型
- 三个版本高度相似
- 评估描述过于笼统
- 模型补写未提供的世界观事实
异常与边缘场景
- 输入约束冲突
- 版本差异不足
- 内容偏离角色设定
- API 不可用
迭代记录
游戏文本生成缺少固定输入、版本比较和后续优化路径。
- 分析
- 仅提供聊天框无法稳定复现相同创作条件。
- 改动
- 仓库建立七类场景表单、三版本生成、五维评估、优化与导出流程。
- 结果
- 当前公开仓库提供 FastAPI 后端和 React 18/Vite 前端原型。
- 下一步
- 继续补充失败样本和人工评审记录格式。
产品思考与下一步
内容 Copilot 应该提高候选形成和比较效率，而不是替代内容负责人做最终判断。
- 补充失败样本库
- 完善评审记录
- 增加输入冲突提示
产品结构
这个原型没有把生成入口做成一个无约束聊天框，而是让用户先选择场景、填写约束，再比较三个候选版本。五维评估提供检查提示，最终选择和修改仍由人完成。
当前限制
- 需要在本地配置模型 API
- 没有在线托管 Demo
- 不包含真实游戏 IP、官方图片或音频
- 生成结果仍需人工检查事实、语气与合规风险
Python/FastAPI 与 React/Vite 构建的游戏内容生成原型，覆盖七类文本场景、A/B/C 版本与五维评估。
↗PROJECT GALLERY
界面与过程证据
真实项目截图尚未写入本地。页面先使用原创概念封面保持完整体验，待补充文件已记录在资源清单。