games-development-ai/CLAUDE.md

造梦AI 游戏生态平台

本文件只讲三件事：项目定位、项目目标、项目目录。 工作方式、规范、技能、流程一律见 AGENTS.md 与 .agents/，本文件不重复。

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一、项目定位

造梦AI = AI 驱动的全民游戏创作与变现生态平台。

核心命题：

• 零基础用户用一句话就能做出可上线、可变现的轻量小游戏；
• 玩家像刷短视频一样在"游戏流"里发现并即点即玩；
• 平台靠广告分成 / 订阅会员 / B 端定制三条线变现。

差异化壁垒 = 生成 + 流量 + 变现"全闭环"。竞品多停在"生成工具"，造梦把"做得出 → 有人玩 → 赚到钱"接成一条链路；真正护城河不在生成引擎（会被大模型追平），而在数据、网络效应、资产与合规四层壁垒。

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二、项目目标（MVP 阶段）

MVP 目标：交付一个种子用户可试用的全链路闭环——创作→生成→预览→发布→审核→游戏流→试玩→互动→广告→收益→遥测→推荐优化。

关键量化指标：

指标	目标值	来源
AI 生成成功率	≥ 80%（基于 3-5 个模板）	MVP 执行 spec
游戏流首屏加载	P75 < 3s	MVP 执行 spec
服务可用性	≥ 99.5%	可用性目标
MVP 基础设施成本	< 5000 元/月（投资人版核算约 ¥4,300/月，年化 ~5 万）	投资人版
P0 产品功能覆盖	55/55 项 P0 产品功能可验证（Doc A 产品口径）	三文档套件 Doc A/C

两份路线并存，勿混用：

• 投资人版（HJ-ARCH-002）：5 人核心团队 + ¥4,300/月基础设施 + 11 周 MVP，强调资本效率与窗口期验证。
• MVP 执行 spec（HJ-MVP-SPEC-001）：10 人 × 3 周（15 工作日），强调契约先行 + 五工位并行。验收 = Doc A 的 55 项 P0 产品功能；工作量 ≈137 技术项。
• 生成成功率：以执行 spec ≥80% 为准（投资人版未直接给数值）。引用指标时以对应文档为准。

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三、项目目录

3.1 三个独立 Git 仓库（业务代码仓，当前仓库尚不含其代码）

仓库	定位	技术栈
game-cloud	后端（Yudao Cloud fork + 13 个游戏业务模块）	Java 17 + Spring Cloud Alibaba + MySQL + RocketMQ + Redis + Nacos + Dify + OpenGame
game-admin	管理后台前端（运营/管理员用）	Vue3 + Element Plus（yudao-ui-admin-vue3 fork）
game-studio	产品端前端（创作者 + 玩家用）	Vue3 + Vant + 自研轻量 Canvas Runtime(<15KB, Tier1) + WanxiangGameSDK；3D/独立App 为远期分层（详见 .agents tech-decisions §1.1）

3.2 当前仓库（文档仓）目录结构

games-development-ai/
├── CLAUDE.md                  # 本文件：定位/目标/目录
├── AGENTS.md                  # AI/工程师工作入口指南
├── docs/
│   ├── architecture/          # 6 份架构设计文档（投资人版/技术决策版/开发团队版 + 三文档套件：产品需求清单·技术架构与模块·需求模块映射）
│   ├── agent-specs/           # 执行级 spec（如 Prompt 治理执行版）
│   ├── superpowers/specs/     # MVP 执行 spec 等执行级规格
│   └── memorys/               # 任务历史快照（带日期归档，长期留存）
├── docs-design/               # 产品/视觉设计资料
└── .agents/                   # Agent 能力中枢（knowledge/rules/skills/workflows）