ohmygame
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本应用为开源项目，仅供学习研究，请遵守其开源协议。
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图：OhMyGame 项目图标与开发者头像
设计文档要写，2D 原画要做，3D 建模要搞，视频要剪辑，代码要写，游戏要测试——一个独立游戏开发者通常需要在 5-6 个工具之间来回切换，工具之间的格式转换、资产导出就足以消磨掉大部分精力。更别提 AI 工具热潮中，每引入一个 AI 功能，又要再学一套新的 API 和配置。
ohmygame 解决的就是这个问题：把游戏制作的全链路能力——从设计文档到 AI 生成资产、从代码编写到游戏测试——全部整合进一个应用中。你描述想法，AI agent 驱动画布设计资产、编写代码、运行游戏预览、自动化测试，最后发布到一个可分享的链接。项目完全开源，代码透明，数据留在本地，支持 40+ AI 模型提供方，按需付费。
ohmygame 由 WhiteTowerAI 团队开发，核心设计理念来自一个观察：游戏制作的工作流本质上是跨工具的、多模态的协同，没有一个工具能同时覆盖设计、资产生产、编码和发布。传统的解决方案是工作流自动化（如 Makefile、CI/CD），但这要求开发者具备工程化能力，门槛较高。
ohmygame 的思路是让 AI agent 作为工作流的"总指挥"，而不是简单的"单点工具"。agent 不仅能调用代码补全，还能驱动画布（Canvas）上的设计节点、生成图像和视频、发布游戏，构建起真正端到端的自动化生产链路。
项目当前为 beta 阶段（v0.0.0-beta.4.9），已有 macOS 和 Windows 原生安装包发布，社区活跃，拥有 Discord 频道。
画布是 ohmygame 的核心工作区。在同一个画布上，设计文档、概念图、AI 生成图像、视频和 3D 模型可以并排存在。以一个角色设计为例：手绘一张草图，AI 可以将其扩展为系列角色图、制作动画视频、或者生成带骨骼绑定的 3D 模型——所有资产都在同一个空间里，可以直接拖拽进游戏项目。
资产生产方面，项目集成了多个 AI 图像生成和视频生成模型，通过 Pi agent 的 MCP（Model Context Protocol）适配器接入，可以灵活切换不同的模型提供方。所有生成的资产自动归入共享资源库（Asset Library），游戏项目直接引用，无需手动导出。
这是 ohmygame 区别于其他 AI 工具的核心能力。Agent 不只是帮你写代码，它像一个真正的游戏开发者一样工作：
这意味着：你在描述需求，Agent 负责执行——Draft → Asset → Code → Play → Fix，形成完整闭环。
| 游戏类型 | 技术实现 | 发布方式 |
|---|---|---|
| Web 游戏 | Three.js / React Three Fiber / Phaser | 可分享链接，浏览器直接玩 |
| 互动故事 | 自研节点图（Playable Nodes） | 图节点编辑器 + 状态/存档管理 |
| 通用游戏 | 任意引擎/技术栈 | 接入 Game Studio 插件协调各引擎 |
ohmygame 不绑定任何特定 AI 提供方。通过 Pi agent，项目支持从 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind、DeepSeek、Qwen 到 Groq、OpenRouter、Vercel AI Gateway 等 40+ 模型的接入。用户只需自带 API Key，按使用量付费，数据完全留在本地，无平台抽佣。
项目主体为 TypeScript，基于 Electron 构建桌面应用，使用 Vite 作为前端构建工具，核心依赖包括：
@earendil-works/pi-coding-agent：Pi AI coding agent 核心包，驱动所有 AI 对话和工具调用@earendil-works/pi-ai：Pi AI 基础能力包，提供模型接入和对话管理pi-mcp-adapter：MCP（Model Context Protocol）适配器，支持接入各种外部 AI 工具@gltf-transform/core + @gltf-transform/extensions：glTF 2.0 3D 模型处理库@silvia-odwyer/photon-node：Node.js 图像处理（滤镜、变换等）electron-updater：Electron 自动更新fastify：轻量 Node.js Web 服务框架（用于内置 HTTP 服务）@supabase/supabase-js：Supabase 客户端（用户认证和游戏发布后端）项目采用文件即工作区的设计：Web 游戏就是一个标准 Web 项目，设计文档是 Markdown，画布节点是 JSON，互动故事是节点图文件。这种设计使 AI agent 可以像编辑代码一样编辑所有资产，视觉编辑器与文件系统共用同一套数据模型。
构建系统支持分别构建 daemon（Electron 主进程）、renderer（渲染进程）、player（游戏运行时）和桌面应用，配套 electron-builder.yml 配置打包为 macOS 和 Windows 原生安装包。
项目提供预编译的 macOS 和 Windows 安装包：
这种方式对普通用户最友好，AI agent 在 Electron 窗口中运行，本地文件系统和游戏预览都集成在同一界面内。
# 克隆项目
git clone https://github.com/WhiteTowerAI/ohmygame
cd ohmygame
# 安装依赖
bun install # 或 npm install / pnpm install
# 启动开发模式
bun run dev
开发模式下，Vite 热重载生效，代码修改实时反映在应用中。桌面应用构建：
# 构建 macOS app
bun run package:mac
# 构建 Windows exe
bun run package:win
游戏内置了 web-game-host.html，可以直接在浏览器中预览 Web 游戏，无需完整 Electron 环境。
Beta 阶段的现实问题。 项目明确标注 "Expect rough edges"，当前 v0.0.0-beta.4.9 意味着核心功能虽有但稳定性欠佳，生产环境使用存在风险。
自动化测试深度有限。 Agent 的游戏测试（playtesting）目前是开环的：Agent 规划一批输入、执行、观察结果，但不具备实时反应能力，无法模拟真正的即时操作类游戏的手速和精准度。
跨平台发布能力不均衡。 Web 游戏发布体验成熟（有可分享链接），但原生桌面游戏（Windows/macOS）发布链路依赖各引擎自身的工具链，ohmygame 的 Game Studio 插件仍处于建设阶段。
依赖模型质量。 作为纯客户端应用，游戏最终质量高度依赖用户选择的 AI 模型——生成图像的美感、游戏代码的逻辑正确性都受模型能力限制。模型 API 费用也完全由用户自行承担。
ohmygame 代表了一种新兴的 AI 应用范式：AI Agent 驱动完整工作流，而非在单一环节（代码补全、图像生成）上做增强。它将 AI 能力从"工具增强"提升到"工作流代理"的高度。
从市场角度看，随着 AI 编程工具（Cursor、Windsurf、GitHub Copilot）的成熟，AI 在编程环节的辅助能力已获广泛认可。但游戏开发的全链路 AI 化——尤其是涉及多模态资产生产（图像、视频、3D）——ohmygame 是目前开源领域少数真正尝试端到端整合的项目之一。
其技术选型（Electron + TypeScript + Vite + Pi agent）也值得关注：选择 Electron 使得桌面应用开发成本可控，同时 Web 技术栈降低了跨平台资产渲染的学习门槛；而 Pi agent 作为中间层，则将 AI 模型接入与业务逻辑解耦，为未来更多 AI 能力的接入提供了灵活扩展空间。
想快速感受 AI 一站式游戏制作？ 最简单的方式是下载桌面安装包，对着画布描述你的游戏想法，看 AI agent 如何一步步从设计文档走向可玩原型。开发者和插件作者则可以通过 AGENTS.md 和 docs/plugins.md 了解如何扩展 ohmygame 的 AI 能力。
项目地址： https://github.com/WhiteTowerAI/ohmygame