你有没有想过，一年后你的工位会变成什么样？
不是那种"AI取代人类"的宏大叙事，就是具体到某一天——你几点起床、打开什么软件、和什么东西协作、几点能下班。触乐最近和几个游戏行业的从业者聊了聊，让他们想象了一下未来的工作日。结果挺有意思的：有人想10点起床喂AI素材，有人现在已经把一天的工作压缩到2小时，还有人发现自己变成了"薛定谔的摸鱼状态"。
这些故事拼在一起，大概能让我们看清一件事：AI确实在重塑游戏行业的工作流，但重塑的方式比想象中更具体，也更矛盾。
【从一周到几分钟】
第一位受访者正在做一款推理解谜游戏，团队三个人，他负责制作和策划。他的代码背景是前端设计和数据分析，程序设计这块基本从零开始。
他现在用Cursor跑Claude搭建工作流。整个游戏的程序——物品系统、证据系统、匹配系统、奖励系统——全是他把需求详细分解后，让AI具体设计的。
他对比了一下以前在公司的工作方式：写一份需求文档，把逻辑、字段、交互节点、基本情景全理出来，这一步就要一周到一周半。现在用自然语言告诉AI要做什么，几分钟就能搭出基本框架。
但他想象中的"理想状态"还没实现。
他希望一年后能10点起床，先把脑洞素材或草稿喂给AI生图，看效果是否符合想象，然后丢进编辑器里尝试各种玩法、小故事、小对白，"先让自己开心一下"。下午冷静下来，再用AI把碎片想法组织成系统化内容。晚上不用工作，出门散步或在家睡觉。
现实是经常调细节、调AI调到凌晨两三点。
框架搭完后要填东西：场景怎么跳转、证据编号是什么、分镜怎么衔接、物品对应哪条推理路径——这些配置工作需要他一条一条对。而且AI到了具体细节会"跳"，上下文一多就迷糊。
他举了个例子：之前设计的推理环节，线索是主角拿到受害者家里的闭路电视录像，实际配置时才发现逻辑漏洞——一个不知情的主角凭什么知道录像的具体时间段？这类问题需要在需求推进中不断补完，策划必须一边开发一边跟进设计逻辑，最终产出大量具体的配置参数。
这部分工作量大、琐碎，但直接决定玩家有没有参与感和体验感。目前的AI既做不了这些，也发现不了这些问题。
他更希望AI能更好地理解需求、分解需求，进一步优化工作流，更准确地完成配置。如果AI的上下文记忆能力有本质提升，至少能省三到五天不用跟表格和琐碎信息纠缠。
关于创意，他的态度很明确：创意是团队的底线，即便AI能做，做出来也不是他们想要的。
他还提到一个被忽略的副作用：AI让他的进度跑得太快，快到队友跟不上。小团队很难让美术、程序、策划一起推进，以前没有AI的时候，三方会在会议上一次次讨论磨合，"很低效和无聊的过程"，但这个过程让大家对要做什么产生共识。现在AI帮他把无聊的部分做完了，他脑子里有宏大的系统，但很难跟其他人讲清楚。
三五年后的事他想象不到，但有个方向觉得好玩：如果AI实时演算能力够强，NPC不用靠策划一条一条写死脚本，而是靠系统去算。设定一条规则比如"这个角色绝对不会背叛"，其他行为靠AI演算，玩家怎么对待它，它就怎么反应，周围NPC也跟着变。以前非线性叙事全靠策划手写，写死人也覆盖不了多少分支，融入AI后自由度完全不一样。
当然Token消耗会很恐怖。也许会有新商业模式，比如充100块的Token玩到用完为止，"好像又回到了最早网游卖点卡的逻辑"。他补了一句：以前的点卡游戏都挺好玩的。
第二位受访者在做游戏运营，负责好几款游戏的投放。这些游戏都偏老，有的已经十几二十年，内容太多，她以前一个都没玩过，也不是喜欢的类型。从开始工作，写投放文案几乎全靠AI，让它查游戏有什么元素，写出来再具体优化。
她去年刚进组时，AI在工作中的普及率还不高。她在GPT-3.5更新时就开始用，充了好几个AI工具的年会员，使用率一直很高。对AI的熟悉让她能快速融入工作流，在同事大多还在用豆包的时候，她已经能把一天的工作量压缩到2小时，剩下的时间用来摸鱼。
后来公司强推AI，所有人都得用，效率确实提高了，但工作量也跟着变高。"以前一个小时做完的事现在15分钟搞定，老板不会觉得'太好了，大家轻松一点'，他只会想'剩下45分钟，还能让他们再干点什么？'"
她现在每天的工作完全围着AI转。工作文档都放进Obsidian建立知识库，早上9点半到工位，先问AI"我今天需要做什么"。获得具体待办事项后，把不同任务派给不同Agent——不同游戏的投放需求不一样，每个游戏都喂了对应的文档、活动资料和历史素材。
还有一个Agent专门帮她写日报。她蒸馏了自己过去的日报记录，现在能完全用她的语气生成汇报，"味道就跟我说话一模一样"，专门应付领导。
她有两个显示器，左边放工作文档，右边放AI窗口，同时开好几个AI工作，"就像收菜一样，哪个跑完了我就去收"。AI跑任务需要时间，中间间隙用来摸鱼。她在工位藏了一个手柄，之前摸鱼会玩《天国拯救2》这类耗时的游戏，但自从开始玩Vibe Coding，已经很久没摸过手柄了。
可Vibe Coding的状态又好像在认真工作，所以她目前的工作状态是"薛定谔的摸鱼"——永远处在工作和摸鱼的中间态。
把AI融入工作后，她第一次理解了老板为什么喜欢上班。"如果招了一帮从985、211出来的人替自己干活，而且只需要判断他们做得好不好，那种驾驭感确实很爽。现在我用着全球顶级的几个模型帮我做需求，就是这种感觉，只不过我一个人就是一个团队。"
但她说AI对她最重要的影响是一种"人格上的补全"。
上高中她最喜欢地理，但因为讨厌背政治选了理科。从那时起她就一直在想，为什么要分文科和理科？她觉得这种分法本质上是教育需要在很短时间里让人学会一门手艺。AI出来后，可以把她很多缺陷的地方补上。在过去她会有很多想法，但
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