AI编程工具实测：Codex与Zcode+DeepSeek复刻饥荒Like小游戏对比

最近在折腾 AI 编程工具时，一直被一个问题吊着胃口：不同智能体客户端接上不同模型，实际写一个完整小项目时差距到底有多大？光看跑分和宣传页没有意义，于是我干脆拿经典生存玩法“饥荒Like”复刻当成了试金石，让 DeepSeek V4 Pro 相关模型 + Zcode、Codex 两个工具分别从空目录开始生成一个可玩的小游戏原型。今天这篇就把完整测试流程、核心配置、可复现代码和排错清单一起整理出来，文章略长，但对准备引入 AI 辅助开发的同学会有参考价值。

在正式开始之前先说明一点：我选择“饥荒小游戏复刻”并不是要把 Don't Starve 照搬，而是做一个功能类似的学习版 Demo，不涉及原作名称、美术素材和关卡设计。整个项目采用原生 HTML + Canvas + JavaScript，方便代码生成、方便浏览器直接运行，也更适合用来暴露编程助手在任务拆解、状态管理和多轮修改上的真实水平。

1. 为什么拿“饥荒小游戏”当 AI 编程工具的试金石

1.1 先对齐三个关键词

在展开实测细节前，先把这次涉及的几个概念说清楚，避免后面看配置时发懵。

DeepSeek V4 Pro：在最近一段时间的社区讨论里，这个名字出现得很频繁。需要提醒的是，不同模型服务商提供的 model 标识可能不一致，并不是所有平台都会把deepseek-v4-pro当作可直接调用的模型名。真实使用时，而是要以你当前 API 服务商的控制台列表为准。本文提到的“DeepSeek V4 Pro”更像是一个测试目标名称，实际测评中如果模型名不对，会直接报there is an issue with the selected model deepseek v4 pro，这个我在后面排错章节会单独讲。

Zcode：一个围绕智能编码场景设计的客户端工具，网上讨论常会把它和智谱生态放在一起说。它的核心卖点之一是支持长上下文，不少文章会提到“1 亿 token”“3 亿 token”等会话能力。实际体验时可以把它理解为一款类似 Codex 的编程智能体前端：在界面上描述任务，它会读取本地代码文件，自动增删改代码，并在终端或面板中展示执行过程。

Codex：OpenAI 推出的编程智能体工具，官方提供 CLI 和桌面端形态。它不仅能回答代码问题，还能在本地项目里完成“规划 -> 修改代码 -> 运行命令 -> 反馈结果”的闭环。默认使用 OpenAI 模型，但也允许通过配置文件接入第三方模型端点。

1.2 为什么选择“饥荒Like”而不是待办清单

现在很多 AI 编程工具演示案例都是“生成一个 ToDo List”或者“写一个计算器”。这类项目流程太短，只要模型背过类似代码，生成质量看起来都会不错，根本测不出编程智能体的差异。

“饥荒Like”生存小游戏却能暴露不少真实问题：

• 涉及玩家移动、资源采集、饱食度衰减、战斗、怪物 AI、昼夜循环等多个系统；
• 各系统之间状态相互影响，饥饿值低了要掉血，白天黑夜要改变视野，怪物会主动追击；
• Canvas 游戏需要在requestAnimationFrame单循环里维护增量时间，如果模型不理解dt，写出来的游戏要么速度失控，要么卡顿；
• 需要跨多个代码块维护全局变量，很容易出现“上下文一长就忘记前面设定”的问题；
• 资源类型、掉落物、攻击判定都强依赖坐标距离计算，非常考验代码结构。

所以这个项目的复刻过程能很好回答：一个编程工具的真正短板，到底是模型太笨，还是智能体没把代码改对？我用同一个需求文档，分别在 Zcode 中接入 DeepSeek 系列模型，以及在 Codex 中使用默认配置，从零搭建同一款游戏，再横向观察修复 Bug 的多轮表现。

2. 环境准备：Codex 与 Zcode 的安装

2.1 环境要求

如果只是让 AI 生成一段代码，哪个工具都差不多。但要做“饥荒小游戏复刻”这种需要代理读写项目文件的任务，建议先把本地环境整理干净。本次测试使用的是一台 Windows 11 x64 电脑，Node.js 版本为 20+，Python 环境为 3.11。如果你使用的是 macOS 或 Linux，命令差异不大，只是全局安装路径和 shell 配置会不同。

需要准备的工具列表如下：

• Node.js 20 或更高版本，用于本地预览 HTTP 服务；
• Git，用于记录 AI 每次修改前后的代码变化；
• 一个模型服务商的 API Key，比如 DeepSeek API Key；
• Codex CLI 或 Codex 桌面端；
• Zcode 客户端；
• 一个空的测试项目目录，避免让工具去读无关历史代码。

需要说明的是，各工具版本迭代较快，安装包的下载方式也可能调整，建议打开对应官方文档获取最新地址。本文章节的重点是“为什么要这样配”和“报错以后怎么查”，而不是锁死某个具体版本号。

2.2 安装 Codex CLI

Codex CLI 的安装依赖 npm 或 Homebrew。以 npm 方式为例，在终端执行：

npm install -g @openai/codex

安装完成后，执行codex --version验证是否安装成功。如果终端提示codex 不是内部或外部命令，需要检查 npm 全局安装路径是否在 PATH 环境变量中。

在 Windows 下，如果依赖 Rust 工具链构建失败，可以优先使用官方提供的桌面版安装包。之后在项目根目录执行：

codex

即可进入交互式编程智能体界面。

2.3 安装并启动 Zcode

Zcode 的安装方式比 Codex 更偏向图形界面操作。你可以从相关官网下载安装包，安装完成后启动客户端，使用账号登录或配置 API Key。在部分版本中，Zcode 也提供命令行入口，具体以你下载版本的 README 为准。

安装 Zcode 成功后，建议先做下面几件事：

1. 进入设置，找到“模型供应商”或“Provider”配置；
2. 确认是否已经预置了 DeepSeek API 模板；
3. 准备一个专门用于本项目的空目录，不要直接让智能体读取整个磁盘文件。

从实际体验看，Zcode 对新手更友好，比较适合在图形界面里观察“它到底改动了哪些文件”；Codex 则更接近终端工作流，适合长期写脚本和命令行工具的开发者。两者并不冲突，后面我会给出结合使用的建议。

2.4 准备好模型 API Key

无论使用哪个工具，只要是接入第三方模型，都要准备 API Key。以 DeepSeek 平台为例，注册后进入控制台，创建 API Key，然后记录两个信息：

• base_url，也就是模型接口地址；
• model名称，如deepseek-chat、deepseek-reasoner，或你所在平台提供的其他标识。

真实项目里千万不要把 API Key 硬编码进前端代码，也不要提交到 Git 仓库。我建议在本地创建.env文件管理敏感信息，并确保.gitignore正确忽略该文件。生成 API Key 时也要设置额度上限，防止测试过程中因为死循环导致账单异常。

3. 核心配置：让 Codex 和 Zcode 接入 DeepSeek 模型

3.1 Codex 接入自定义模型 Provider

Codex 默认连接 OpenAI 模型，但它支持通过config.toml添加自定义模型服务商。这很像给前端配置 axios 的baseURL，只不过这里配置的是一个完整的编码智能体。

先找到 Codex 配置文件所在目录，在常见系统里通常为~/.codex/config.toml。下面是一个最简配置示例：

model = "deepseek-v4-pro" [model_providers.deepseek] name = "DeepSeek" base_url = "https://api.deepseek.com/v1" env_key = "DEEPSEEK_API_KEY" wire_api = "chat"

配置项说明：

• model：指定默认使用的模型名，必须和 API 服务商提供的名称完全一致；
• [model_providers.deepseek]：定义一个名为deepseek的模型供应商；
• base_url：供应商接口地址，缺少/v1或填错都会导致鉴权失败；
• env_key：告诉 Codex 从哪个环境变量读取 API Key；
• wire_api：接口协议风格，这里填chat表示走 Chat Completions 格式。

配置完成后，打开终端执行：

export DEEPSEEK_API_KEY="你的Key" codex --provider deepseek

如果模型名不存在或服务商尚未支持，Codex 会返回类似下面的错误：

There is an issue with the selected model deepseek-v4-pro

此时不要急着认为“模型不行”，应该先到 API 服务商的控制台确认实际模型名，并把config.toml中的字符串改成正确的值。

3.2 Zcode 添加 DeepSeek 模型

Zcode 的模型配置通常在图形界面里完成。进入模型或 Provider 设置，选择“自定义模型”或“添加供应商”，填写参数：

Provider 名称：DeepSeek Base URL：https://api.deepseek.com/v1 API Key：你的 Key 模型 ID：deepseek-v4-pro 或服务商列表中实际存在的模型名

保存后建议新建会话测试一次。

如果遇到“会话提问的时候好像没有上下文”的情况，大概率不是模型变笨了，而是：

• 会话里没有把项目目录正确添加到工作区，导致智能体根本没读取到代码；
• 开启了每次提问独立请求的模式，上下文没有累积；
• 上下文总长度超过了当前所配模型的能力上限，旧内容被自动丢弃。

因此在 Zcode 中开始项目前，需要先确认工作区目录已加载。如果工具支持“自动包含最近文件”或“补充本地项目上下文”的相关选项，建议打开。长上下文是本类工具的一大卖点，但如果项目里包含node_modules或构建缓存，不是所有内容都适合塞进上下文中，需要设置忽略规则。

3.3 为什么配置一直不生效

很多人在配置自定义模型时会有一种感觉：明明填对了，工具还是用默认模型回答。原因通常有三个：

1. 缓存未清理：部分客户端会缓存 provider 列表，修改后需要重启应用，甚至删除本地配置缓存；
2. 模型名和端点不匹配：服务商不一定使用公共标准名，比如控制台里显示的是DeepSeek V4 Pro，但 API model 字段却是另一个内部代号；
3. 没有切换会话：在旧会话中修改模型配置，会话仍然沿用旧的模型参数，所以最好新建会话验证。

遇到这类问题的最快排查路径是：先在本地用 curl 或 Postman 直接调用 API，确认这个模型名和密钥确实可用；再用该信息去配置智能体工具。这样能快速把问题定位到“API 服务端”还是“客户端配置”。

4. 饥荒Like 小游戏复刻：需求拆解与代码演示

4.1 先把游戏需求压缩成可执行清单

这次实测里最容易翻车的地方就是最初的需求描述。如果直接让 AI 做“复刻饥荒”，它可能会生成一段美丽但无法运行的伪代码。经过几轮踩坑后，我把需求打磨成了下面这个版本，并同步给了 Zcode 和 Codex。

复刻目标：

• 玩家角色在地图上自由移动，视角为俯视角；
• 地图上随机生成树木、浆果丛和怪物；
• 玩家靠近树木后，按空格砍树，获得木头；
• 玩家靠近浆果丛后，按空格采集，饥饿值恢复；
• 玩家饥饿值会随时间下降，饥饿值归零后生命值开始减少；
• 按 F 键攻击附近怪物，击败怪物后获得食物；
• 怪物会主动靠近并攻击玩家；
• 游戏进入夜间时视野范围缩小；
• 玩家生命值归零时，游戏结束。

为了让 AI 不陷入“自由发挥”状态，我还给它补充了一段约束：使用原生 JavaScript、Canvas、requestAnimationFrame、单 HTML 文件，不引入外部图片资源，所有图形使用 Canvas 基础图形绘制。

4.2 技术选型：为什么用 HTML + Canvas

很多读者可能会问：既然是复刻饥荒，为什么不用 Unity 或 Phaser？原因在于这次测试的核心目的是评估 AI 编程工具，而不是追求成品商业品质。HTML + Canvas 的方案具备几个不可替代的优势：

• 环境简单，浏览器直接打开即可运行；
• 生成物可视化反馈快，AI 改完代码后马上能刷新验证；
• 不需要安装大型游戏引擎，能让模型把注意力集中在逻辑而不是引擎 API 上；
• 一旦生成结果出现问题，可以很快在浏览器 DevTools 中定位到具体函数。

在实际业务中，如果你的项目同样需要快速验证某个玩法原型，这套技术组合也非常适合。

4.3 给 AI 的提示词怎么写

同一个模型，在“给我做饥荒”和下面这种结构化提示词下产生的项目质量差别巨大。我在测试中使用的核心提示词如下：

你是一名资深 HTML5 小游戏开发工程师。请使用原生 JavaScript + Canvas 实现一个“饥荒Like”生存小游戏 Demo： 1. 玩家角色使用 WASD 移动； 2. 地图随机生成树木、浆果丛和怪物； 3. 玩家靠近树木时按空格砍树，获得木头； 4. 玩家靠近浆果丛时按空格采集，恢复饥饿值； 5. 饥饿值随时间下降，饥饿值归零后生命值持续减少； 6. 按 F 攻击附近怪物，击败怪物获得食物； 7. 怪物会自动追击玩家，碰到玩家后造成伤害并进入攻击冷却； 8. 游戏具备白天黑夜循环，夜晚缩小视野； 9. 单 HTML 文件即可，无需外部资源，代码保留中文注释； 10. 请在画面左上角显示生命值、饥饿值、木头数量、食物数量。

这段提示词的价值在于把“游戏系统”拆分成了“输入事件”和“系统规则”。项目一旦复杂，AI 编程工具很难自己补齐所有细节，所以我们要尽量把模糊的交互判定写成可验收的行为描述。

4.4 核心代码结果展示

下面这段代码是让 AI 完成需求后的一个整理版本。用文本编辑器保存为ds-survival-demo.html，浏览器打开即可运行。

<!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>饥荒Like 生存 Demo</title> <style> * { margin: 0; padding: 0; } body { min-height: 100vh; background: #0e2612; display: flex; align-items: center; justify-content: center; } canvas { background: #315c2e; border: 2px solid #18331a; display: block; } p { color: #d8f0d8; font-family: 'Courier New', monospace; margin-top: 10px; text-align: center; } </style> </head> <body> <div> <canvas id="game" width="960" height="640"></canvas> <p>WASD移动 | 空格砍树/采集 | F攻击 | 活下去</p> </div> <script> const cv = document.getElementById("game"); const ctx = cv.getContext("2d"); const W = cv.width; const H = cv.height; const keys = {}; addEventListener("keydown", e => { keys[e.code] = true; e.preventDefault(); }); addEventListener("keyup", e => { keys[e.code] = false; }); const rand = (min, max) => Math.random() * (max - min) + min; const clamp = (value, min, max) => Math.max(min, Math.min(max, value)); const distance = (a, b) => Math.hypot(a.x - b.x, a.y - b.y); const player = { x: W / 2, y: H / 2, r: 16, speed: 170, hp: 100, hunger: 100, wood: 0, food: 0, attackCd: 0, actionCd: 0 }; let trees = []; let bushes = []; let monsters = []; let gameTime = 0; let gameOver = false; function createWorld() { trees = []; bushes = []; monsters = []; for (let i = 0; i < 7; i++) { trees.push({ x: rand(60, W - 60), y: rand(60, H - 60), hp: 3 }); } for (let i = 0; i < 12; i++) { bushes.push({ x: rand(60, W - 60), y: rand(60, H - 60), food: Math.floor(rand(2, 5)) }); } } function spawnMonster() { monsters.push({ x: rand(60, W - 60), y: rand(60, H - 60), hp: 4, speed: rand(50, 80), hitCd: 0 }); } function resetGame() { player.x = W / 2; player.y = H / 2; player.hp = 100; player.hunger = 100; player.wood = 0; player.food = 0; player.attackCd = 0; player.actionCd = 0; gameTime = 0; gameOver = false; createWorld(); for (let i = 0; i < 2; i++) { spawnMonster(); } } resetGame(); setInterval(() => { if (!gameOver && monsters.length < 3) { spawnMonster(); } }, 8000); function update(dt) { if (gameOver) return; let dx = 0; let dy = 0; if (keys["KeyW"] || keys["ArrowUp"]) dy -= 1; if (keys["KeyS"] || keys["ArrowDown"]) dy += 1; if (keys["KeyA"] || keys["ArrowLeft"]) dx -= 1; if (keys["KeyD"] || keys["ArrowRight"]) dx += 1; if (dx !== 0 || dy !== 0) { const len = Math.hypot(dx, dy); player.x += (dx / len) * player.speed * dt; player.y += (dy / len) * player.speed * dt; } player.x = clamp(player.x, player.r, W - player.r); player.y = clamp(player.y, player.r, H - player.r); player.actionCd -= dt; player.attackCd -= dt; player.hunger = Math.max(0, player.hunger - dt * 1.5); if (player.hunger <= 0) { player.hp = Math.max(0, player.hp - dt * 2); } // 空格砍树或采集 if (keys["Space"] && player.actionCd <= 0) { player.actionCd = 0.45; let minD = 70; let target = null; let targetType = ""; for (const tree of trees) { const d = distance(player, tree); if (d < minD) { minD = d; target = tree; targetType = "tree"; } } for (const bush of bushes) { const d = distance(player, bush); if (bush.food > 0 && d < minD) { minD = d; target = bush; targetType = "bush"; } } if (target) { if (targetType === "tree") { target.hp -= 1; if (target.hp <= 0) { player.wood += 1; trees = trees.filter(t => t !== target); } } else if (targetType === "bush") { target.food -= 1; player.hunger = Math.min(100, player.hunger + 12); player.food += 1; } } } // F 攻击 if (keys["KeyF"] && player.attackCd <= 0) { player.attackCd = 0.35; let nearest = null; let nearestD = 80; for (const monster of monsters) { const d = distance(player, monster); if (d < nearestD) { nearestD = d; nearest = monster; } } if (nearest) { nearest.hp -= 2; if (nearest.hp <= 0) { player.food += 2; monsters = monsters.filter(m => m !== nearest); } } } // 怪物追击与攻击 for (const monster of monsters) { const d = distance(player, monster); if (d > 1) { const step = monster.speed * dt; monster.x += (player.x - monster.x) / d * step; monster.y += (player.y - monster.y) / d * step; } monster.hitCd -= dt; if (d < 34 && monster.hitCd <= 0) { player.hp = Math.max(0, player.hp - 6); monster.hitCd = 1.2; } } // 浆果缓慢刷新 for (const bush of bushes) { if (bush.food < 5 && Math.random() < dt * 0.05) { bush.food += 1; } } if (player.hp <= 0) { gameOver = true; } gameTime += dt; } function drawPlayer() { ctx.save(); ctx.beginPath(); ctx.arc(player.x, player.y, player.r, 0, Math.PI * 2); ctx.fillStyle = "#f1c27d"; ctx.fill(); ctx.strokeStyle = "#7a4b1a"; ctx.lineWidth = 2; ctx.stroke(); ctx.beginPath(); ctx.arc(player.x - 5, player.y - 3, 3, 0, Math.PI * 2); ctx.fillStyle = "#222"; ctx.fill(); ctx.beginPath(); ctx.arc(player.x + 5, player.y - 3, 3, 0, Math.PI * 2); ctx.fill(); ctx.restore(); } function drawTree(tree) { ctx.fillStyle = "#5d3a1a"; ctx.fillRect(tree.x - 6, tree.y - 4, 12, 28); ctx.fillStyle = tree.hp > 1 ? "#2d7a3a" : "#b3d65f"; ctx.beginPath(); ctx.arc(tree.x, tree.y + 4, 24, 0, Math.PI * 2); ctx.fill(); } function drawBush(bush) { ctx.fillStyle = "#3e7f3e"; ctx.beginPath(); ctx.ellipse(bush.x, bush.y, 18, 12, 0, 0, Math.PI * 2); ctx.fill(); if (bush.food > 0) { ctx.fillStyle = "#e63946"; for (let i = 0; i < Math.min(bush.food, 4); i++) { ctx.beginPath(); ctx.arc(bush.x - 8 + i * 6, bush.y - 4, 4, 0, Math.PI * 2); ctx.fill(); } } } function drawMonster(monster) { ctx.fillStyle = "#3d2b1f"; ctx.beginPath(); ctx.arc(monster.x, monster.y, 20, 0, Math.PI * 2); ctx.fill(); ctx.fillStyle = "#c1121f"; ctx.beginPath(); ctx.arc(monster.x - 6, monster.y - 4, 5, 0, Math.PI * 2); ctx.fill(); ctx.beginPath(); ctx.arc(monster.x + 6, monster.y - 4, 5, 0, Math.PI * 2); ctx.fill(); ctx.fillStyle = "#222"; ctx.beginPath(); ctx.arc(monster.x - 6, monster.y - 4, 2, 0, Math.PI * 2); ctx.fill(); ctx.beginPath(); ctx.arc(monster.x + 6, monster.y - 4, 2, 0, Math.PI * 2); ctx.fill(); } function drawHUD() { ctx.fillStyle = "rgba(0,0,0,0.5)"; ctx.fillRect(8, 8, 280, 90); ctx.font = "14px 'Courier New', monospace"; ctx.fillStyle = "#fff"; ctx.fillText("生命: " + Math.max(0, Math.floor(player.hp)), 20, 34); ctx.fillText("饥饿: " + Math.max(0, Math.floor(player.hunger)), 20, 58); ctx.fillText("木头: " + player.wood + " 食物: " + player.food, 20, 82); } function render() { ctx.clearRect(0, 0, W, H); // 简单地面网格 ctx.strokeStyle = "rgba(200,230,200,0.25)"; ctx.lineWidth = 1; for (let i = 0; i < W; i += 40) { ctx.beginPath(); ctx.moveTo(i, 0); ctx.lineTo(i, H); ctx.stroke(); } for (let i = 0; i < H; i += 40) { ctx.beginPath(); ctx.moveTo(0, i); ctx.lineTo(W, i); ctx.stroke(); } for (const bush of bushes) drawBush(bush); for (const tree of trees) drawTree(tree); for (const monster of monsters) drawMonster(monster); drawPlayer(); drawHUD(); // 昼夜循环：每 40 秒一个周期，后 30% 时间进入夜晚 const cycle = gameTime % 40 / 40; const isNight = cycle > 0.7; if (isNight && !gameOver) { const nightProgress = (cycle - 0.7) / 0.3; const gradient = ctx.createRadialGradient( player.x, player.y, 40, player.x, player.y, 150 + nightProgress * 100 ); gradient.addColorStop(0, "rgba(2, 6, 20, 0)"); gradient.addColorStop(1, "rgba(2, 6, 20, 0.88)"); ctx.fillStyle = gradient; ctx.fillRect(0, 0, W, H); } if (gameOver) { ctx.fillStyle = "rgba(0,0,0,0.72)"; ctx.fillRect(0, 0, W, H); ctx.fillStyle = "#e63946"; ctx.font = "36px 'Courier New', monospace"; ctx.textAlign = "center"; ctx.fillText("游戏结束", W / 2, H / 2 - 10); ctx.fillStyle = "#d8f0d8"; ctx.font = "16px 'Courier New', monospace"; ctx.fillText("刷新页面重新开始", W / 2, H / 2 + 30); ctx.textAlign = "left"; } } let lastTime = performance.now(); function frame(now) { let dt = (now - lastTime) / 1000; dt = Math.min(dt, 0.05); lastTime = now; update(dt); render(); requestAnimationFrame(frame); } requestAnimationFrame(frame); </script> </body> </html>

代码结构并不复杂。update(dt)中先处理玩家移动和状态衰减，再处理空格交互、F 攻击和怪物逻辑；render()中绘制地面、资源、敌人、HUD 和夜晚遮罩；整体采用固定的 requestAnimationFrame 循环，因此受刷新率影响较小。

这段代码的关键在于，生成工具必须理解“攻击冷却”和“采集冷却”是两类不同的冷却，否则会出现按住空格后饥饿值瞬间回满的问题。这也是评估模型逻辑是否细致的一个小考点。

4.5 运行验证

将上面的代码保存为ds-survival-demo.html，然后用浏览器直接打开。更推荐在项目目录下启动一个本地静态服务，以避免后续扩展模块时出现文件协议限制：

npx serve .

运行后应满足以下默认状态：

• 玩家出生在画面中央，可使用 WASD 移动；
• 画面中存在绿色树木、浆果丛和深色怪物；
• 按住空格，在树旁可砍树并获得木头，在浆果丛旁可采集食物；
• 饥饿值随时间降低，降到 0 后生命值开始下降；
• 点击 F 可攻击怪物，怪物靠近会造成伤害；
• 运行一段时间后画面进入夜晚视野缩小状态；
• 生命值归零后显示“游戏结束”。

5. 实测记录：Codex vs Zcode + DeepSeek

5.1 测试方法与评分规则

我在同一台机器上，使用相同版本的需求提示词，分别完成两次测试。

第一次在 Zcode 中接入 DeepSeek 系列模型，第二次使用 Codex 官方默认模型配置。评分维度设为：

• 首次生成成功率：一次生成后页面能否正常运行，不出现脚本报错；
• 需求覆盖率：是否完成砍树、采集、饥饿、怪物、昼夜循环等核心需求；
• 多轮修改能力：当我提出“攻击频率太高”“饥饿消耗太快”“夜晚不够暗”等调整需求时，工具能否准确定位代码位置并修改，而不是把整个文件重写；
• 上下文一致性：经过多轮修改后，是否还记得前面的功能，不出现“修好战斗，却忘记饥饿系统”的情况；
• 使用流畅度：安装、配置、切换模型、查看 diff 等操作过程是否顺畅。

5.2 对比结果

下表是个人测试结果，不代表所有项目场景结论：

需要特别说明的是：这次测试的对比主体并不是严苛的“谁打几分”，而是不同工具和模型组合的适用场景。如果你只需要会读代码、补单元测试，两者都够用；如果你要在没有图形界面的服务器上持续执行长时间重构任务，Codex 的命令行交互可能更省事；如果你希望反复修改同一个功能需求，Zcode 的长上下文会减少“前面代码被忘掉”的频率。

5.3 两种工具暴露出的不同问题

Codex 侧的问题

Codex 在首次生成阶段对代码结构和变量命名比较讲究，但有时候会“过度设计”。比如面对“复刻饥荒小游戏”这种需求，它可能会生成一个包含engine.js、entities.js、scenes.js的多目录工程。这对大项目是优点，但对只想快速验证玩法的 Demo 却是浪费。

另外，Codex 接入自定义模型时可能遇到的报错更多集中在协议兼容层面：

cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses. provider ...

这类报错通常不是模型能力问题，而是本地代理工具或第三方 Provider 并不支持 Codex 所使用的/responses端点。如果你是通过本地代理服务切换模型端点，需要核对 Provider 的接口规范是chat还是responses格式。

Zcode + DeepSeek 侧的问题

Zcode 图形界面让配置过程更平滑，但 AI 在生成逻辑时偶尔会把“数据结构”和“渲染代码”耦合在一起，导致后期扩展困难。比如做完战斗系统后，想让怪物有不同的移动速度，它可能把所有怪物类型写死在 update 函数里，而不是抽取成一个对象结构。

同时，如果一次需求描述得太复杂，DeepSeek 模型也会出现“看起来逻辑完整，但漏掉了攻击冷却初始值”之类的小问题。这不是模型不会写代码，而是用户提示词里没有明确规定状态边界。针对这种问题，模型自己的修复思路往往是给每个变量强行加一个“防御性初始化”，这时候开发者的作用反而更加重要。

5.4 回到标题：夯爆了还是拉完了

从结果来看，两者都没有到“夯爆了”或者“拉完了”的极端状态。

在“饥荒小游戏复刻”这个任务里，无论 Zcode 接 DeepSeek 还是 Codex 默认模型，只要能正确理解需求列表，都能生成一个可运行的原型。真正的差异在三轮以上修改后开始显现：Zcode 的长上下文让我在连续改动“采集冷却”“怪物速度”时少了很多解释成本；Codex 对文件级修改的感知很稳，但自定义模型接入时的报错需要开发者对协议有基础认知。

如果把问题放大到真实工程，最理性的观点是：编程工具优化的是“写代码的组织效率”，不能完全替代“判断需求是否合理”的思考。拿这次复