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Cocos 游戏项目的 Claude Code 配置实践(1)：总览
游戏项目和前端开发不是一个物种，网络上的通用 Claude Code 配置在游戏开发里很难用得上。本文分享我在 Cocos 项目里摸索出的六层配置体系：CLAUDE.md、Rules、Skills、MCP、Hooks、Agents，以及落地递进思路。
Cocos 游戏项目的 Claude Code 配置实践(1)
系列文章目录：[总览] → CLAUDE.md → Rules → Skills → MCP → Hooks → Agents
朋友们大家好，我是 bit老宫 呀，一个拥有12年一线开发经验的CocosCreator游戏开发者，代表作 《比特小队》 《宫爆老奶奶家族篇》
为什么游戏开发需要深度定制？
前言
你是不是在公众号也看到过这样的文章：
- 《这三个 Claude Code 开源神器，让我的工作效率翻倍》
- 《狂揽 xx Star，这个 Claude Code 神级插件……》
- 《深度使用 Claude Code 只需要这几个 SKILL》
哈哈哈哈哈，我只想说：你做过游戏开发吗？你懂怎么做游戏吗？你用过 Claude Code 吗(哦，你用过)？你知道 SKILL 能用来做什么的吗？
网络上充斥着大量鼓吹 AI 编程的文章，什么 CLAUDE.md 要这样配、什么 Skills 市场那个好用、什么插件装上就能起飞……但我个人的感受是：网络上推荐的那些配置方式，在游戏开发领域真的很难用得上。
不是 AI 不行，是大部分人分享的东西，根本不是为游戏开发设计的。
这个系列文章不是来「教」大家怎么用的——我也还在摸索中。只是想把自己在游戏项目里摸索出来的一套配置方式分享出来，抛砖引玉，跟大家一起探讨 AI 在游戏开发中到底能怎么用。
游戏开发和前端不是一个物种
游戏是一个复杂而精密的实时系统——渲染、物理、逻辑、网络，环环相扣。任何一环出错，让AI修改起来都很费劲 ——角色位移有顿挫、子弹穿墙了、UI 闪了一帧……这些问题你在控制台里看不到一个红字。
游戏画面是通过引擎操作游戏画布渲染出来的，玩家的操作也是在操纵画布上的元素。这和前端开发截然不同——前端写一个按钮，调用 React 或 Vue 封装好的组件就行，生态里有无数现成方案；游戏开发没有这种「通用组件」，你面对的是引擎 API、场景树、渲染管线、物理世界。
更麻烦的是，同一个游戏引擎，能做出的游戏千差万别：卡牌、MMORPG、射击、策略……每种品类的架构、数据流、交互模式都不一样。没有统一标准，没有「最佳实践模板」可以无脑套用。
AI 不配置直接用，会出什么问题？
举几个我遇到过的问题：
一：AI 用废弃 API
让 AI 写一段加载资源的代码，它给我来了句 cc.loader.loadRes("hero", cc.SpriteFrame, ...)。这是 Cocos Creator 2.x 的写法，3.x 早就换成了 resources.load() 和 assetManager。更别说我项目里还封装了自己的 AssetLoader——AI 完全不知道。
二：AI 不懂 我的ECS 架构
让 AI 写一个「移动系统」，它直接在 Component 里写了一堆移动逻辑。在 ECS 架构里，Component 只存数据，逻辑必须放在 System 里。AI 不是不会写代码，是它根本不知道你的架构约定。
三：AI 跨模块直接调用
让 AI 在 UI 窗口里获取玩家数据，它直接 import { PlayerManager } from "../game/PlayerManager"。我们项目里跨模块通信必须通过事件系统 GlobalEvent——这种架构约束 AI 不可能自己猜到。
这三个问题的根源是一样的：AI 不了解你的项目。训练数据里没有你的框架、不知道你的引擎版本、更不懂你的架构决策。
所以，核心是什么？
让 AI 真正「懂」你的项目，而不是当一个通用助手。
不是找到一套万能配置发到网上让大家照抄，而是针对每个项目深度定制，把你作为开发者的经验、约定、知识输入给 AI。
摸索了一段时间后，我在 Cocos Creator 项目里逐渐形成了一套六层配置体系，这里分享出来供大家参考：
| 层级 | 位置 | 解决什么问题 | 投入成本 |
|---|---|---|---|
| CLAUDE.md | 项目根目录 | AI 不懂项目背景，乱用 API、乱写架构 | 低 |
| Rules | .claude/rules/ |
规范太多塞不进一个文件，按场景动态注入 | 低 |
| Skills | .claude/skills/ |
重复性专家任务，每次都要从头解释 | 中 |
| MCP | .claude/mcp/ |
AI 不了解私有框架 API，凭印象瞎猜 | 高 |
| Hooks | settings.json |
AI 有时会「忘记」规范，需要系统层面兜底 | 低～中 |
| Agents | .claude/agents/ |
复杂分析任务需要专属专家，而非通用对话 | 中 |
这六层不是一步到位建起来的，而是在实际开发中逐步沉淀的。每一层解决一类问题，组合起来构成完整的 AI 辅助开发环境。
落地建议：我的递进思路，仅供参考
第一优先级（成本低、收效快）：CLAUDE.md + Rules + Hooks
值得花个一两天时间写好 CLAUDE.md和通用规则，把引擎版本、框架模块、核心规范写进去，收益立竿见影。然后把按场景使用的细分规则拆成 Rules 文件，加上 Hooks 做类型检查和通知——基础防线就建好了。
第二优先级（中等投入、高收益）：Skills + Agents
观察一段时间，看哪些任务你每次都要对 AI 解释半天（创建窗口、新建组件……），把它们封装成 Skill。需要分析判断的任务（代码 review、架构检查），封装成 Agent。
第三优先级（高投入、针对特定场景）：MCP
如果你用的是私有框架或行业专用 SDK，Claude 本身不了解，才需要建 MCP 知识库。用 React/Vue 等主流框架的项目可以跳过这层。
接下来
后续六篇文章会逐层展开，分享每一层的配置方式、实际效果和踩坑经验：
- CLAUDE.md — 给 AI 写一份项目说明书
- Rules — 按文件路径动态注入规则
- Skills — 把重复专家动作封装成一句命令
- MCP — 嵌入私有知识库，彻底消除 API 猜测
- Hooks — 给每个动作加上「守卫」
- Agents — 给复杂任务配备专属专家
这套体系的本质，是把你作为「游戏开发者」的经验输入给 AI。你越了解自己的项目，配置就越精准，AI 的表现也越稳定。
鼓吹 AI 万能的文章不少，但 AI 终究是工具——工具好不好用，80% 取决于你怎么用它。
以上是我个人的思路和实践，不一定适合所有项目，但希望能给同行一些参考。如果你也在游戏项目里用 AI 编程，欢迎交流你的经验和想法。
后续还有6篇文章来探讨 Claude Code的配置，敬请期待~