谈谈《艾尔登法环》
工作以后，玩游戏也渐渐有了打卡的感觉，少了主动探索的乐趣。看到想玩的游戏，先丢进收藏夹吃灰；偶尔真正打开，也总是忙里偷闲，只顾着推主线，匆匆打完。游戏的确玩过了，却也只是“玩过”而已。。。
2023 年年底攒好机器，《艾尔登法环》也是首批入库的游戏。考虑到魂类游戏的难度和需要投入的时间，一直没有真正开始。最近开始 Remote 之后，工作和生活少了明确的分界，时间也可以自己安排。偶尔来了兴致，随手拿起手柄，便能慢慢玩上一会儿。玩老头环时，没有给自己设什么目标，只是跟着感觉走，在交界地到处转转。这种久违的探索感，让我想起玩《塞尔达传说旷野之息》时的惊艳。这类游戏似乎不会“过时”，无论什么时候拿出来，都依然能让人走进去。这应该就是游戏的开放世界游戏的共性吧。
第一次推开门，走进宁姆格福，眼前的原野祥和、宁静，充满生机，远处则是一棵几乎占满视野的黄金树。我原以为这里至少能让人喘口气，没走几步，却遇到了“新人导师”大树守卫。宁静和危险挨得如此之近，也成了我对交界地的第一印象。
到了王城，原本只是远远看见的黄金树已经近在眼前。站在树下，抬头也看不见它的全貌，那一刻只觉得自己格外渺小。穿行其中时，也更能感受到老贼箱庭设计的巧妙。王城本身已经足够绕了，至于王城下水道，到处鬼打墙，简直是噩梦。体验到老贼的恶趣味。
一路走到后面，最让我难受的还是梅琳娜燃烧自己的那一段。平时坐火，她偶尔会出来说上几句话，语气总是淡淡的，脸上也没什么波澜，看起来确实像块木头。可到了决定把自己当作火种、点燃黄金树的时候，她却下意识地朝褪色者伸出手，快要碰到时，又慢慢收了回去。就是这么一个很小的动作，一下把前面藏着的情绪全带了出来。这块“小木头”一路上没说出口的话，好像都落在了这里。那段剧情原本已经够痛，再配上《一等情事》，杀伤力直接翻倍。
看完这段 CG，多少有点上头，满脑子都是癫火结局。既然小木头没了，干脆把整个交界地也烧了，给她陪葬。可转念一想，如果早点找到三指，让褪色者来当火种，她是不是就不用死了？哪怕她因此反目，甚至追杀我，至少人还活着。话说回来，从开发者塑造来说，梅琳娜很清楚自己在做什么，燃烧自己也是她的选择。为了把她留下，擅自替她承担火焰，再烧掉她想守护的交界地，究竟是在救她，还是只是不愿接受她的离开？想来想去，两条路都不好走：顺着她的心愿，就得看着她走进火焰；提前拥抱癫火，虽然能留下她，却也毁掉了她想要的未来。癫火点不下去，王也没那么好当。直到现在，我还是没想明白。
一周目做到全成就、全收集，看着结尾字幕滚动，我反而有些失落。游戏已经结束，人却一时还没从交界地回来，大概就是所谓的“电子阳痿”了。
离开交界地后，我开始想，一款好游戏究竟好在哪里。从玩家的角度看，关键大概在于它的长处能否让人接纳那些短板。《艾尔登法环》就是如此：刚开始玩时，会觉得攻击动作有些生硬，各种机制的学习门槛很高，再加上碎片化叙事、Boss 连段和快慢刀，这些都很容易劝退新手。但当我逐渐理解并适应它的规则，对未知区域的期待、场景尺度带来的震撼，以及藏在旅途中的惊喜，也慢慢盖过了最初的不适。
游戏也很难只按玩法或者剧情拆开评价。画面、音乐、建筑、叙事和交互，最后会混成一段完整的体验。玩家按照自己的节奏走进其中，同一个世界，不同的人玩下来，记住的东西也可能完全不同。
所谓好游戏，很难得到所有人的认可。它有自己鲜明的长处，也能让喜欢它的人愿意留下来，这就够了。对我来说，《艾尔登法环》更难得的地方，是它让我暂时放下赶进度的念头，重新愿意沉浸在一个新的世界里面“闲逛”。
一点倦怠
最近越来越能感觉到 vibe coding 带来的疲劳。现在这个阶段，AI 编程已经很接近默认的开发方式：先把需求交给 AI，等它生成实现，再根据结果继续调整。个人的产出确实提高了，省下来的时间却没有真正还给自己，很快又被更多任务和更高的预期填满。代码写得更快了，工作时间并没有因此缩短。还有就是使用 GPT-5.6-Sol 的时候经常会出现过度设计的情况，让 AI 进行 review 的时候，scope 不断扩大，这个过程还需要人参与进去，才能做到有效收敛。
vane 也在这个月进行开源了。项目刚对外不久，我们整理了一批 good first issue，没过多久，有个账号几乎同时提交了不少 PR。点进主页看了一圈，大概率可以判断是 Agent 自动完成的。我们先后在 PR 中留言，又发了邮件过去，一天左右没有收到回复，最后只好把它们全部关闭。刚开源的项目当然希望有更多开发者参与，可开源协作最基本的还是认真和信任。AI 可以帮忙写代码，提交者至少要知道代码做了什么，而不是把责任都推给 reviewer。
前段时间和朋友聊起这件事，大家反而有些怀念 GPT-3.5 刚出来的时候。那时的 AI 更像一个随时可以咨询的助手，遇到不懂的问题就问一问，具体怎么写、为什么这么写，大体还掌握在自己手里。现在越来越多的实现直接交给 AI，人的位置也跟着往后退了一步，亲手解决问题带来的反馈感也在慢慢减弱。
表面上看，人终于可以少写一些重复代码，把精力放到需求、边界和架构上。随之带来的问题是，很多代码大概率不会逐行细看，只要测试通过、整体逻辑说得过去，就会继续往下推进。代码进入仓库的速度越来越快，对代码的理解却未必能跟上。时间久了，难免会怀疑自己到底有没有真正掌握这部分技术栈。