AI 辅助开发：用 DeepSeek 构建高性能贪吃蛇游戏
一、技术选型与准备
1.1 传统开发 vs AI 生成
以前写一个贪吃蛇，光是初始化 Canvas 和事件监听就得花不少时间。现在借助 AI 工具，我们可以把精力集中在核心逻辑的调优上。
// 传统开发核心代码示例（基于类）
class SnakeGame {
constructor(canvasId) {
this.canvas = document.getElementById(canvasId);
this.ctx = this.canvas.getContext('2d');
this.snake = [{ x: 10, y: 10 }];
this.food = this.generateFood();
}
// ... 其他方法
}
// AI 生成代码示例（基于 Prompt）
function autoGenerateSnake() {
const prompt = `生成使用 HTML5 Canvas 的贪吃蛇网页版，要求包含：
- 键盘方向键控制
- 食物随机生成
- 碰撞检测
- 分数统计`;
return deepseek.generate(prompt);
}
1.2 环境搭建与工具选择
工欲善其事，必先利其器。在开始之前，确保你的环境已经就绪。
- 编辑器：VSCode 或 Sublime Text，推荐安装 ESLint 插件。
- 浏览器：Chrome 或 Firefox，方便调试 Canvas 渲染。
- API 服务：注册并获取 DeepSeek API Key。
- 运行环境：Node.js（建议版本 16 或以上），用于处理后端交互或脚本自动化。
1.3 DeepSeek API 初步体验
通过简单的 HTTP 请求，我们可以快速验证 API 的可用性。这里以 Axios 为例：
