快科技 9 月 17 日消息，海外用户 EcstaticDentist 近日使用一张 RTX 3090，本地运行 Qwen3.8-27B 的 Q4KM 量化版本（4-bit 量化，文件约 16.8GB），约 5 小时做出一款第一人称僵尸射击游戏，游戏文件仅 190MB。

整个开发过程分为多轮，每轮约一小时，中间穿插手动指引，作者强调整个游戏 " 完全是靠强力提示词写出来的 "，没有手动改代码。

提示词方面他分享了一个技巧，不要自己写提示词，而是叫模型帮你写，具体做法是另外开一个对话，在那里跟模型讨论想做什么，请它产出完整的提示词，同时这个对话兼任项目的记忆与进度追踪。

然后把产出的提示词丢给编程代理去执行，相当于一个对话当导演、另一个模型负责写代码，用户自己当中间人和测试员。

留言区还有网友分享了不同量化版本的实测对比，Q3 版思考约 1.5 小时才写出一个很差的 Flappy Bird 仿作，Q4 约 45 分钟，Q5 只要 20 分钟且质量明显好很多，Q6 则没有明显差异。

作者还提到 Qwen3.8-27B 对提示词细节非常敏感，描述越完整跑得越快，作者表示后续会将整个项目上传 GitHub 开源，邀请大家只用本机模型迭代一起改进。

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