当AI遇上扫雷：一场代码能力的极限测试

在科技巨头们疯狂投入AI研发的今天，一个看似简单的问题浮出水面：这些号称能改变世界的AI，到底能做出什么实际的东西？最近，一场别开生面的“编程大赛”给出了答案——让四个主流AI编程工具，各自开发一个网页版扫雷游戏。

扫雷这个经典游戏，表面简单实则暗藏玄机。它需要逻辑推理能力、合理的交互设计，还有那么一点“游戏感”。对人类程序员来说，做个基础版本不算难事，但要做出原汁原味的体验，特别是资深玩家最爱的“连击”（chording）功能，就需要真正的理解了。

四大AI选手的赛场表现

参赛选手包括：Anthropic的Claude Code、谷歌的Gemini CLI、Mistral的Vibe，以及基于GPT-5的OpenAI Codex。规则很残酷——只给一次机会，AI生成什么就是什么，不准人工干预。

冠军Codex：差点就能直接上线

OpenAI的Codex交出了一份接近完美的答卷。它不仅做出了像模像样的视觉效果，还是唯一一个实现了“连击”功能的AI——这个功能允许玩家在正确标记地雷后，一键揭开周围所有安全格子，是扫雷高手的必备技巧。

更令人惊喜的是，Codex的版本包含了完整的音效开关（还是那种复古的“哔哔”声）、移动端触控支持，甚至还有个“幸运扫雷”的小彩蛋按钮。测试者给它打出了9分的高分，认为“稍加调整就能直接发布”。

亚军Claude：颜值担当但缺了灵魂

Anthropic的Claude Code速度最快，只用了不到5分钟就完成了代码。它的界面设计是最精致的——自定义的炸弹图标、设备自适应的笑脸表情，音效也很悦耳。可惜，它漏掉了关键的“连击”功能，被测试者直呼“不可接受”。

不过Claude也有自己的创意：一个“强力模式”，能提供简单的增益效果。最终得分7分，测试者感叹“如果有连击，分数会高得多”。

技术背后的行业启示

这场测试暴露了当前AI编程的几个关键问题：

理解vs模仿：Codex之所以胜出，是因为它似乎真正理解了扫雷的游戏机制，而不仅仅是模仿代码模式。其他AI更像是“照猫画虎”。

创意瓶颈：除了Codex的“幸运扫雷”和Claude的“强力模式”，大多数AI在“趣味性”要求上表现平平。真正的游戏设计创意，仍然是AI的短板。

用户体验细节：音效、移动端适配、界面美观度——这些看似次要的细节，恰恰是区分“能用”和“好用”的关键。

有趣的是，垫底的竟然是谷歌的Gemini CLI。作为科技巨头，谷歌在AI领域投入巨大，但在这个具体测试中，它的表现甚至不如一些新兴玩家。这提醒我们：大厂不一定在所有场景都领先。

AI编程的未来：助手还是替代者？

从这次测试来看，AI编程工具已经能完成相当复杂的任务。Codex的表现证明，在特定领域，AI的代码质量已经接近初级程序员水平。

但“接近”和“达到”之间，还有很长的路要走。比如：

AI能否真正理解业务逻辑，而不只是语法正确？

当需求模糊时（比如“做个有趣的玩法”），AI能否给出令人惊喜的方案？

如何平衡代码效率和创意表达？

对开发者来说，这些工具更像是“超级助手”——能快速搭建框架、处理重复劳动，但核心的设计决策、创意迸发，仍然需要人类的大脑。

这场扫雷大赛就像一面镜子，既照出了AI编程的惊人进步（Codex的9分版本），也映出了它的明显局限（普遍缺失的关键功能）。或许，真正的AGI（通用人工智能）到来之前，我们还需要更多这样的“游戏测试”——毕竟，如果连扫雷都做不好，又怎么能指望AI写出更复杂的商业系统呢？

下次当你听说某个AI又刷新了基准测试记录时，不妨问一句：那它能做个好玩的扫雷吗？答案可能比想象中更有趣。