如何跟 AI 合作挑戰原本我不會做的事？我用 AI 設計實境解謎遊戲，案例分享

這篇文章，分享一個我近期完成的有趣、生活化 AI 應用案例。許多朋友會問我，現在 AI 工具這麼多，要完成一個任務時，要如何選擇搭配不同的 AI 工具，又怎麼進行 AI 輔助的工作流程呢？這個例子也給了我自己許多啟發，與後續跟 AI 一起完成任務的參考。

最近幫小孩設計了一個生日禮物尋寶解謎遊戲，這是一個「額外工作」，我之前也「沒有類似經驗」，透過 AI 輔助來設計，只花了一點點時間，但最終成果讓孩子享受到新鮮的遊戲樂趣。

我覺得是一次很棒的 AI 協作經驗，讓 AI 幫助自己完成「以前無法輕易做到的成果」，所以寫成一篇文章，跟大家分享這段與 AI 合作的過程。

之前到許多博物館參觀時會玩裡面的實境解謎遊戲，提供一本解謎本，上面謎題引導你到各種環境設施，結合現場物件與故事，利用像是數字、推理、拼圖、知識等等謎題，解開一個一個暗號，最後拼湊出一個最終謎底。小孩玩得很開心，大人也覺得有趣。

今年小孩生日前，許願希望自己獲得生日禮拜的方式，可以變成一個「實境解謎」遊戲，於是我決定讓 AI 輔助，合作設計看看，下面就是我跟 AI 協作的流程。

1. 利用 Deep Research、文章摘要，讓 AI 「轉化成」設計遊戲專家

我有一個目前反覆使用（並且覺得很有效）的 AI 工作流程是（延伸閱讀：如何用 AI 工具提升工作效率？三個關鍵步驟讓生成結果更精準有效）：

要讓 AI 做一個專業、複雜的任務前，先讓 AI 學會這個任務的資料、理論與工作邏輯。

例如我想讓 AI 幫我設計一個適合小孩生日派對中遊玩的實境解謎遊戲，我先讓 AI 去學習實境解謎遊戲相關的知識、方法與案例， AI 學會後，才開始輸出遊戲設計，而這可以「明確的讓 AI 生成品質更好的任務輸出結果」。

我利用 ChatGPT Deep Research 功能（尤其 o3 搭配 Deep Research 的效果更具體、深入與嚴謹），先請 ChatGPT 針對「實境解謎遊戲」的遊戲邏輯、設計技巧、台灣具體案例，做一番深入的資料探索研究，寫成一份數千字的研究報告。

這個過程，我認為就是「讓 AI 學習這個專案需要的知識與邏輯」的流程。

更進一步的，我從深度研究找到的參考資料中，找出兩篇我認為更符合自己需要的文章（例如有一篇是親子實境解謎遊戲的 25 種設計技巧與案例），請 AI 再深入的讀一遍，進行摘要。這裡同樣是引導 AI 根據我的專案需求去進行「學習」的過程。

（延伸教學：讓 AI 成為閱讀助手， ChatGPT 摘要、翻譯與學習筆記提示語分享）

經過前面步驟， AI 就從一個好像什麼都知道，但其實並不真的理解的工作者，轉化成一個擁有「設計親子實境解謎遊戲的知識、案例」的專業工作者 。這個過程看似複雜，其實大概就是 10 分鐘左右的時間而已（其中大多數還是 AI 自動化處理的時間，我可以先去做其他事情）。

如果要讓這個 AI 學習的效果更好，我會在其中跟 AI 對話，例如告訴 AI 我對哪幾種遊戲設計方法更有興趣、更符合我的需求，那麼 AI 就會學習成為一個可以幫我設計適合我的尋寶遊戲的專業設計師。

2. 提供真實圖片資料，上傳照片讓「 AI 設計師」理解遊戲場景

當 ChatGPT 在前面討論串中學會了「如何設計親子解謎遊戲」後（延伸討論串分類技巧：ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享），我做了一個步驟：上傳自己家裡幾個適合設計解謎遊戲的地點照片，讓 AI 根據前面學會的方法，自己看照片，針對這些場景去思考如何設計有效的實境謎題。

善用 ChatGPT 的多模態，讓 AI 透過圖文影音方式，像人一樣發揮想像力。

ChatGPT 的「GPT o4-mini-high」對於圖像有很好的理解能力，所以與其我用文字介紹任務場景，不如直接讓 AI 分析照片，更充分的理解圖像中可以呈現的更多場景細節。

結合第一步驟時 AI 已經學會「如何設計實境解謎遊戲」，在第二步驟中針對我的照片分析，讓後面 AI 在設計時，懂得利用對講機、衣櫥、餐桌的鋼骨結構、客廳圓桌、掛畫等等物件來設計謎題。

你從我的提問可以發現，我並沒有用文字描述這麼多細節，都是 AI 自己從照片中分析所得。

3. 以「我」的顧客角度，跟「 AI 實境遊戲設計師」溝通需求、喜好

前面兩個步驟，有點像是我雇用了一位「實境遊戲設計師（AI）」，他有基本的遊戲設計知識與案例，他來我家看過我的實際場景。但這時候，設計師可能還不知道我真正的喜好與需求是什麼？

所以這時候，我們要來一場顧客（我）與設計師（AI）的需求訪談會議。我在幾次來回對話中，跟 AI 說明我的需求，在 AI 提供的各種案例建議中挑出我喜歡、我不喜歡的部分，讓 AI 設計師充分理解我想要什麼。

實際操作步驟是，在 ChatGPT 看過我家場景，提供我一些他的建議後，我「複製貼上」幾段我喜歡的，告訴 AI 設計師要從這幾個角度設計，其他則不要。

這邊我都是用 ChatGPT o3 來討論，這是目前（2025/6時），我覺得最能理性、深入、嚴謹討論的 AI 模型。

到了這個階段（前面到此這三個步驟，總共花費時間在 20 分鐘內）， ChatGPT 設計出來的關卡流程、謎題設計，已經能夠讓我滿意，也有很多是我自己亂想想不到的。

接下來就是更細緻的修改微調，以及製作出謎題素材的過程了。

4. 在 AI 設計的謎題基礎上，提出修正微調方向，完成尋寶手冊腳本

AI 幫我完成了我不會做的部分，例如設計出了每個關卡謎題。

雖然我自己不會做，但我是「使用者」，我會「挑剔」。我自己看這個謎題，哪裡怪怪的，於是我就把這個想法告訴 AI ，請 AI 針對我覺得不適當的地方進行微調。

AI 針對我的質疑進行修改，提出兩種做法，我後來選擇了第二種，而且幾乎就是照著 AI 寫出來一模一樣的方式，完成這個謎題的製作。

其實 ChatGPT 提出的謎題設計，我只有兩三處不太滿意，其他都覺得很不錯。

於是很快的，我就請 AI 依照目前我們討論的「定案」，寫出一份家裡玩實境解謎遊戲的完整「故事腳本」，把解謎手冊上要使用的故事文案、謎題文字都生成出來。

5. 運用 AI 設計解謎手冊上的相關圖片素材

ChatGPT 內建的圖像生成能力已經有很大的進步，甚至還可以結合文字，所以解謎遊戲手冊上需要的「圖像」，我也全部都用 AI 來生成。（延伸教學：實測 ChatGPT 4o 超實用全新 AI 圖片：生成正確中文、寫實照片、資訊圖表）

例如生成整本解謎手冊的封面圖片，要同時結合文字、角色，並且用自己需要的風格，只要不會太複雜， AI 都很容易做到。（教學：實戰 ChatGPT 4o AI 生成圖片的工作應用：教學、社群、寫作、簡報 10 種圖解案例）

但手冊上有些頁面確實自己到簡報軟體中設計更快（例如要加上更複雜的文字，或是圖像要去背等等），這時候就單純讓 ChatGPT 幫我生成「素材」。

例如我希望手冊的「背景圖」要有尋寶圖風格，我就請 ChatGPT 延續前面的封面風格，繼續設計一致性的背景圖。

前面有一個謎題，要用圖像猜出英文單字，我就請 ChatGPT 用一致的尋寶風格，畫出這幾個圖像 ICON。

例如在手冊的最後，我想要把全家福的照片，跟目前的尋寶風格融合，我就上傳兩張照片，一張是全家福，一張是手冊封面，請 ChatGPT 進行圖片融合，成功製作出放在手冊最後的 Ending 圖片。

6. 請 AI 用特殊風格，產出一致性的圖片、文字

為了讓整個實境解謎遊戲，從頭到尾、從圖像到文字，都有一致的考古風格，我也讓 ChatGPT 幫助我保持風格的一致性。

例如在尋寶手冊需要的圖像中，我想要用類似考古時發現壁畫文字的圖像，我就請 AI 設計，並讓每一道謎題都有風格一致的考古壁畫圖像。

我也讓 AI 再次根據考古風格，修飾所有謎題的文字，維持風格的一致性。

7. 用 Gemini Veo2、 Canva 製作解謎動畫影片

前面 ChatGPT 給了我一個謎題設計的巧思：「結合 QR Code ，加上一段影片，成為謎題設計。」於是我決定用 AI 來試試看做出這個影片內容。

不過， ChatGPT 本身的 Sora AI 生成影片效果不夠好（很容易有物理邏輯錯誤）。所以這邊我改用 Google Gemini Pro 有內建的 Veo 2（現在有 Veo 3）來生成 AI 影片。

Gemini Veo 生成的影片效果非常好，不僅根據我指定的風格，連我需要的動作也都正確的呈現出來。

不過影片需要加上一些「標示」或做簡單修改時，我則是利用「 Canva 」來完成簡單的影片特效，強化效果。

也不是所有事情都用 AI 完成，很多任務還是適合的工具直接操作更快。

8. 請 AI 檢視完整流程，提供最後回饋

跟 AI 協作專案的過程，其實協作我本來不會做的事情時，大概都是在上面的流程中，逐步完成：

1. 先讓 AI 學習，轉化成該任務專家。
2. 提供 AI 需求，讓 AI 理解背景資料。
3. 我跟 AI 互動溝通，討論出我的喜好或想法。
4. 讓 AI 開始動手設計內容、素材。
5. 針對不滿意的部分內容，來回溝通修正。
6. 讓 AI 處理風格、格式的一致性調整。
7. 運用不同工具，針對 AI 素材作進一步修正。
8. 請 AI 對現有內容挑毛病，找出可以改進之處。

像是這次尋寶遊戲設計到最後，我把整個計畫內容、流程筆記，再次餵給 AI ，請他挑出還有什麼毛病，找出我可以再微調得更好之處，有多出了幾個讓遊戲更有趣的小點子。

以上，是我這次透過 AI 協助，完成一件「原本我不會做、完全沒有頭緒」的事情的過程，並且這是在一天之內，大約花 2~3 個小時完成。

這或許就是 AI 時代，讓人可以去挑戰更多原本以為「我做不到」的事情的流程喔！

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