晨间填字游戏清单中，Wordle曾是常客，但随著热度消退，笔者逐渐感到乏味。为了填补这一空白，笔者尝试通过“氛围编程”（vibe-coding），将大学时期构思的一款简单文字游戏转化为可在线游玩的应用。
从Wordle痴迷者到寻求新挑战
在Wordle兴起初期，笔者曾深陷其中，每日不仅挑战经典模式，还涉足Quordle和Octordle等高难度变体。最终，仅保留了结合Mastermind机制的Hardle。为了寻找新的晨间益智体验，笔者回忆起一款自创游戏：一方设定目标词，另一方猜测，系统仅提示目标词在字典中的顺序是高于还是低于猜测词。例如，若目标为“monkey”，猜测“horse”则会被告知答案位置更靠前。这一机制看似简单，实则极具策略性与趣味性。
五分钟实现从概念到可玩原型
借助Codex平台上的GPT-6 Sol模型，笔者输入游戏规则并请求构建网页应用。AI迅速生成了包含“每日挑战”和“主机模式”的完整方案。仅数分钟，必要的代码文件便已生成，且效果符合预期。Codex甚至自动实现了得分分享功能，将猜测结果转化为箭头表情符号序列，一键复制即可分享至社交软件。
词库清洗：技术实现中的最大挑战
初版原型存在答案池过小（不足100词）及允许无效字母串等问题。修复过程分为两步：首先，引入SCOWL Level 85词库进行拼写校验，该库涵盖超25万词汇，有效剔除了如“disscussive”等错别字；其次，基于SUBTLEX-US影视字幕词频数据构建每日挑战词库，筛选出现频次至少20次的词汇，并剔除英美拼写差异词及潜在冒犯性词汇。最终词库不限单词长度，包含复数及词根变化，以贴近“字典任意词汇”的初衷。
社群效应与“氛围编程”的价值重估
这款名为《字典游戏》的应用已在亲友间引发热潮。用户通过WhatsApp群组分享每日得分，竞争最少猜测次数，甚至衍生出专门讨论策略的社区以避免剧透。有用户进一步记录数据，生成统计图表，追踪“个位数俱乐部”（10次内猜中）成员表现。游戏完全在本地设备运行，提供个人历史统计与连续打卡记录。
尽管市面上充斥著低质量的AI生成内容，但本案证明，“氛围编程”并非必然导致劣质产出。通过简单的创意引导与少量调整，AI辅助开发同样能打造出令人沉浸的优质体验。