工具箱装好了，教程也看完了，模型能连上，提示词写得越来越顺。然后打开一个空文件夹，光标在那儿闪。
摘要：本文面向已经掌握 AI 工具、却不知道做什么的开发者，给出 12 个可直接上手的 3D 虚拟世界改造方向。每个方向都标注了工作量、产出和会撞上的真实技术坑，并附有从哪开始、如何与 AI 配合、第一周避免做什么等实操建议。核心观点：选题不是想出来的，是从一个能跑的东西上长出来的。
卡住的不是能力，是题目。
于是又去做一个待办清单，或者一个博客，或者一个能对话的机器人——做完，存在硬盘里，再也没打开过。
这篇不讲怎么用 AI，只给题目。下面这 12 个方向，都是拿一套已经在跑的浏览器端 3D 虚拟世界工程当靶子（Three.js + Express + PostgreSQL，源码开放）。半天，你能改出一个不像原版的场景；一周，你能做出一个别人愿意走一圈的空间。
立场声明：这套工程是我们团队做的，所以判断有立场。技术细节来自仓库里能重跑的验收脚本，工作量是估计值，不是承诺。
为什么是这套东西
因为它把"一个世界"拆成了可以逐个处理的对象：左边模型库、中间视口、右边对象列表和属性面板。你不用从零想一个题目，只需要在既有结构上找到"这里可以不一样"。
三个条件它都满足：有画面（改对改错，刷新就看出来）、有验收（仓库里有能重跑的验收脚本）、有下一层（做完这个，还有下一个想加的东西）。
待办清单、博客、爬虫、聊天机器人栽的是同一个坑：关掉就没了，改坏了看不出，做完没有第三层。
12 个方向
| 工作量 | 能做出什么 | 会撞上什么 |
|---|---|---|
| 半天 | 把默认场景换成你的校园、老家街道或产品展厅 | 模型原点与比例：悬空、陷地、大得离谱 |
| 半天 | 换成你自己的配色和文案，一眼不像原版 | 改了没生效：缓存、改错位置，还是构建没更新 |
| 半天 | 用你自己的 GLB 人物替换默认角色 | 骨骼命名、比例、动作重定向；T 姿势不对人就歪 |
| 一天 | 排一条导览动线，别人不用你带就能走完 | 出生点朝向、触发范围；转身看见空墙人就懵 |
| 一天 | 一扇要按才开的门、一片踩上去会亮的格子 | 事件绑在哪、条件判断顺序、多人时状态归谁 |
| 一天 | 给物体写描述，让 AI 讲解员能讲你的东西 | 它读的是你写的描述，不是模型本身 |
| 两三天 | 把你的课程表、产品目录变成世界里的物件或看板 | 数据形状、跨域、缓存，以及"数据变了画面不会自己变" |
| 两三天 | 让 AI 角色巡逻、跟随、只在某个区域说话 | 它的能力有明确边界，得在边界内设计行为 |
| 一周 | 一套统一风格的主题资产包，十个模型摆一起像一套 | 资产管线、LOD、同屏 draw call |
| 一周 | 跑一轮性能优化，留下一份前后对比的数字 | 有些卡顿不是电脑慢，是你动了一个牵动全局的东西 |
| 一周 | 适配手机：竖屏布局、触屏操作、加载顺序 | 手机不是小屏电脑；帧率和耗电得自己测 |
| 更长 | 同一个空间里的共享状态：座位、开关、记分板 | 弱网、断线重连、两个人同时操作谁赢 |
表格里"会撞上什么"这一列，是这套东西真正的价值：每一个坑都对应一项真实技术——坐标系、事件驱动、数据流、渲染管线、实时同步。你不是在学语法，你是在这些墙上一堵一堵地撞过去。
从哪开始
不要按难度挑，按你手边已经有什么挑。
- 有一堆 3D 模型 → 从第 1 条或第 9 条开始，你的瓶颈是摆放和统一，不是建模。
- 有一份自己的数据 → 从第 7 条开始，数据是你的独有素材，别人抄不走。
- 有具体要做的场景（学校、门店、展馆）→ 1 → 4 → 5，先有空间、再有动线、再有交互。
- 什么也没有 → 从第 2 条开始。半天能做完，做完就会有下一个想法。
建议从"半天"那一档起步，不要从"一周"那一档起步。 你要验证的不是"我能不能做成大事"，是"这个方向值不值得我投两周"。用半天换一个判断，比用一周换一个半成品划算。
跟 AI 配合的三条规矩
一，先让它读，再让它写。 上来就说"帮我加个门"，它会给一堆你读不懂的代码。先问清楚现状：
读一下这个项目，回答三件事，不要改代码：
1. 交互触发的逻辑在哪个文件
2. 判断"玩家靠近"用的是什么距离和条件
3. 有没有可以照着改的例子
用文件路径和行号回答。
二，给它通过条件，不要给它目标。 "优化性能"是目标，"draw call 从 3064 降到 1000 以内，画面里物体数量不变"是通过条件。后者它才做得对。
三，一次只改一处。 改完刷新、看结果、提交。这个循环慢，但它走得远——改坏了你能知道是哪一步坏的。
第一周不要做什么
- 不要让它重构目录结构。 它会把文件搬得很整齐，然后你找任何东西都要重新学一遍。
- 不要让它升级依赖的大版本。 一次升级会同时改掉几十个行为，出了问题分不清是谁的锅。
- 不要一次改多个文件。 理由同上。
几句实话
- 工作量是估计值，按熟悉这套结构的人估算，第一次上手通常更慢。
- 手机端帧率与耗电我们没做完整实测，具体表现以你的设备为准。
- 文中的性能数字来自仓库里能重跑的验收脚本，是那几次优化的结果，不是所有场景都成立的通用结论。
- 规划项未实现：AI 拼装世界、Agent 商店、Agent 互操作、跨世界联邦 AI。
- AI 进世界之后有明确边界：它看不见画面、不做语音识别与合成、不托管知识库、不能传送、不能改变场景里物体的位置。
- 不承诺学习效果。做完这 12 个中的几个能达到什么水平，我给不出这个答案。
今晚就能做的一步
- 拉仓库，按部署说明在本地起一份。第一次会花掉一晚上，这是正常的。
- 进编辑器，把天空颜色或者光照强度拖一下，刷新。
- 看见画面跟着变了，你就知道自己接下来想改哪。
第 3 步是分水岭。 在这之前你在"想做什么"，在这之后你在"改哪个文件"。
源码
一套浏览器端自部署的 3D 虚拟世界基座，Three.js + WebGL2，自带 3D 编辑器、管理后台和 AI Agent 接入，跑在自己的机器上。部署说明、验收脚本和演示入口都在仓库里。
源码开放（source-available），本地跑不花钱；要联网、要商用、要联邦，需要订阅授权。
- GitHub（主仓库）：https://github.com/miduo100/3d-virtual-world
- Gitee（国内访问更快）：https://gitee.com/miduoxinxijeji/miduo.git
两边内容一致，国内访问 Gitee 更稳。另有一个 GitCode 镜像，搜仓库名即可。
选题不是想出来的，是从一个能跑的东西上长出来的。
