Tuanjie AI 公测两个月了,Unity开发人员用下来感觉怎么样?----“免费，又能干活的Unity游戏开发AI“

免费，又能干活的Unity游戏开发AI

文章目录

• Tuanjie AI 公测两个月了，Unity 开发人员用下来感觉怎么样
• • 一、Tuanjie AI 是什么？
  • 二、多形态接入：总有一款适合你
  • • 1. 桌面端 Tuanjie Cowork（推荐主力使用）
    • 2. IDE 插件
    • 3. 引擎内嵌 Codely Bridge
    • 4. Codely CLI
  • 三、桌面端深度使用指南
  • • 3.1 连接编辑器
    • 3.2 安装扩展
    • 3.3 斜杠命令速查
    • 3.4 @ 语法：精准引用
  • 四、Codely CLI：终端里的 AI 开发利器
  • • 4.1 安装
    • 4.2 登录
    • 4.3 CLI 常用斜杠命令
    • 4.4 命令行参数模式
    • 4.5 常用工作流
  • 五、Unity Tools：13 个专业工具，自然语言操作编辑器
  • • 5.1 工具全景
    • 5.2 实战：一句话搭建游戏场景
    • 5.3 实战：AI 辅助脚本开发 + 自动编译验证
    • 5.4 实战：批量资产管理
  • 六、Skills：把团队工作流封装成可复用能力
  • • 6.1 什么是 Skills？
    • 6.2 标准目录结构
    • 6.3 SKILL.md 格式
    • 6.4 Skill 存放路径（优先级从高到低）
    • 6.5 常用 Skills 管理命令
    • 6.6 快速创建 Skill
    • 6.7 Skill 工作原理
  • 七、MCP Server：连接一切外部系统
  • • 7.1 什么是 MCP？
    • 7.2 在桌面端配置 MCP
    • 7.3 在 CLI 中配置 MCP
    • 7.4 验证和使用
    • 7.5 实战：Generator MCP —— 无需打开 Unity 也能生成资产
  • 八、Extension：一站式功能扩展包
  • • 8.1 什么是 Extension？
    • 8.2 管理 Extension
    • 8.3 创建自定义 Extension
  • 九、Codely Bridge 自定义工具：扩展编辑器能力
  • • 9.1 核心概念
    • 9.2 创建自定义工具
    • 9.3 配套 SKILL 文档
    • 9.4 API 参考
  • 十、Subagents：专业子代理系统
  • • 10.1 什么是子代理？
    • 10.2 内置子代理
    • 10.3 使用方式
    • 10.4 创建自定义子代理
  • 十一、TJGenerators：AI 资产生成全家桶
  • • 支持的资产生成类型
  • 十二、AI 辅助 Code Review 实践
  • • 12.1 交互式 Review
    • 12.2 PR 自动化 Review（CI/CD 集成）
    • 12.3 测试生成模板
  • 十三、模型选择与权限模式
  • • 13.1 模型档位
    • 13.2 权限模式
  • 十四、实战 Tips：深度使用经验总结
  • • 14.1 项目初始化最佳实践
    • 14.2 缩小上下文提升精度
    • 14.3 并行子代理加速
    • 14.4 自定义 Skill 固化工作流
    • 14.5 Generator MCP 快速原型
  • 十五、总结

Tuanjie AI 公测两个月了，Unity 开发人员用下来感觉怎么样

本文基于 Tuanjie AI 官方文档（https://codely-docs.tuanjie.cn/）以及笔者两个月公测期间的实际使用体验，系统性介绍桌面端、CLI、Skills、MCP 等核心功能，带你从入门到深度掌握。

一、Tuanjie AI 是什么？

Tuanjie AI 是 Unity 中国面向游戏开发打造的专业编程智能体。它不是又一个"代码补全工具"，而是一个能理解整个 Unity 工程上下文的 AI Agent。核心能力涵盖：

公测期间免费额度充足，且 Day-0 接入了 GLM-5.2 Max 作为主力 Coding 模型，从 4.7、5.1 到 5.2 始终保持"发布即接入"的节奏。

二、多形态接入：总有一款适合你

Tuanjie AI 提供四种接入形态，覆盖不同角色的工作流：

1. 桌面端 Tuanjie Cowork（推荐主力使用）

这是完整的 Tuanjie AI 体验。下载地址：https://codely.tuanjie.cn/download

支持 macOS 和 Windows，当前版本 v1.0.10。打开后可以选择 Open Game Project 直接打开 Unity 或团结引擎项目，AI 会自动读取工程完整上下文——包括 Hierarchy 层级、Prefab 结构、Inspector 参数及资产依赖关系。

2. IDE 插件

支持 VS Code、Visual Studio、JetBrains IDEs，在编辑器中直接对话。

3. 引擎内嵌 Codely Bridge

通过 Package Manager 安装 cn.tuanjie.codely.bridge，在 Unity 编辑器中通过 Window → Tuanjie AI → Open Bridge Window 打开。Bridge 是 CLI 与编辑器通信的桥梁，所有 Unity Tools 都通过 Bridge 调用编辑器 API。

4. Codely CLI

终端命令行工具，适合自动化、CI/CD 集成和终端重度用户。下文重点展开。

三、桌面端深度使用指南

3.1 连接编辑器

3.2 安装扩展

在对话框中输入 /，选择 Manage Extensions，可以安装官方提供的扩展包，也可以管理社区扩展。

最常用的扩展是 TJGenerators——AI 资产生成工具，安装后在编辑器菜单栏出现 AI 菜单。

3.3 斜杠命令速查

在对话框输入 / 即可查看所有可用命令。GUI 常用命令：

3.4 @ 语法：精准引用

在对话框输入 @，可以：

• 引用文件/文件夹：@Assets/Scripts/PlayerController.cs
• 调用 Subagent：@codebase_investigator 分析项目架构
• 引用 MCP 资源：@github://repo/contents/README.md
• 引用已安装的 Skill：@skill-creator 创建新技能

技巧：@ 语法必须在提示最开头使用。不确定有哪些可用资源时，直接输入 @ 查看列表。

四、Codely CLI：终端里的 AI 开发利器

4.1 安装

Windows (PowerShell)：

irm https://codesearch-plugins.tos-cn-shanghai.volces.com/codely-cli/install.ps1 | iex

macOS/Linux：

curl -fsSL https://codesearch-plugins.tos-cn-shanghai.volces.com/codely-cli/install.sh | bash

前置条件：Node.js 20.0+，推荐预装 ripgrep 加速搜索。

4.2 登录

codely

首次运行会自动打开浏览器跳转至 Tuanjie AI OAuth 认证页面，使用 Unity ID 登录即可。凭据本地缓存，后续无需重复登录。

4.3 CLI 常用斜杠命令

# 项目初始化
/init general # 通用项目生成 CODELY.md
/init unity # Unity 项目生成 CODELY.md（推荐）

# 会话管理
/resume # 恢复上一轮对话

# 包管理（Unity 项目）
/upm install # 安装 Codely Bridge 插件
/upm refresh # 刷新包列表
/upm status # 查看插件安装状态

# 技能管理
/skills list # 列出所有技能
/skills enable <name> # 启用技能
/skills disable <name> # 禁用技能
/skills reload # 重新加载

# MCP 管理
/mcp list # 查看已连接的 MCP 服务器
/mcp reload # 重新加载配置

# 子代理
/agents list # 列出所有可用子代理
/agents info <name> # 查看代理详情
/agents reload # 重新加载配置

# 其他
/help # 帮助
/bug # 报告问题

4.4 命令行参数模式

# 非交互式执行（适合 CI/CD）
codely -p "为 @src/utils/calculator.ts 的 add 函数生成单元测试"

# 自动执行模式（跳过确认）
codely -p "运行测试" –yolo

4.5 常用工作流

理解新代码库：

cd /path/to/project
codely
> /init unity
> 这里使用了哪些主要的架构模式？
> 关键的数据模型有哪些？
> 认证是如何处理的？

高效修复 Bug：

> 运行时出现以下错误：[粘贴错误信息]
> 定位到具体代码行，提供修复建议
> 更新代码添加 null 检查

安全重构：

> 查找代码库中已弃用的 API 使用
> 建议如何重构为现代写法，保持行为不变
> 运行测试验证

五、Unity Tools：13 个专业工具，自然语言操作编辑器

这是 Tuanjie AI 最核心的竞争力——通过 Bridge 直接调用 Unity 编辑器 API，用自然语言完成原本需要数十次点击的操作。

5.1 工具全景

5.2 实战：一句话搭建游戏场景

在 CLI 交互模式中输入：

帮我搭建一个 3D 游戏场景：
1. 创建一个 10×10 的 Plane 作为地面，命名为 Ground
2. 给地面添加 MeshCollider 组件
3. 创建一个 Capsule 作为玩家，位置在 (0, 1, 0)，命名为 Player
4. 给 Player 添加 Rigidbody 和 CapsuleCollider
5. 创建 3 个 Cube 作为敌人，随机分布在场景中
6. 给所有敌人添加 Enemy 标签
7. 创建一个 Directional Light
8. 保存场景为 GameLevel

Tuanjie AI 会自动调用 unity_scene.create、unity_gameobject.create、unity_gameobject.add_component、unity_editor.ensure_tag、unity_scene.save 等一系列工具，整个过程零手动操作。

5.3 实战：AI 辅助脚本开发 + 自动编译验证

创建一个 PlayerController 脚本：
1. WASD 控制移动，速度 5
2. 鼠标控制视角旋转
3. 空格跳跃，力度 5
4. 包含完整注释和错误处理

然后一键验证：

清空控制台，编译所有脚本，等待编译完成，如果有错误请告诉我详细信息

AI 会调用 unity_console.clear → unity_editor.start_compilation_pipeline → unity_editor.wait_for_compile → unity_console.get，读取错误并自动分析修复建议。

5.4 实战：批量资产管理

搜索所有材质文件，将它们移动到 Assets/Materials 文件夹

将 Player 保存为预制体 Assets/Prefabs/Player.prefab，
将所有 Enemy 对象也保存为独立的预制体

六、Skills：把团队工作流封装成可复用能力

6.1 什么是 Skills？

Skills 是 Tuanjie AI 智能体的专业能力扩展模块。一个 Skill 就是一个独立目录，把完成某类专项任务所需的指令流程、脚本、模板、参考文档打包成可被 AI 自动发现、按需激活的标准化能力。

核心价值：

• 平时只加载名称和描述，用到时才加载完整内容，不浪费上下文
• 把团队固定工作流封装成 Skill，确保 AI 执行统一、结果稳定
• Skill 可在团队内共享，个人经验变成可复用工具

6.2 标准目录结构

my-skill/
├── SKILL.md # 必须：技能元数据 + 指令
├── scripts/ # 可选：脚本
├── references/ # 可选：文档
└── assets/ # 可选：模板、资源

6.3 SKILL.md 格式

—
name: my-skill-name
description: 技能的详细描述，说明何时使用以及如何使用
—

# 技能标题

## When to Use
– 描述技能的触发场景

## Instructions
具体的执行步骤和规则

## Examples
使用示例

6.4 Skill 存放路径（优先级从高到低）

同层级内：.agents/skills/ 优先于 .codely-cli/skills/

6.5 常用 Skills 管理命令

/skills list # 列出所有已发现的技能及状态
/skills enable <技能名> # 启用技能
/skills disable <技能名> # 禁用技能
/skills reload # 重新扫描并加载所有技能
/skills disable <技能名> –scope workspace # 控制工作区范围

6.6 快速创建 Skill

在对话中直接输入：

create a new skill called 'api-auditor'

Tuanjie AI 会自动生成技能目录、SKILL.md 主文件和标准目录结构。

6.7 Skill 工作原理

注意：修改或新建 Skill 后，需要新建对话会话才能生效。

七、MCP Server：连接一切外部系统

7.1 什么是 MCP？

MCP（Model Context Protocol）是 Tuanjie AI 与外部系统集成的标准协议。通过 MCP Server，AI 可以访问数据库、API、文件系统、Git 仓库等服务。

三种传输方式：

7.2 在桌面端配置 MCP

7.3 在 CLI 中配置 MCP

配置文件位置：

• 用户级：~/.codely-cli/settings.json
• 项目级：<项目目录>/.codely-cli/settings.json（覆盖用户级同名配置）

基本配置结构：

{
"mcpServers": {
"serverName": {
"command": "path/to/executable",
"args": ["–arg1", "value1"],
"env": {
"API_KEY": "$API_KEY"
},
"cwd": "./working/directory",
"timeout": 30000,
"trust": false
}
}
}

远程 HTTP MCP Server 示例：

{
"mcpServers": {
"remote-api": {
"httpUrl": "https://api.example.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${API_TOKEN}"
},
"timeout": 5000
}
}
}

通过命令行添加 MCP：

codely mcp add <name> <url>
# 示例：添加 TJGenerators MCP
codely mcp add tjlocal https://ai-generator.tuanjie.cn/mcp

7.4 验证和使用

/mcp list # 查看所有 MCP 服务器连接状态
/mcp reload # 重新加载配置

连接成功后，Tuanjie AI 会自动发现服务器提供的所有工具，无需特殊命令——直接用自然语言描述需求即可。例如：

列出 google/gemini-cli 仓库的所有打开的 PR

查询 users 表中最近注册的 10 个用户

7.5 实战：Generator MCP —— 无需打开 Unity 也能生成资产

配置 Generator MCP 后（URL：https://ai-generator.tuanjie.cn/mcp），可以在 Cowork 或 CLI 中直接用自然语言生成游戏素材：

注意：不建议 Generator MCP 与 Generator Extension 同时使用，可能导致模型判断冲突。

八、Extension：一站式功能扩展包

8.1 什么是 Extension？

Extension 是 Codely CLI 的功能扩展包，可以将多个功能组件打包在一起，方便安装和分发。一个 Extension 可以包含：

8.2 管理 Extension

# GUI 方式：输入 / → 选择 Manage Extension

# CLI 方式
codely extensions list # 查看已安装
codely extensions install https://github.com/user/repo # 安装
codely extensions uninstall <name> # 卸载
codely extensions update <name> # 更新
codely extensions info <name> # 查看详情

8.3 创建自定义 Extension

# 使用模板创建
codely extensions new my-first-extension mcp-server

# 生成的目录结构
my-first-extension/
├── example.js # MCP 服务器源码
├── gemini-extension.json # 清单文件
└── package.json # 依赖配置

清单文件 gemini-extension.json 示例：

{
"name": "mcp-server-example",
"version": "1.0.0",
"mcpServers": {
"nodeServer": {
"command": "node",
"args": ["${extensionPath}${/}example.js"],
"cwd": "${extensionPath}"
}
}
}

本地开发调试：

cd my-first-extension
npm install
codely extensions link . # 创建符号链接，修改即时生效

安装 Extension 后重启 Codely CLI 会话即可使用新功能。

九、Codely Bridge 自定义工具：扩展编辑器能力

9.1 核心概念

Codely Bridge 支持开发者将 C# 静态方法注册为自定义工具，通过 CustomToolAttribute 特性标记方法，让 AI 助手可以调用你的自定义逻辑。

9.2 创建自定义工具

using System.Collections.Generic;
using Codely.Newtonsoft.Json.Linq;
using UnityTcp.Editor.Tools;
using UnityEditor;

public static class ProjectTools
{
[ExecuteCustomTool.CustomTool("get_project_info",
"获取项目基本信息，包括项目名称、版本、场景列表等")]
public static object GetProjectInfo(JObject parameters)
{
var scenes = new List<string>();
foreach (var scene in EditorBuildSettings.scenes)
{
if (scene.enabled)
scenes.Add(scene.path);
}

return new
{
success = true,
projectName = PlayerSettings.productName,
version = PlayerSettings.bundleVersion,
scenes,
targetPlatform = EditorUserBuildSettings.activeBuildTarget.ToString()
};
}
}

9.3 配套 SKILL 文档

创建 SKILL 文档告知 AI 新增工具的能力和使用方式：

—
name: getprojectinfo
description: Retrieve basic information about the current Unity project,
including project name, version, enabled scenes, and target platform.
—

# getProjectInfo

## When to Use
– When the user asks about project information
– When checking which scenes are included in the build
– When determining the current build target platform

## Instructions
Use the `get_project_info` custom tool to retrieve project information.

**Tool Name:** `get_project_info`
**Parameters:** None required

## Examples

User: "What's the current project info?"

Response:
{
"success": true,
"projectName": "My Game",
"version": "1.0.0",
"scenes": ["Assets/Scenes/MainMenu.unity", "Assets/Scenes/Game.unity"],
"targetPlatform": "StandaloneWindows"
}

注意：修改 SKILL 文档后需新建对话会话才能生效。

9.4 API 参考

// 特性定义
[AttributeUsage(AttributeTargets.Method, AllowMultiple = false)]
public class CustomToolAttribute : Attribute
{
public string Name { get; } // 工具名称
public string Description { get; } // 工具描述
}

// ExecuteCustomTool 静态方法
public static class ExecuteCustomTool
{
public static object HandleCommand(JObject params); // 执行工具
public static void RegisterTool(string name, MethodInfo method); // 手动注册
public static IEnumerable<string> GetRegisteredTools(); // 获取所有已注册工具
}

十、Subagents：专业子代理系统

10.1 什么是子代理？

子代理是独立的 AI 助手，具有独立上下文、受控工具访问和专业化的系统提示。适合将专项工作委托出去，不污染主对话。

10.2 内置子代理

10.3 使用方式

# 自动委托（AI 自动选择合适代理）
> 请为认证模块编写全面的测试

# 显式指定
> @security-auditor 检查 @src/auth/ 代码的安全漏洞

# 并行执行（不同代理处理不同任务，需目录隔离）
> 并行运行测试和文档生成，测试所有 packages 的 subpkg

10.4 创建自定义子代理

配置文件存放位置：

• 项目级：.codely-cli/agents/（优先级更高）
• 用户级：~/.codely-cli/agents/

推荐 TOML 格式：

description = "Unity 测试专家"

[agent]
name = "unity-tester"
system_prompt = """
你是 Unity 测试专家，专业知识包括：
– Unity Test Framework (NUnit)
– Play Mode 和 Edit Mode 测试
– Mock 和依赖注入
– 测试驱动开发

对于每个测试任务：
1. 分析代码结构和依赖关系
2. 识别关键功能和边界情况
3. 创建全面的测试套件
4. 确保测试独立可运行
"""
query = "${task}"

[agent.model_config]
model = ""
temp = 0.1
top_p = 0.95

[agent.tools]
allowed_tools = ["read_file", "write_file", "search_file_content", "run_shell_command"]

[validation]
input_schema = {
task = "string",
target = "string"
}

[example]
inputs = { task = "为 PlayerController 生成测试", target = "Assets/Scripts/PlayerController.cs" }
description = "为指定脚本生成 Unity 测试"

关键注意：task 是保留字段且必须为 string 类型（必填），不能定义 agent_name（系统保留）。

十一、TJGenerators：AI 资产生成全家桶

通过编辑器菜单 AI → 生成 打开生成窗口，或在 Cowork 中通过 Generator MCP 使用。

支持的资产生成类型

生成的资产会自动落盘到工程目录，可通过菜单 AI → 搜索生成的资产 在 Project 窗口中统一管理。

十二、AI 辅助 Code Review 实践

Tuanjie AI 可以自动化整个 Code Review 流程：

12.1 交互式 Review

审查 @Assets/Scripts/PlayerController.cs 的代码，
重点关注：安全漏洞、性能问题、代码风格

12.2 PR 自动化 Review（CI/CD 集成）

# GitHub Actions 示例
name: AI–Assisted Code Review
on: [pull_request]
jobs:
review:
runs-on: ubuntu–latest
steps:
– uses: actions/checkout@v2
– name: Run AI Code Review
run: |
npm install -g @unity-china/codely-cli
codely -p "审查本次 PR 的所有变更，生成 Review 报告" –yolo

12.3 测试生成模板

为 @Assets/Scripts/EnemyAI.cs 生成单元测试，
重点关注巡逻逻辑和边界情况，
使用 Unity Test Framework

十三、模型选择与权限模式

13.1 模型档位

Tuanjie AI 通过 Basic 与 Core 两个档位平衡速度与深度：

• Core：长链路实现与复杂调试，深度推理
• Basic：短问答与轻量改动，快速响应

在发送消息前切换即可，无需额外配置。当前主力 Coding 模型为 GLM-5.2 Max。

13.2 权限模式

Tuanjie AI 提供权限控制，在执行文件系统操作、Shell 命令、Git 操作等潜在危险操作前会请求确认。

CLI 中可使用 –yolo 参数跳过确认（适合 CI/CD 场景）：

codely -p "运行所有测试并修复失败的用例" –yolo

十四、实战 Tips：深度使用经验总结

14.1 项目初始化最佳实践

cd /path/to/unity/project
codely
> /init unity

生成的 CODELY.md 会包含项目类型、渲染管线、已安装的包、场景列表等关键信息，让 AI 深度理解项目背景。手动补充项目专属规范可以进一步提升 AI 输出质量。

14.2 缩小上下文提升精度

当 AI "答非所问"时：

• 只 @ 必要文件或目录，不要整项目加载
• 写清约束和验收标准
• 用 AI 规则文件（CODELY.md）固定团队规范

14.3 并行子代理加速

将独立任务拆分给不同子代理并行执行：

并行执行：
1. @security-auditor 审查 src/auth/ 目录
2. @performance-analyzer 分析 src/rendering/ 目录
3. @api-documenter 为 src/api/ 生成文档

14.4 自定义 Skill 固化工作流

团队有固定的代码审查 checklist？封装成 Skill：

—
name: unity-code-review
description: Unity 专项代码审查，检查 ECS 使用规范、性能陷阱、内存泄漏
—

## Checklist
1. Update 中是否有耗时操作
2. 是否有 foreach 在热路径
3. 是否有 string 拼接在 Update 中
4. 是否正确使用 ObjectPool
5. 是否有 GetComponent 在 Update 中调用

14.5 Generator MCP 快速原型

策划需要快速验证一个玩法？不需要打开 Unity：

# 配置好 Generator MCP 后
生成一张 RPG 游戏村庄的场景图
生成一段中世纪风格的 BGM
生成一把铁剑的 3D 模型
生成铁器碰撞的音效

几分钟内就能拿到全部素材，直接导入 Unity 搭建原型。

十五、总结

两个月用下来，Tuanjie AI 给我最深的感受是：它真的懂 Unity。

不是那种泛泛的"帮你写段代码"，而是能读取 Hierarchy、操作 Inspector、调用编辑器 API、生成 Prefab 并落盘到工程目录的深度集成。这是任何外部 AI 工具无法实现的护城河。

适合什么人：

• 独立开发者：快速验证游戏创意，一个人干三个人的活
• 团队开发者：用 Skill 固化工作流，用 Extension 共享能力，用 Subagent 并行处理
• 新手：自然语言操作 Unity，降低学习曲线
• 老手：CLI + MCP + 自定义工具，构建自动化流水线

核心能力速览：

✅ 自然语言操作 Unity 编辑器（13 个核心工具）
✅ AI 生成全套游戏资产（3D/2D/音频/视频/材质/天空盒/地形）
✅ Skills 可复用能力封装
✅ MCP 连接外部系统（数据库/Git/API/云服务）
✅ Extension 一站式功能扩展包
✅ Codely Bridge 自定义工具开发
✅ Subagents 专业子代理系统
✅ CLI 支持 CI/CD 集成
✅ 多 IDE 插件 + 桌面端 + 引擎内嵌

如果你是 Unity 开发者，公测期间有免费额度，强烈建议下载体验。下载地址：https://codely.tuanjie.cn/download

本文基于 Tuanjie AI 官方文档 (https://codely-docs.tuanjie.cn/) 整理撰写，部分内容为笔者实际使用体验。