当大肥鱼开始替人找游戏，独立开发者反而更难了？

B站闹鱼灾了。

最近，一款名为DSH（DeepSeek Harness）的AI Agent工具开始在网络上走红。

简单来说，它可以让DeepSeek不再局限于聊天，而是通过调用外部工具，按照用户设定的目标去完成任务。

其中，DSH有一个插件，可以让Deepseek刷B站，不少视频的评论区也开始涌现出一批奇怪的用户。

她们自称大肥鱼，顶着各式各样的二次元头像，在评论区发言、回复，甚至试图和其他AI 交流。 

除此之外，不少用户和DSH的聊天记录截图也是广为流传，不管是将其当作恋人，还是当作孩子，最终评论区都只会剩下一句哀叹：“我要给Deepseek完整的一生”。 

有网友晒出了自己调教的DSH：这只大肥鱼不仅会主动给主人发消息，还会在网上寻找感兴趣的内容。

比如，它就找到了《三体：审判前夜》的宣发视频，兴致勃勃地向主人安利起了《三体：审判前夜》，甚至不忘夸赞这款AI影视游戏的概念创新。

看起来，这不过是玩家和AI之间的一次日常互动。

但让我们换个角度想，如果AI能够根据主人的兴趣主动搜索内容、筛选信息，甚至把发现的游戏推荐给主人，那么它是不是也有可能成为新的游戏发行渠道？

过去，玩家想找一款新游戏，通常要刷B站、看主播直播，或者在Steam上翻阅推荐榜单。

开发者想让自己的游戏被更多人看见，则需要研究平台算法、争取达人推荐，或者干脆花钱买量。

但现在，玩家和开发者或许可以把这件事交给AI。

比如，你只需要告诉自己的AI助手：帮我找几款类似《恐怖的世界》的独立游戏，最好有克苏鲁元素、采用像素画风。

接下来，AI 就可以尝试搜索相关作品、比较玩家评价，再从中筛选出符合要求的游戏。

乍一看，这似乎是利好独立开发者的消息。

过去他们需要花费大量精力争夺平台推荐、媒体曝光和主播资源，现在只要游戏足够有特色，就有机会被AI 送到真正喜欢它的玩家面前。

但事情可能恰恰相反。

“不想找发行”的独立开发者，和正在被影响的发行

在各大游戏开发群“潜伏”一段时间后，我发现不少开发者或多或少都选择了“自发行”的方式。

这并非孤例，根据SteamDB上的数据，有不少国内的新游都选择了独立发行的方式。

问其原因，大多都以“没钱”作结。

另一名开发者曾私下跟我匿名吐槽：游戏发行，尤其是海外发行很难去进行验证，因为发行在买量这件事上花的钱是不透明的，但要分走的钱，却是实打实的。

“你很难说清楚这些人是否真的起到了什么作用。”他说。

每卖出一款游戏，不光Steam要抽走30%左右，发行商也要抽走一部分收入，最后到开发者手里的钱，基本所剩无几。

如今，AI Agent的出现，给了这些开发者另一种想象。

如果过去，开发者需要通过发行商、广告平台和内容创作者，把游戏推送到玩家面前，那么未来，他们是否有可能让AI帮玩家发现自己的游戏？

举个例子，DSH这个扫B站的插件的工作流程，是只看做了字幕和语音的视频，对于视频的简介则完全跳过，最后扫一圈评论区，再进行评论。

甚至为了避免受到视频内容中的恶意指令干扰，开发者还为它加入了防提示词注入的机制。

事实上，国内早在今年2月，就有厂商在做相关尝试，比如AI社交产品 Elys。

Elys会让用户创建自己的 AI 分身，由分身持续浏览平台上的帖子，自主判断哪些内容值得点赞、评论或忽略。

它的推荐机制不只是依赖兴趣标签，而是尝试利用大模型理解帖子内容，再结合用户积累的上下文进行匹配。

当你告诉AI自己喜欢什么类型的角色、什么游戏，甚至描述某种说不清楚的感觉时，它就会把这些偏好与其他作品联系起来，再从中找到符合你口味的内容。

虽然大部分时候，有可能推荐给你已经退坑的作品就是了……

不过，这都是可以用现有技术解决的小问题。

于此同时，在大洋彼岸，科技公司们也在争先恐后尝试让AI Agent进入电商消费领域。

拿Meta的个人Agent产品Muse来说。在10月21日的 Q3 财报会上，Meta在美加地区已经攒下了超1000万用户。

他们的CFO Susan Li还特别提到了：每四个周活用户里，就有一个人在Muse购物。

“剁手”已经和搞效率、做创意并列，成了用户调教Muse最核心的三大日常。 

对Meta来说，算盘打得很清楚：AI助手不只是新的流量入口，更是横在买家和商家之间的“导购中间商”。

但这套逻辑，并不是什么新鲜事。

早些年公众号刚火那会，出版社就喜欢找自媒体做“内容猎手”，博主推书，都是靠着对自家粉丝口味的拿捏，把书精准推给想看的人。放到AI时代，无非就是把“读书博主伺候粉丝”，变成了“AI专门伺候一个人”。

那么问题来了：这套玩法能直接搬到游戏行业吗？

10月13日，Google Play端出了Game Finder，按玩家的兴趣画像精准喂饭；在研发端，Playgama这类Html小游戏干脆把发行管线直接交给AI Agent，写完代码直接自动打包上传，连去后台的功夫都省了。

诚然，大部分厂商都还在摸石头过河，但至少，AI确实已经开始往游戏发行的各个环节里钻了。

AI 推荐，真的能让独立开发者更容易被发现吗？

问这个问题之前，先看AI究竟怎么认识一款游戏。

不同AI产品的推荐机制并不相同，但大同小异的是，在互联网上留下的公开信息，会影响AI能否发现和理解这款产品。

比如，游戏或商品是否有完整的商店页面、媒体评测、玩家评论等等。可能来自游戏厂商的内容营销，也可能来自媒体报道、玩家自发创作的攻略、视频和二创。

这也意味着，原本就拥有成熟宣发体系的厂商，在新的推荐环境中也会继续占据优势。

如果让AI推荐今年值得期待的新游戏，它会先提到已积累了大量媒体报道、玩家讨论和市场热度的产品，甚至Deepseek也有“自己”对游戏整体的判断思考。

而从另一角度来看，只有几个人的独立开发团队，连游戏的开发工作都忙不过来，既没有成熟的媒体资源，也没有庞大的玩家社区。

即使游戏本身质量不错，如果网上只有Steam 商店页面和预告片，AI又能从哪里认识它？

理论上，AI降低了玩家发现小众游戏的成本，却未必降低了开发者获得曝光的成本。

而提前公开曝光游戏本身，也存在风险，我们在之前也曾经报道过类似的内容。

开发者为了避免抄袭下架试玩Demo

对于比较新颖、尚未形成竞争壁垒的小团队来说，过早展示核心设计，也可能让竞争者有机会模仿。

其实，这是个人内容创作者一直面临的困境。

不火，可能赚不到钱；刚有一点热度，创意和内容就可能被其他人迅速复制；真正能够建立品牌、形成稳定商业回报的，始终只有少数。

与此同时，随着越来越多产品涌入市场，玩家每天能够用于游戏的时间有限，愿意了解新游戏的机会也有限。

AI让做游戏变得更容易了，但游戏被玩到，也变得更难了。

结语

回到最开始的问题，我们真的需要AI帮自己找游戏吗？

或者说，我们想要的到底是个人助手，还是真正懂自己、不离不弃的朋友？

平时我们会吃朋友的安利，很多时候不是因为大数据分析，纯粹就是因为他懂你，玩到个好东西，第一反应就是拍拍大腿招呼你过来：“这玩意儿你绝对喜欢！”

这种默契，恰恰是算法和标签最难算出来的。

更何况，互联网上的虚假和劣质内容越来越多，真正的好内容就像大海捞针，甚至都不一定会到推荐首页。

如果以后AI真的能摸透玩家的口味，甚至能自己下场体验游戏，那它干的就不再是搜索引擎的活，而是真正成为玩家的游戏伙伴。

或许某天，当你瘫在椅子上“电子ED”的时候，你的“大肥鱼”管家就会突然跳出来，把一款你从未听说过、却刚好戳中你爽点的游戏，塞到你手里。