实测谷歌Gemini 3 Pro代码生成能力，附完整提示词

来源：https://blog.csdn.net/xianyu120/article/details/155031689

实测谷歌Gemini 3 Pro代码生成能力，附国内可用渠道与完整提示词

谷歌近期更新了 Gemini 3 Pro，在 AI 社区引起了不少讨论。相比于之前的版本，这次更新主要体现在对复杂逻辑的理解和代码生成的完整性上。

为了验证它是否真的如传闻中那样具备“交付级”的编程能力，我准备了几组不同维度的提示词（Prompt）进行了一轮实测。

测试重点：
不使用任何辅助工具，仅通过自然语言描述，看 Gemini 3 Pro 能否生成直接运行的 HTML 应用。

测试结果预览： 确实令人意外，从游戏模拟器到系统仿真，它基本都能在单文件中实现闭环。

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第一部分：Gemini 3 Pro 实测案例（含提示词）

以下案例均为 单次生成 结果。如果你也想体验，可以直接复制下方的 Prompt 进行测试。

1. 怀旧复刻：Game Boy Switch 风格模拟器

测试目标：考察 AI 对 UI 布局、CSS 样式以及按键映射逻辑的理解。

🎯 测试提示词（可复制）：
“设计并制作一款类似任天堂Game Boy Switch的模拟器，并保留以下游戏的全部功能：俄罗斯方块（GB，1989）——风靡一时的捆绑游戏；永恒的益智循环。精灵宝可梦 红/蓝/黄（GB，1996-98）——定义了掌上角色扮演游戏的狂热之作。塞尔达传说：织梦岛/DX（GB ’93 / GBC ’98）——掌上塞尔达杰作。超级马里奥大陆2：6枚金币（GB，1992）——马里奥系列的巅峰之作；瓦里奥首次登场。宝可梦 金/银/水晶（GBC，1999-2000）— 城都+关都地区，昼夜交替，大幅改进。所有按钮均可通过触摸操作，也可以通过键盘上的相同按键进行操作。可以使用任何库来实现此功能，但请确保我可以将所有代码粘贴到一个 HTML 文件中并在 Chrome 浏览器中打开。使其有趣且细节丰富，展现出意想不到的细节，在一个代码块中充分发挥创意和美感。”

✨ 运行效果：
生成的界面带有复古掌机的质感，按键布局合理，且可以直接交互。

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2. 逻辑挑战：Web 版《饥荒》Demo

测试目标：生存游戏涉及资源循环、数值计算（饥饿值/血量），考察 AI 的逻辑代码能力。

🎯 测试提示词：
“做一个饥荒游戏 html，尽量还原”

✨ 运行效果：
虽然只是 Demo，但画风抓住了精髓，采集、移动等核心机制均在单一 HTML 文件中实现。

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3. 物理交互：拟物化电风扇

测试目标：DOM 元素控制能力与 CSS 动画的结合。

🎯 测试提示词：
“一次性生成一个 有实体按键 的电风扇 html”

✨ 运行效果：
风扇支持档位切换，且按键带有下压回弹的物理反馈动画。

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4. 视觉特效：动态纽约天际线

🎯 测试提示词：
“能星星发光的纽约天际线”

✨ 运行效果：
CSS 绘制的剪影风格，配合关键帧动画实现了星光闪烁效果。

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5. 综合模拟：Web OS (Windows 风格)

🎯 测试提示词：
设计并创建一个类似 Windows 操作系统的 Web OS，具备完整功能：从文本编辑器、带 Python 的终端、代码编辑器、可玩的游戏，到文件管理器、画图工具、视频编辑器，以及所有重要的 Windows 系统预装软件。可以使用任意库来实现，但务必确保我能把所有代码粘贴进单个 HTML 文件里，并直接在 Chrome 中打开运行。让整体效果有趣、细节丰富，呈现出超出常人预期的细节，在一个代码块中尽情发挥创意与美感。

✨ 运行效果：
这是一个非常复杂的指令，Gemini 3 生成了一个包含任务栏、窗口拖拽、基础应用的简易操作系统。

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6. 多模态测试：看图写代码 (Pixel-to-Code)

测试目标：上传截图，让 AI 直接还原网页。

操作演示：

还原度对比：

原图（Original）	代码生成图（Gemini 3 Generated）
image-20251119110217523	image-20251119110212643

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第二部分：关于国内体验的几种方案

由于网络环境限制，国内用户想要使用 Gemini 3 Pro 通常需要一些技巧。整理了目前主流的 3 种访问方式，大家可以根据自己的技术背景选择：

方案类型	适用人群	特点说明
方案一：第三方聚合站	普通用户	门槛最低，支持直连，多模型集成
方案二：API 开发调用	开发者	适合接入自己的应用，兼容性好
方案三：谷歌官方云	企业/极客	原生环境，需要海外信用卡及网络配置

项目地址：https://github.com/bc3bu1vai87o-hue/gemini3

写在最后

Gemini 3 Pro 在代码生成领域的表现确实展现了“大模型”向“生产力工具”转变的趋势。无论是通过上述的镜像站快速体验，还是通过 API 进行深度开发，都建议大家动手试一试。

Prompt 已经在文中给出，复制即可复现上述效果。