不知道各位朋友是否遇到過以下問題：
對某款遊戲很感興趣，但不確定是否適合自己；
遊戲評測“好評如潮”，買了之後才發現不對胃口；
在Steam遊戲評論區挨個查看好評差評，費了一陣功夫才確定是否適合自己。
如果你遇到過以上問題，那麼不妨來試試用AI自動生成推薦遊戲評測吧！
話不多說直接上圖展示效果（以近期熱門遊戲《蘇丹的遊戲》為例）：
我製作的這個程序（Play or Not，玩不玩），只要在界面輸入steam遊戲鏈接並配置好大模型API key，即可實現對Steam遊戲基本信息以及最有價值的前N條好評/差評的獲取，並據此自動生成遊戲評測，告訴你這款遊戲的優缺點。
下面我會詳細介紹如何下載並使用Play or Not進行自動評測。
一、下載項目並配置環境
首先，在github上克隆本項目：
git clone https://github.com/Chocolate-Black/play_or_not.git
（有能力的大夥點顆星吧，感謝）
如果網絡連接不上可以用gitee先導入github項目然後克隆下載。
然後，查看電腦上是否安裝了3.11及以上版本的python。方法是打開命令行面板（win鍵+R，輸入cmd打開），然後輸入：
python --version
如果沒有安裝python3.11或以上版本，可去官網下載：https://www.python.org/downloads/windows/。這裡不詳細展開講解，可在網上找到教程。
確認python安裝完成後，運行項目文件夾裡的setup.bat，安裝虛擬環境。
二、大模型API配置
API指的是程序調用接口。通過調用大模型平臺的API，我們可以聯網使用大模型平臺提供的大模型服務，以完成自己的任務。
相較於直接在大模型平臺官網使用大模型，通過API使用大模型需要收費，但使用起來更加靈活。
在運行本項目前，首先要在config文件下編輯model_configs.json文件，配置大模型API。
本項目支持OpenAI以及所有兼容OpenAI格式的大模型API。這裡以deepseek為例，首先需要註冊獲取大模型API key，有關這一部分內容可參考我往期教程
製作galgame/視覺小說沒靈感？用AI試試看！——AI輔助寫作教程。
獲取API key後，打開config/model_configs.json文件，然後在deepseek-v3處的api_key粘貼API key（推薦使用v3，想用r1也可以在r1部分粘貼）。
如果想修改大模型參數（如溫度等），可在generate_args屬性下進行編輯。
此外，本項目也支持運行本地大模型（ollama）。配置請在config/model_configs.json下找到ollama，然後修改model_name以及模型參數等。ollama的下載與環境配置，可參考我往期教程製作galgame/視覺小說沒靈感？用AI試試看！——AI輔助寫作教程。
三、運行使用
配置完api key後，運行start.bat。
之後，按住ctrl單擊紅框裡的鏈接，或者複製鏈接到瀏覽器裡打開：
然後，打開steam，找到想要評測的遊戲的商店界面，單擊左上角鏈接即可複製，然後粘貼到Steam遊戲URL裡。
然後說下其他選項的設置：
語言：目前支持簡體中文（schinese）、繁體中文（tchinese）和英文（english）。選取哪種語言，程序就會提取哪種語言的評論；
配置名稱：選擇你想要的配置（對應model_configs.json裡的config_name），請確保該配置已經配置好API key；
前N條評論：選取特定時間範圍內好評/差評裡“最有價值”得票數最高的前N條評論；
最大評論頁數：默認每頁100條評論，頁數越多，選取的評論越多，不用設置很大，推薦設置為1；
時間範圍：規定評論時間範圍。
設置完成後，點擊提交，耐心等待（大約1分鐘左右），即可得到AI評測。
四、未來計劃
未來我打算增加別的國家的語言（如日語），並嘗試增加根據預算+心願單生成遊戲購買計劃的功能。有興趣的朋友可以關注我，感謝支持。
本文由小黑盒作者：MyChocolateRomance 原創
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