用心做oo，用腳做xx

基本資料
用語名稱	用心做oo，用腳做xx
其他表述	一個被遊戲耽誤的oo公司 遊戲做得好，不如oo好 買xx送oo

用心做oo，用腳做xx，常用於諷刺某人/某公司沒有將本職工作做好，卻做好其他細枝末節的事情。

來源

該句最早是「用心做CG，用腳做遊戲」，是玩家諷刺暴雪將遊戲宣傳CG做的不錯，卻沒有把遊戲做好。

事實上大部分的遊戲廠商都會做出精美的宣傳用CG動畫，因為這樣可以吸引玩家的注意，提高遊戲的銷量。

隨著該句的流行，演變成不同的版本。

例子

• 用心做CG，用腳做遊戲——暴雪、育碧、史克威爾艾尼克斯，以及大部分遊戲廠商
• 用心吹引擎，用腳做遊戲——大部分遊戲廠商
• 用心做BUG，用腳做遊戲（或「買bug送遊戲」）——育碧、貝塞斯達、Mojang Mojang：我不是說了那些都是特性嗎？？
• 用心做插畫，用腳做小說（或「買插畫送廁紙」）——部分輕小說
• 用心做音樂，用腳做遊戲——拳頭、Neople、P社、Gaijin Entertainment
• 用心做音樂，用手畫立繪，用腳修代碼——東方Project
• 用心做聲庫，用腳畫立繪——I社
• 用心畫立繪，用腳做聲庫——AHS社
• 用心做聲庫，用腳做人設——山葉
• 用心做外觀，用腳做遊戲——劍網3、Compile Heart
• 用心做廣告，用腳做遊戲——皇室戰爭、Garden Scape等多款手機遊戲
  • 遊戲實機畫面及內容與廣告完全不符。
• 用心做遊戲，用腳做立繪——龍騎士07
• 用心做宣傳，用腳做遊戲——聖歌
  • 宣傳片做的美輪美奐，真正遊戲畫面不僅大幅縮水，bug多的數不勝數，甚至會卡死ps4導致變成板磚，製作人也承認他們做的宣傳片只是為了吸引眼球。
• 用心賣福利，用腳做人設——《機動戰士高達SEED DESTINY》
• 用心做背景，用腳畫人物——J.C.STAFF（《魔法禁書目錄3》）、PINE JAM（《Just Because!》）、新海誠早期作品
• 用心做超砲，用腳做魔禁——J.C.STAFF
• 用心吃mod，用腳做遊戲——P社、貝塞斯達工作室
• 用心做動畫，用腳做遊戲，用空氣做劇情——網易（陰陽師、第五人格）
• 用心做音樂，用手做動畫，用腳做玩具——孩之寶（主要針對變形金剛）
• 用心做充錢，用腳做更新/反外掛——網易（我的世界）
• 用心做音樂，用腳管公司——圓谷製作株式會社，代表作品：《奧特曼》系列
  • 圓谷最為粉絲所熟知的一點就是其作品中的音樂質量上乘，而圓谷家族管理下的圓谷製作的財務狀況卻一塌糊塗，幾度瀕臨破產，因此誕生此梗
• 用心做網卡，用腳做遊戲——全部網易遊戲
• 用心做鷹（陰）樂，用角做遊戲——鷹角網絡
• 用心做美工，用腳做策劃——米哈遊
• 用心做營利，用手來運營，用腳來思考——上海淘米
  • 該公司的特點是有清晰的腦迴路，喜歡躺著賺錢卻急於求成、目光短淺，只要成功了就容易飄，一旦失敗就各種甩鍋、裝弱勢和喊窮，說白了就是害怕和不敢創新，就算真的執行創新策略，有一絲挫折就立馬變臉不幹，正因如此才將一張張的好牌打得稀爛，更逼走了像狐狐桑、天葉那樣的好員工。
  • 雖然遊戲部比動畫部稍微正常點，但都是如此。
• 用心做廣告，用腳做OS——微軟
• 用心畫海報，用腳做建模——網易（第五人格皮膚畫師和建模師和好了沒有）
• 用心做建模，用腳做劇情——《精靈夢葉羅麗》
• 用心開發伺服器，用腳開發Office——Apache OpenOffice
• 用心做原畫，用屁股做遊戲——《三國殺》
  • 但是自從2022年6月新殺上線的新武將滕胤長得像2021年7月手殺上線的武將駱統，並且同時與滕胤一起在新殺上線的駱統卻長得不像手殺的駱統後，原畫也不怎麼用心做了。
  • 原本策劃只是「用腳做遊戲」，但以2022年3月手殺上線了被罵作「設計師的排洩物」的神孫策（笨）為代表的武將不僅超模而且存在各種各樣的設計問題，或許稱之為「用屁股做遊戲」更為貼切。
  • 三國殺這遊戲活到今天策劃得給畫師和配音磕一個眾所周知，三國殺畫師是騎著策劃上班的
• 用心請P主，用手寫曲子，用腳搞混音/剪輯——世嘉《世界計畫 彩色舞台 feat. 初音未來》
• 用心做音樂，用腳做劇情——《BanG Dream! Ave Mujica》
• 用心做AI，用腳做遊戲：
  • 指的是通過收集玩家的對局數據，將其用於訓練PVE的AI從而使得PVE對於玩家而言變得越來越難玩。參考大模型的部署方式，這一操作對於玩家而言可以非常隱蔽的進行，而無需顯式為遊戲客戶端發布更新。
  • 此類AI一般會採用「預訓練+微調」的訓練方式，利用PvP對局數據來微調預訓練的AI；預訓練的AI往往擁有固定和套路性的遊戲策略，因此總體也容易被玩家針對和擊破。
  • 一般而言若PVE的AI出現了下列要素，則存在隱蔽訓練AI的可能：
    • 套路性的流派和打法越來越少見，AI的策略出現了越來越強的隨機性和不可預測性；
    • 開始「模仿人類玩家」，出現一些以往只見於人類玩家的操作和策略；
  • 現實世界裡，在電子遊戲中完爆幾乎所有人類玩家的AI已有先例，OpenAI Five就是一個典例。
  • 隨著大模型的發展與AI技術的更新迭代，這種情況可能會泛濫。