logo
  • Umgebungen
  • Enterprise
  • Preise
DeveloperMay 29, 2026

Eigent erstellt ein 3D-Kampfkunstspiel aus Video

EigentEigent
Spring Festival Gala Martial Arts 3D Game
Automate Everything with
AI Workforce on Desktop
Download Eigent

Von Aufnahmen zum spielbaren Spiel — ohne eine Zeile Code zu schreiben

Was wäre, wenn du auf ein beliebiges Video zeigen und sagen könntest: „Mach daraus ein Spiel“? Genau das macht dieser Workflow. Eigent's Multi-Modal Agent schaut sich Aufnahmen der Spring Festival Gala 2026 an — eine spektakuläre Robotik-Kampfkunstperformance — extrahiert die Charaktere, Bewegungen und den visuellen Stil und übergibt diese strukturierte Analyse dann an einen Developer Agent, der darauf aufbauend ein komplettes Three.js-Spiel erstellt. Die gesamte Pipeline läuft mit einem Prompt und einer Videodatei.

1Die Zwei-Agenten-Pipeline

Dieser Workflow erfordert zwei spezialisierte Agenten, die nacheinander arbeiten:

  • Multi-Modal Agent — übernimmt Bildanalyse (Image Analysis), Videoverarbeitung (Video Processing), Audioverarbeitung (Audio Processing) und Bilderzeugung (Image Generation). Er sieht sich das Video an und erstellt strukturierte Daten darüber, was er erkennt.
  • Developer Agent — übernimmt Terminal & Shell, Webbereitstellung (Web Deployment) und Bildschirmaufnahme (Screen Capture). Er nimmt die strukturierte Analyse und baut daraus das Spiel.

Der entscheidende Punkt ist die Übergabe: Der Developer Agent erhält nicht das Rohvideo — er erhält ein strukturiertes Textdokument, das Charaktere, Bewegungen, Farben, Umgebung und Themen beschreibt. Dieser Übersetzungsschritt sorgt dafür, dass das Spielergebnis präzise statt generisch wird.

2Video anhängen und den Prompt schreiben

Hänge Martial Arts.mp4 an und beschreibe, was du möchtest:

Analysiere die angehängte Videodatei, um die Roboter-Performance, Charaktere, Bewegungen, den visuellen Stil und die Umgebung der Spring Festival Gala 2026 zu verstehen, und erstelle dann ein vollständiges, einseitiges interaktives 3D-HTML-Spiel mit Three.js, das die Schlüsselelemente, Charaktere und Aktionen aus dem Video mit ansprechender Spielmechanik, intuitiver Steuerung und festlichen visuellen Effekten originalgetreu nachbildet.

Sofort werden zwei Aufgaben erzeugt — die zweite bleibt blockiert, bis die erste abgeschlossen ist.

3Aufgabe 1 — Multi-Modal Agent beobachtet das Video

Der Multi-Modal Agent verarbeitet Martial Arts.mp4 Bild für Bild mithilfe des Video Downloader Toolkit, um Screenshots aus den Schlüsselmomenten zu extrahieren. Anschließend analysiert er diese Bilder und erstellt eine umfassende schriftliche Analyse, gespeichert als martial_arts_video_analysis.txt:

  • Charaktere und Roboter: physisches Erscheinungsbild, Proportionen, Farbschema (Gold und Rot), Anzahl der Performer
  • Bewegungen und Aktionen: beobachtete spezifische Kampfkunsttechniken — Schläge, Tritte, Stockangriffe, choreografierte Sequenzen
  • Visueller Stil: Bühnenbeleuchtung, Farbpalette, Stil der festlichen Dekoration, Tiefe und Größe des Aufführungsraums
  • Umgebung und Hintergrund: Bühnenumgebung, Hintergrunddesign, atmosphärische Elemente
  • Festliche Elemente: CNY-spezifische Dekorationen, symbolische Motive, in der Performance verwendete Effekte

Dieses Dokument wird zum kreativen Briefing — einer strukturierten Beschreibung, die der Developer Agent präzise umsetzen kann.

4Aufgabe 2 — Developer Agent baut das Spiel

Mit der Analyse in der Hand liest der Developer Agent die Notizen aus dem Note Taking Toolkit und erstellt spring_festival_martial_arts_game.html — eine einzelne, in sich geschlossene Datei mit allem HTML, CSS und JavaScript inline.

Das Spiel implementiert originalgetreu alles, was der Multi-Modal Agent erkannt hat:

  • 3D-Robotercharaktere in Three.js gerendert, mit dem Gold-/Rot-Farbschema aus dem Video
  • Kampfkunst-Animationen, die die beobachteten Schläge, Tritte und Stockangriffe nachbilden
  • Bühnenumgebung, die dem visuellen Setting der Spring Festival Gala-Performance entspricht
  • Festliche Partikeleffekte — Laternen, Funken, CNY-Dekorationen
  • Mehrere Spielmodi: Performance Mode, Combat Mode, Free Practice

5Das fertige Spiel

Das Öffnen von spring_festival_martial_arts_game.html in einem Browser liefert ein vollständiges Erlebnis:

  • Startbildschirm: 2026 Spring Festival Gala — Martial Arts Performance — Year of the Horse
  • Steuerung: W/S/A/D Bewegung · J Schlag/Angriff · K Tritt · L Stockangriff · Leertaste Spezialbewegung · Maus für Kamera · Scrollen zum Zoomen
  • HUD: Punktestand (527 in der Demo angezeigt), Kombinationszähler, Modusanzeige
  • Visuals: 3D-Robotercharaktere in Gold/Rot, festlicher Bühnenhintergrund, Partikeleffekte

Verwendete Gesamttokens: ungefähr 467.000 — ein Ausdruck der Tiefe der Videoanalyse und der kombinierten Three.js-Spielgenerierung.

6Warum Video-zu-Spiel eine neue Workflow-Kategorie ist

Diese Pipeline etabliert etwas Neues: die Nutzung von Videoverständnis als Werkzeug für eine Designspezifikation. Statt ein Game-Design-Dokument zu schreiben, nimmst du eine Aufnahme oder findest Footage der Ästhetik, Charaktere und Interaktionen, die du möchtest — und lässt den Multi-Modal Agent das in umsetzbare Spezifikationen übersetzen.

Die Anwendungen gehen weit über Spiele hinaus. Dieselbe Pipeline von Video zu strukturierter Analyse zu Code funktioniert für die Rekonstruktion von UI-Mockups, das Design von Animationssystemen, die Generierung interaktiver Demos und jeden Kontext, in dem Video Intention besser erfasst als Text.

7Was du als Nächstes ausprobieren kannst

Analysiere ein Produkt-Unboxing-Video und generiere einen interaktiven 3D-Produktviewer, der das Objekt aus dem Footage nachbildet.

Schau dir ein Kochvideo an und generiere eine interaktive Schritt-für-Schritt-Rezept-App, die dem visuellen Stil des Videos entspricht.

Analysiere ein Sports-Highlight-Video und generiere ein Minispiel auf Basis der gezeigten Sportart.

Nimm das Spring-Festival-Spiel und füge einen Multiplayer-Modus hinzu, in dem zwei Spieler als unterschiedliche Roboter aus der Performance gegeneinander antreten.

8Tipps für bessere Ergebnisse

  • Verwende hochwertiges Quellmaterial. Die Szenenextraktion des Multi-Modal Agenten ist bei klarem, gut beleuchtetem Video am genauesten. Performance-Aufnahmen mit klar unterscheidbaren Charakteren und Bewegungen — wie dieses Gala-Video — liefern reichhaltigere Analysen als schnell geschnittene oder niedrig aufgelöste Inhalte.

  • Bitte darum, die Analyse vor dem Erstellen zu prüfen. Wenn du „zeige mir das Video-Analysetextdokument, bevor du das Spiel erstellst“ hinzufügst, erhältst du einen Kontrollpunkt, um zu prüfen, ob der Agent das Video korrekt verstanden hat, bevor er mit dem Build fortfährt.

  • Fordere eine einzelne Datei an. Die Angabe „einseitiges interaktives 3D-HTML-Spiel“ stellt sicher, dass alles in sich geschlossen und sofort teilbar ist, ohne Build-Schritt oder Server.

Other use cases

Gemini 4: Eine 3D-Kinosequenz in Blender aus einem einzigen Prompt vibe-coden

Gemini 4: Eine 3D-Kinosequenz in Blender aus einem einzigen Prompt vibe-coden

Erstelle in der Cozy-Kitchen-Szene eine zwölfsekündige Kinosequenz in vier Einstellungen: Ein Luftzug hebt ein Rezeptblatt von seinem Ständer, trägt es über die Arbeitsfläche und lässt es über dem Erdbeertörtchen drapiert liegen. Bewahre die warme, illustrierte Küche. Füge ein dünnes, beidseitiges RecipePage mit lesbaren Rezeptangaben hinzu, folge dem Flugkorridor aus action.json und zeige ruhigen Auftakt, motiviertes Abheben, Flug, Kontakt und Zur-Ruhe-Kommen mit sichtbaren Windhinweisen. Nutze vier unterschiedliche Kameras mit kameragebundenen Schnitten, Tiefenschärfe in den Einstellungen 2 und 3 sowie flüssige, messbare Blatt- und Kamerabewegungen. Übergib eine gepackte, bearbeitbare sequence.blend, eine Shotlist als CSV, ein beschriftetes 3×3-Storyboard und neun Standbilder.

Gemini 4: Video-Tutorials in Skills für produktives RL-Engineering verwandeln

Gemini 4: Video-Tutorials in Skills für produktives RL-Engineering verwandeln

Sieh dir die aufgeführten YouTube-Vorträge an und verwandle ihre Methoden und Erkenntnisse in 2–4 wiederverwendbare, dateibasierte Agenten-Skills. Nutze ausschließlich diese Videos als Primärquellen. Erstelle für jeden Vortrag eine Gliederung mit Zeitstempeln, halte die wichtigsten Erkenntnisse, Ergebnisse und Warnungen fest und kennzeichne jede Aussage als OBSERVED, INFERRED oder UPDATED. Gib jedem Skill eine SKILL.md mit einem Abschnitt zu den wichtigsten Erkenntnissen und einem werkzeugunabhängigen Weg sowie eine evidence.md. Validiere jeden Skill und veröffentliche dann einen HTML-Bericht im hellen Modus, der von 127.0.0.1 ausgeliefert wird, mit eingebetteten Vorträgen, anklickbaren Zeitstempeln, einem Vergleich der Vorträge, einer Abdeckungsmatrix mit Lücken und einer klaren Liste der Einschränkungen.

CAD-Modell aus Video erstellen: Gemini 3.7 Flash vs. 3.6 Flash

CAD-Modell aus Video erstellen: Gemini 3.7 Flash vs. 3.6 Flash

Analysiere die Transformers-Figur im Referenzvideo und exportiere ein detailliertes 3D-CAD-/Mesh-Modell als .glb. Erfasse Stil, Gelenke und Oberflächendetails, trenne Körper und Panzerung an logischen Drehpunkten und verwende präzise Hard-Surface-Geometrie sowie metallische PBR-Materialien mit Emission. Packe Diffuse-, Normal-, Roughness-, Metallic- und Emissive-Maps in das GLB; Topologie und Geometrie sollen sauber, manifold und für Echtzeit geeignet sein.

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

Teste Eigent noch heute

Lade die Open-Source-Desktop-App herunter. Deine KI-Belegschaft, die auf deinem Rechner läuft.

Eigent herunterladen
Eigent

Erhalte die neuesten Updates, Tutorials und Releases rund um die Automatisierung von KI-Belegschaften.

Danke für dein Abo!

ProduktEigentUmgebungenPreiseUnternehmen
EntdeckenLösungenAnwendungsfälleFähigkeitenPluginsBlogs
EntwicklerDokuGitHubCAMEL-AIOpen Source FundPartner
HerunterladenFür Open Source
UnternehmenÜber unsMarkeKarriereSupportNutzungsbedingungenDatenschutzerklärungSicherheit & VertrauenCookie-RichtlinieRückerstattungs- & Testrichtlinie

Alle Rechte vorbehalten © 2026 EIGENT UK LTD