logo
  • Entornos
  • Empresa
  • Precios
DeveloperMay 29, 2026

Eigent crea un juego 3D de artes marciales de un video

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

De las imágenes a un juego jugable — Sin escribir una sola línea de código

¿Qué pasaría si pudieras señalar cualquier video y decir “convierte esto en un juego”? Este flujo de trabajo hace exactamente eso. El agente multimodal de Eigent observa imágenes de la Gala del Festival de Primavera de 2026 — una espectacular actuación de artes marciales de robots — extrae los personajes, movimientos y estilo visual, y luego entrega ese análisis estructurado a un agente de desarrollo que construye un juego completo en Three.js en torno a él. Todo el proceso se ejecuta desde un solo prompt y un solo archivo de video.

1El flujo de trabajo de dos agentes

Este flujo de trabajo requiere dos agentes especializados que trabajan en secuencia:

  • Agente multimodal — gestiona Análisis de imágenes, Procesamiento de video, Procesamiento de audio y Generación de imágenes. Observa el video y produce datos estructurados sobre lo que ve.
  • Agente de desarrollo — gestiona Terminal y shell, Despliegue web y Captura de pantalla. Toma el análisis estructurado y construye el juego.

La idea clave es la transferencia: el agente de desarrollo no recibe el video en bruto — recibe un documento de texto estructurado que describe personajes, movimientos, colores, entorno y temas. Este paso de traducción es lo que hace que el resultado del juego sea fiel en lugar de genérico.

2Adjunta el video y escribe el prompt

Adjunta Martial Arts.mp4 y describe lo que quieres:

Analiza el archivo de video adjunto para comprender la actuación de los robots, los personajes, los movimientos, el estilo visual y el entorno de la Gala del Festival de Primavera de 2026; luego crea un juego HTML 3D interactivo completo de un solo archivo usando Three.js que recree fielmente los elementos, personajes y acciones clave del video con mecánicas de juego atractivas, controles intuitivos y efectos visuales festivos.

Se generan dos tareas de inmediato — la segunda queda bloqueada hasta que la primera se complete.

3Tarea 1 — El agente multimodal observa el video

El agente multimodal procesa Martial Arts.mp4 fotograma a fotograma usando el Video Downloader Toolkit para extraer capturas de pantalla de momentos clave. Luego analiza esos fotogramas y produce un análisis escrito completo guardado como martial_arts_video_analysis.txt:

  • Personajes y robots: Apariencia física, proporciones, esquema de colores (dorado y rojo), número de intérpretes
  • Movimientos y acciones: Técnicas específicas de artes marciales observadas — golpes de puño, patadas, ataques con bastón, secuencias coreografiadas
  • Estilo visual: Iluminación del escenario, paleta de colores, estilo de decoración festiva, profundidad y escala del espacio de la actuación
  • Entorno y fondo: Ambiente del escenario, diseño del telón de fondo, elementos atmosféricos
  • Elementos festivos: Decoraciones específicas del Año Nuevo Chino, motivos simbólicos, efectos usados en la actuación

Este documento se convierte en el brief creativo — una descripción estructurada que el agente de desarrollo puede ejecutar con precisión.

4Tarea 2 — El agente de desarrollo construye el juego

Con el análisis en mano, el agente de desarrollo lee las notas del Note Taking Toolkit y crea spring_festival_martial_arts_game.html — un único archivo autocontenido con todo el HTML, CSS y JavaScript incrustado.

El juego implementa fielmente todo lo que el agente multimodal identificó:

  • Personajes robots 3D renderizados en Three.js con el esquema de colores dorado/rojo del video
  • Animaciones de artes marciales que replican los golpes, patadas y ataques con bastón observados
  • Entorno de escenario que coincide con el entorno visual de la actuación de la Gala del Festival de Primavera
  • Efectos de partículas festivos — faroles, chispas, decoraciones de CNY
  • Varios modos de juego: Modo de actuación, Modo de combate, Práctica libre

5El juego terminado

Abrir spring_festival_martial_arts_game.html en un navegador ofrece una experiencia completa:

  • Pantalla de título: Gala del Festival de Primavera 2026 — Actuación de Artes Marciales — Año del Caballo
  • Controles: W/S/A/D para moverse · J Golpe/Golpear · K Patada · L Ataque con bastón · Espacio Movimiento especial · Ratón para la cámara · Desplazar para acercar/alejar
  • HUD: Contador de puntuación (527 mostrado en la demo), contador de combo, indicador de modo
  • Visual: Personajes robots 3D en dorado/rojo, fondo festivo del escenario, efectos de partículas

Tokens totales utilizados: aproximadamente 467,000 — lo que refleja la profundidad del análisis de video y la generación del juego en Three.js combinados.

6Por qué video-a-juego es una nueva categoría de flujo de trabajo

Este flujo establece algo novedoso: usar la comprensión de video como herramienta de especificación de diseño. En lugar de escribir un documento de diseño de juego, grabas o encuentras imágenes de la estética, los personajes y las interacciones que quieres — y dejas que el agente multimodal lo traduzca en especificaciones listas para implementar.

Las aplicaciones van mucho más allá de los juegos. El mismo flujo de video a análisis estructurado a código funciona para recreación de mockups de interfaz, diseño de sistemas de animación, generación de demos interactivas y cualquier contexto en el que el video capture mejor la intención que el texto.

7Qué probar después

Analiza un video de unboxing de un producto y genera un visor interactivo 3D del producto que recree el objeto a partir de las imágenes.

Mira un video de cocina y genera una app interactiva de receta paso a paso que coincida con el estilo visual del video.

Analiza un reel de momentos destacados deportivos y genera un minijuego basado en el deporte mostrado.

Toma el juego del Festival de Primavera y añade un modo multijugador en el que dos jugadores compitan como robots distintos de la actuación.

8Consejos para obtener mejores resultados

  • Usa material de origen de alta calidad. La extracción de escenas del agente multimodal es más precisa con video claro y bien iluminado. Las imágenes de actuación con personajes y movimientos definidos — como este video de la Gala — producen un análisis más rico que el contenido de cortes rápidos o baja resolución.

  • Pide revisar el análisis antes de construir. Añadir “muéstrame el documento de análisis del video antes de crear el juego” te da un punto de control para verificar que el agente entendió el video correctamente antes de comprometerse con la construcción.

  • Solicita un solo archivo. Especificar “juego HTML 3D interactivo de un solo archivo” garantiza que todo esté autocontenido e inmediatamente compartible sin un paso de compilación ni servidor.

Other use cases

Declaración de IVA automatizada a partir de recibos y facturas

Declaración de IVA automatizada a partir de recibos y facturas

Procesa todos los recibos y facturas de la carpeta "VAT", incluidas fotos, PDFs escaneados y facturas digitales. El resultado final debe incluir solo dos archivos: (1) vat_return.xlsx — el archivo de Excel debe incluir una fila por recibo o factura, listar todos los campos extraídos, mostrar si cada elemento es elegible para la recuperación del IVA, mostrar el importe de IVA recuperable de cada elemento elegible, incluir el motivo de exclusión para los elementos no recuperables, señalar claramente los elementos que requieren revisión manual e incluir una hoja de resumen con el importe total de IVA recuperable. (2) vat_return.html — crea un archivo HTML autocontenido que pueda abrirse directamente y compartirse con el equipo de contabilidad. El archivo HTML debe mostrar todos los elementos de recuperación de IVA, el importe de IVA recuperable de cada elemento, los elementos excluidos y los motivos de exclusión, los elementos que requieren revisión manual y el importe total de IVA recuperable. No adivines ninguna información incierta.

Tarea de largo alcance: GLM-5.1 vs GLM-5.2 en Eigent

Tarea de largo alcance: GLM-5.1 vs GLM-5.2 en Eigent

Realiza una investigación en profundidad de 26 empresas del ecosistema de infraestructura de IA, el hilo principal más claro de toda la cadena de valor de la IA. Cubre estos 6 subsectores (elige empresas representativas en cada uno, desde líderes de gran capitalización hasta actores más pequeños): Centro de datos de IA (infraestructura de cómputo / despliegue); GPU / chips de IA (silicio para entrenamiento e inferencia, ASICs, IP); Servidores, redes y módulos ópticos (switches, NIC, interconexión óptica); Energía, refrigeración líquida y almacenamiento de energía (fuente de alimentación, térmica, gestión energética); Nube de IA / plataforma de cómputo (hiperescaladores, nubes de GPU, plataformas de alquiler de cómputo); Ecosistema de apoyo (HBM / empaquetado avanzado, foundry, conectores y otros componentes críticos). Para cada empresa, investiga: nombre de la empresa, subsector, sede / país; productos principales y su función específica en la cadena de IA; pública o privada (ticker + bolsa si cotiza; si es privada, indica la valoración / ronda de financiación más reciente); capitalización bursátil o tamaño de valoración (usado para el ranking); posicionamiento y ventaja competitiva en el ecosistema (1–2 frases); clientes / competidores clave. Orden: dentro de cada subsector, clasifica de mayor a menor (por capitalización bursátil / valoración). Estructura todo de forma descendente: desde el panorama completo del ecosistema de hardware hasta cada empresa individual. Requisitos de salida: primero, genera un archivo de datos estructurado ai_infra_data.json — que contenga las 26 empresas con los campos anteriores, las 6 clasificaciones de subsector, una bandera de pública/privada y una matriz de comparación entre empresas (subsector × dimensiones clave). Luego genera un informe HTML pulido a partir de ese JSON: incluye un panorama del ecosistema / diagrama por capas, secciones por sector, tarjetas de empresa, un indicador visual claro para pública vs. privada (etiquetas o codificación por color), un gráfico de ranking por capitalización bursátil y una tabla de comparación ordenable/filtrable. Haz que el diseño sea profesional, denso en información e interactivo. Verifica primero la exactitud de los datos de investigación (estado de cotización, tickers, valoraciones — usa las cifras más recientes y cita las fuentes), y luego genera el informe. Envía la tarea en modo single-agent.

Crea 10 juegos HTML5 de Año Nuevo Chino con Eigent

Crea 10 juegos HTML5 de Año Nuevo Chino con Eigent

Crea 10 juegos distintos y COMPLETOS con temas relacionados con el Año Nuevo Chino 2026 (Caballo) en HTML, CSS y JS (sin librerías). Los juegos deben ser divertidos, originales, pulidos y aptos para móviles. Incluye puntuación, dificultad escalable, botones de reinicio y visuales fluidos. Cubre: arcade, puzzle, endless runner, reacción, estrategia, memoria, 2 jugadores local, idle, retro pixel y 1 juego experimental.

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

Prueba Eigent hoy

Descarga la aplicación de escritorio de código abierto y empieza a automatizar con una fuerza laboral de IA en tu equipo.

Descargar Eigent
Eigent

Recibe las últimas actualizaciones y tutoriales sobre automatización de la fuerza laboral con IA.

ProductoEigentEntornosPreciosEmpresarial
ExplorarSolucionesCasos de usoHabilidadesPluginsBlog
DesarrolladoresDocumentaciónGitHubCAMEL-AIFondo Open SourceSocio
DescargarPara código abierto
EmpresaSobre nosotrosMarcaEmpleosTérminos de usoPolítica de privacidadSeguridad y confianzaPolítica de cookiesPolítica de reembolso y prueba

Todos los derechos reservados © 2026 EIGENT UK LTD

¡Nueva versión de Eigent 1.0 lanzada!download