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DeveloperMay 29, 2026

Construire un platformer 3D Snow Bros avec Gemini 3.1 Pro

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Construire un platformer 3D Snow Bros avec Gemini 3.1 Pro
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Un jeu 3D jouable, créé à partir d’un seul prompt

Le développement de jeux est l’une des disciplines créatives les plus exigeantes techniquement — il nécessite que la physique, le rendu, l’IA, la gestion d’état et l’interface utilisateur fonctionnent tous ensemble dans une seule base de code. Ce workflow démontre qu’avec un prompt suffisamment détaillé et Gemini 3.1 Pro Preview, Eigent peut définir, écrire et livrer un jeu de navigateur multi-fichiers entièrement jouable sans une seule ligne de code manuelle.

1Configurer Gemini 3.1 Pro Preview

Ce workflow s’exécute sur Gemini 3.1 Pro Preview, le modèle le plus performant de Google au moment de l’enregistrement. Pour le configurer dans Eigent, allez dans Settings → Models → Custom Models :

  • API Host: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/
  • Model: gemini-3.1-pro-preview

Eigent prend en charge plusieurs modèles personnalisés simultanément — vous pouvez configurer Gemini, OpenAI, Anthropic, Qwen, Deepseek, MiniMax et d’autres en même temps, avec un seul modèle défini comme valeur par défaut active.

2Le prompt de conception du jeu

Un prompt détaillé produit un résultat détaillé. Celui-ci précise les mécaniques, le style visuel, le score, les événements spéciaux et même une séquence de collectible spécifique :

Créez un platformer 3D moderne à défilement horizontal inspiré de Mario, combiné aux mécaniques de Snow Bros. Le joueur peut se déplacer à gauche et à droite et sauter, en tirant des projectiles de neige pour geler progressivement les monstres en boules de neige. Une fois complètement gelée, un bouton « Kick » apparaît, permettant à la boule de neige de rouler et rebondir à travers le niveau, en battant les ennemis et en déclenchant des réactions en chaîne. Si tous les monstres sont vaincus à l’aide d’une seule boule de neige, un bonus de 10 000 points tombe, ou parfois un gâteau lumineux apparaît. Ramasser le gâteau fait apparaître quatre créatures de neige bleues ; les vaincre donne les lettres S, N, O et W, et collecter les quatre accorde une vie supplémentaire. Incluez un système de score, l’affichage des vies, une difficulté progressive et une fonction de redémarrage. L’arrière-plan doit ressembler à un univers à la Mario avec des environnements 3D riches, superposés et visuellement complexes, incluant un terrain à plusieurs niveaux, des éléments décoratifs et des effets de profondeur en parallax, avec des visuels fluides, modernes et immersifs.

Chaque mécanique nommée dans le prompt est implémentée dans le résultat.

3Eigent planifie et exécute la construction

Eigent crée une seule tâche pour l’agent Developer :

Développer un jeu web HTML5/JavaScript entièrement jouable utilisant Three.js qui combine des visuels modernes de platformer 3D à défilement horizontal avec les mécaniques de gameplay de Snow Bros — y compris le tir de projectiles de neige, le gel et le coup de pied aux ennemis, les bonus de réaction en chaîne, le score, les vies, la difficulté progressive et une fonction de redémarrage.

L’agent Developer utilise les outils Terminal & Shell ainsi que les capacités Web Deployment et Screen Capture pour écrire directement tous les fichiers du jeu dans le dossier du workspace.

4Trois fichiers, un jeu complet

Le résultat comprend trois fichiers interdépendants :

  • index.html — point d’entrée et conteneur du jeu
  • game.js — toute la logique du jeu : pipeline de rendu Three.js, physique, machine à états de l’IA ennemie, système de projectiles, détection des réactions en chaîne, logique de chute des bonus, score, suivi des vies et séquence de collectibles des lettres SNOW
  • style.css — dimensionnement du canvas, superpositions UI, style du HUD

Le rendu Three.js construit un environnement 3D en couches avec profondeur en parallax — montagnes enneigées à l’arrière-plan, plateformes au milieu-plan et terrain au premier plan, le tout avec des éléments de canvas procéduraux et une animation fluide.

5À quoi ressemble le jeu final

L’ouverture de index.html dans n’importe quel navigateur moderne révèle un platformer entièrement jouable :

  • HUD : compteur de score, compteur de vague, affichage des vies et barre de progression des lettres S-N-O-W
  • Contrôles du joueur : déplacement gauche/droite, saut, tir de projectiles de neige
  • Mécaniques ennemies : état de gel progressif, coup de pied pour faire rouler, réaction en chaîne lorsqu’une boule de neige touche plusieurs ennemis
  • Système de bonus : bonus de 10 000 points qui tombe lors d’un niveau nettoyé avec une seule boule de neige
  • Style visuel : arrière-plan 3D de montagnes enneigées en couches, level design à la Mario, défilement parallax fluide

Info-bulle au premier chargement : "Gelez les ennemis avec Z. Donnez un coup de pied aux boules de neige entièrement gelées !"

Nombre total de tokens utilisés : environ 147 000 — raisonnable pour un jeu multi-fichiers de cette complexité.

6Ce que cela démontre sur le développement de jeux assisté par IA

La mécanique Snow Bros — geler, donner un coup de pied, enchaîner — exige que l’agent implémente des états de jeu interdépendants : un ennemi peut être non gelé, partiellement gelé ou complètement gelé, et ne passe à l’état de boule de neige roulante que dans un seul état précis. La logique de réaction en chaîne nécessite une détection de collision entre une boule de neige en mouvement et d’autres ennemis. Ce ne sont pas des implémentations triviales.

La capacité de Gemini 3.1 Pro à conserver toute la spécification du jeu dans son contexte et à produire un JavaScript cohérent et interdépendant sur plusieurs fichiers est ce qui rend cela possible. Le résultat n’est pas un modèle générique — c’est une implémentation sur mesure des mécaniques exactes décrites.

7Que tester ensuite

Ajoutez un deuxième personnage jouable avec des mécaniques de projectile différentes et un mode local à deux joueurs.

Générez un éditeur de niveaux qui vous permet de placer des plateformes et des ennemis sur une grille et d’exporter la disposition en JSON.

Ajoutez un classement des meilleurs scores qui persiste dans localStorage.

Créez une version mobile avec commandes tactiles pour le même jeu.

8Conseils pour de meilleurs résultats

  • Spécifiez les mécaniques avec précision. La mécanique gel → coup de pied → réaction en chaîne a fonctionné parce que chaque transition d’état était décrite explicitement dans le prompt. Des termes vagues comme « interactions d’ennemis sympas » produiraient des résultats beaucoup plus simples.

  • Nommez vos choix technologiques. Préciser « Three.js » pour le rendu 3D et « HTML/CSS/JS pur, sans bibliothèques » pour la structure donne à Eigent des contraintes d’implémentation claires. Sans cela, l’agent peut choisir des approches différentes — potentiellement incompatibles — d’une tâche à l’autre.

  • Vérifiez dans le navigateur avant d’itérer. Une fois qu’Eigent livre les fichiers, ouvrez immédiatement index.html et testez la boucle de mécanique principale. Il est plus rapide de corriger le tir à ce stade avec un prompt de suivi ciblé que de tout spécifier d’un coup.

Other use cases

Déclaration de TVA automatisée à partir de reçus et de factures

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Veuillez traiter tous les reçus et factures du dossier "VAT", y compris les photos, les PDF scannés et les factures numériques. Le résultat final doit inclure uniquement deux fichiers : (1) vat_return.xlsx — le fichier Excel doit contenir une ligne par reçu ou facture, lister tous les champs extraits, indiquer si chaque élément est éligible à la récupération de TVA, afficher le montant de TVA récupérable pour chaque élément éligible, inclure la raison d’exclusion pour les éléments non récupérables, signaler clairement les éléments nécessitant une vérification manuelle, et inclure une feuille récapitulative affichant le montant total de TVA récupérable. (2) vat_return.html — créer un fichier HTML autonome qui peut être ouvert directement et partagé avec l’équipe comptable. Le fichier HTML doit afficher tous les éléments de récupération de TVA, le montant de TVA récupérable pour chaque élément, les éléments exclus et les raisons de l’exclusion, les éléments nécessitant une vérification manuelle, ainsi que le montant total de TVA récupérable. Ne devinez aucune information incertaine.

Tâche à long horizon : GLM-5.1 vs GLM-5.2 sur Eigent

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Menez une recherche approfondie sur 26 entreprises de l'écosystème d'infrastructure IA — le fil conducteur principal le plus certain de toute la chaîne de valeur de l'IA. Couvrez ces 6 sous-secteurs (choisissez des entreprises représentatives dans chacun, des leaders à grande capitalisation jusqu'aux acteurs plus petits) : centre de données IA (infrastructure de calcul / déploiement) ; GPU / puces IA (silicium d'entraînement et d'inférence, ASIC, IP) ; serveurs, réseau et modules optiques (switches, NIC, interconnexions optiques) ; alimentation, refroidissement liquide et stockage d'énergie (alimentation électrique, thermique, gestion de l'énergie) ; cloud IA / plateforme de calcul (hyperscalers, clouds GPU, plateformes de location de calcul) ; écosystème de soutien (HBM / packaging avancé, fonderie, connecteurs et autres composants critiques). Pour chaque entreprise, recherchez : nom de l'entreprise, sous-secteur, siège / pays ; produits principaux et rôle spécifique dans la chaîne IA ; public ou privé (ticker + bourse si coté ; si privé, indiquer la dernière valorisation / levée de fonds) ; capitalisation boursière ou taille de la valorisation (utilisée pour le classement) ; positionnement et avantage concurrentiel dans l'écosystème (1 à 2 phrases) ; principaux clients / concurrents. Ordre : au sein de chaque sous-secteur, classez du plus grand au plus petit (par capitalisation boursière / valorisation). Structurez l'ensemble de manière descendante : de l'ensemble du paysage de l'écosystème matériel jusqu'à chaque entreprise individuelle. Exigences de sortie : générez d'abord un fichier de données structuré ai_infra_data.json — contenant les 26 entreprises avec les champs ci-dessus, les 6 classifications de sous-secteurs, un indicateur public/privé et une matrice de comparaison croisée entre entreprises (sous-secteur × dimensions clés). Générez ensuite un rapport HTML soigné à partir de ce JSON : incluez un paysage de l'écosystème / diagramme en couches, des sections par secteur, des cartes d'entreprises, un indicateur visuel clair pour public vs privé (étiquettes ou code couleur), un graphique de classement par capitalisation boursière et un tableau de comparaison triable/filtrable. Rendez le design professionnel, dense en informations et interactif. Vérifiez d'abord l'exactitude des données de recherche (statut de cotation, tickers, valorisations — utilisez les chiffres les plus récents et citez les sources), puis générez le rapport. Envoyez la tâche en mode single-agent.

Créer 10 jeux HTML5 du Nouvel An chinois avec Eigent

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Créez 10 jeux distincts et COMPLETS sur des thèmes liés au Nouvel An chinois 2026 (Cheval) en HTML, CSS et JS (sans bibliothèques). Les jeux doivent être amusants, originaux, soignés et adaptés aux mobiles. Incluez un système de score, une difficulté progressive, des boutons de redémarrage et des visuels fluides. Couvrez : arcade, puzzle, endless runner, réaction, stratégie, mémoire, 2 joueurs en local, idle, pixel art rétro et 1 jeu expérimental.

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