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DeveloperMay 29, 2026

Gemini 3.1 Proで完全な3D Snow Bros風プラットフォーマーゲームを構築

EigentEigent
Gemini 3.1 Proで3D Snow Bros プラットフォーマーを構築
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単一のプロンプトから構築された、プレイ可能な 3D ゲーム

ゲーム開発は、最も技術的要求の高い創造分野のひとつです。物理演算、レンダリング、AI、状態管理、UI がすべて単一のコードベースで連携する必要があります。このワークフローは、十分に詳細なプロンプトと Gemini 3.1 Pro Preview があれば、Eigent が手作業のコードを 1 行も書かずに、仕様策定から実装、そして完全にプレイ可能な複数ファイルのブラウザゲームの提供まで行えることを示しています。

1Gemini 3.1 Pro Preview を設定する

このワークフローは、録画時点で Google の最も高性能なモデルである Gemini 3.1 Pro Preview 上で動作します。Eigent で設定するには、設定 → モデル → カスタムモデル に移動します。

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

Eigent は複数のカスタムモデルを同時にサポートしています。Gemini、OpenAI、Anthropic、Qwen、Deepseek、MiniMax などをすべて同時に設定でき、1 つをアクティブなデフォルトとして指定できます。

2ゲーム設計プロンプト

詳細なプロンプトは、詳細な結果を生みます。今回のプロンプトは、メカニクス、ビジュアルスタイル、スコア、特別イベント、さらには特定の収集シーケンスまで指定しています。

Mario に着想を得たモダンな 3D 横スクロールプラットフォーマーを、Snow Bros のメカニクスと組み合わせて作成してください。プレイヤーは左右に移動してジャンプでき、雪の弾を発射してモンスターを徐々に雪だるまへ凍らせます。完全に凍ると「Kick」ボタンが表示され、雪だるまをステージ上で転がして跳ねさせ、敵を倒しつつ連鎖反応を引き起こせます。単一の雪だるまで全モンスターを倒した場合は 10,000 点ボーナスを落とすか、時々光るケーキが出現します。ケーキを集めると 4 匹の青い雪の生き物が出現し、それらを倒すと S、N、O、W の文字が手に入り、4 つすべて集めるとライフが 1 増えます。スコアシステム、ライフ表示、難易度の段階的上昇、リスタート機能を含めてください。背景は Mario 風の世界観にし、複数レベルの地形、装飾要素、パララックス深度効果を備えた、豊かで層のある視覚的に複雑な 3D 環境にしてください。ビジュアルは滑らかでモダン、没入感のあるものにしてください。

プロンプトで挙げられたすべてのメカニクスが、出力に実装されています。

3Eigent がビルドを計画し、実行する

Eigent は Developer Agent に対して 1 つのタスクを作成します。

Three.js を使って、モダンな 3D 横スクロールプラットフォーマーのビジュアルと Snow Bros のゲームプレイメカニクスを組み合わせた、完全にプレイ可能な HTML5/JavaScript の Web ゲームを開発してください。雪の弾の発射、敵の凍結とキック、連鎖反応ボーナス、スコア、ライフ、難易度の段階的上昇、リスタート機能を含めてください。

Developer Agent は Terminal & Shell ツールに加え、Web Deployment と Screen Capture の機能を使って、すべてのゲームファイルをワークスペースフォルダに直接書き込みます。

43 つのファイルで完成する 1 つのゲーム

出力は、相互依存する 3 つのファイルです。

  • index.html — エントリーポイントとゲームコンテナ
  • game.js — すべてのゲームロジック: Three.js レンダリングパイプライン、物理演算、敵 AI 状態マシン、弾丸システム、連鎖反応検出、ボーナスドロップロジック、スコア管理、ライフ管理、SNOW 文字の収集シーケンス
  • style.css — キャンバスのサイズ設定、UI オーバーレイ、HUD スタイリング

Three.js レンダラーは、パララックス深度を持つ層状の 3D 環境を構築します。背景には雪山、中景にはプラットフォーム、前景には地形があり、すべてがプロシージャルなキャンバス要素と滑らかなアニメーションで表現されています。

5完成したゲームの見た目

任意のモダンブラウザで index.html を開くと、完全にプレイ可能なプラットフォーマーが表示されます。

  • HUD: スコアカウンター、ウェーブカウンター、ライフ表示、S-N-O-W 文字の進行バー
  • プレイヤー操作: 左右移動、ジャンプ、雪の弾の発射
  • 敵のメカニクス: 段階的な凍結状態、キックで転がす操作、雪だるまが複数の敵に当たったときの連鎖反応
  • ボーナスシステム: 単一の雪だるまで全滅させた場合に 10,000 点ボーナスをドロップ
  • ビジュアルスタイル: 3D の層状の雪山背景、Mario 風のレベルデザイン、滑らかなパララックススクロール

初回読み込み時のツールチップ: "Freeze enemies with Z. Kick fully frozen snowballs!"

使用トークン総数: 約 147,000 — この規模の複数ファイルゲームとしては効率的です。

6AI 支援ゲーム開発について何を示しているか

Snow Bros のメカニクス — 凍結、キック、連鎖 — には、相互依存するゲーム状態を実装する必要があります。敵は未凍結、部分凍結、完全凍結のいずれかであり、特定の状態でのみ転がせる雪だるまへ移行します。連鎖反応ロジックには、転がる雪だるまと他の敵との衝突判定が必要です。これらは簡単な実装ではありません。

Gemini 3.1 Pro がゲーム全体の仕様をコンテキスト内に保持し、複数ファイルにまたがる整合性のある相互依存 JavaScript を生成できることが、この実現を可能にしています。結果はテンプレートではなく、説明されたメカニクスを正確に実装したカスタム実装です。

7次に試すこと

2 人目のプレイ可能なキャラクターを追加し、異なる弾のメカニクスとローカル 2 人対戦モードを実装する。

グリッド上にプラットフォームと敵を配置し、レイアウトを JSON として書き出せるレベルエディタを生成する。

localStorage に保存されるハイスコアランキングを追加する。

同じゲームのタッチ操作対応モバイル版を構築する。

8より良い結果を得るためのヒント

  • メカニクスを正確に指定する。 freeze → kick → chain reaction のメカニクスが機能したのは、各状態遷移がプロンプト内で明示的に説明されていたからです。「クールな敵の相互作用」のような曖昧な表現では、もっと単純な結果になります。

  • 使用する技術を明記する。 3D レンダリングに「Three.js」、構成に「pure HTML/CSS/JS, no libraries」を指定すると、Eigent に明確な実装制約が与えられます。これらがないと、エージェントはタスクごとに異なる、場合によっては互換性のないアプローチを選ぶ可能性があります。

  • 反復前にブラウザ上で確認する。 Eigent がファイルを出力したら、すぐに index.html を開いてコアのメカニクスループをテストしてください。この段階では、すべてを最初から細かく指定するよりも、狙いを絞った追加プロンプトで軌道修正する方が早く進められます。

Other use cases

動画から CAD モデルを作る:Gemini 3.7 Flash と 3.6 Flash の比較

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アップロードした参照動画の Transformers キャラクターを解析し、プロダクション利用を想定した高詳細 3D CAD/メッシュモデルを .glb で出力します。スタイル、関節、表面詳細を解析し、関節ピボットでボディと装甲を分離した高精度ハードサーフェス形状を作成します。陽極酸化金属、ブラッシュドスチール、ダークチタン、高光沢塗装、発光チャンネルを含む PBR 材質を使い、Diffuse、Normal、Roughness、Metallic、Emissive テクスチャを GLB に埋め込みます。

領収書と請求書からのVAT申告書の自動作成

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「VAT」フォルダ内のすべての領収書と請求書を処理してください。写真、スキャンしたPDF、デジタル請求書も含みます。最終出力は2ファイルのみとしてください。(1) vat_return.xlsx — Excelファイルには領収書または請求書ごとに1行を設け、抽出したすべての項目を一覧化し、各項目がVAT還付の対象かどうかを示し、対象項目ごとの回収可能なVAT金額を表示し、回収対象外項目の除外理由を含め、手動確認が必要な項目を明確にフラグし、回収可能なVAT合計額を示すサマリーシートを含めてください。(2) vat_return.html — 会計チームが直接開いて共有できる、自己完結型のHTMLファイルを作成してください。HTMLファイルには、すべてのVAT回収項目、各項目の回収可能なVAT金額、除外された項目とその除外理由、手動確認が必要な項目、そして回収可能なVAT合計額を表示してください。不確かな情報は推測しないでください。

長期タスク: Eigentのシングルエージェントハーネス上でのGLM-5.1 vs GLM-5.2

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AIインフラ・エコシステムに属する26社について、深掘り調査を行う。これはAIバリューチェーン全体の中でも最も確度の高い主軸である。以下の6つのサブセクターを網羅する(各分野で、大手リーダーから中小企業まで代表的な企業を選定すること):AIデータセンター(計算基盤/建設拡大);GPU/AIチップ(学習・推論向けシリコン、ASIC、IP);サーバー、ネットワーキング&光学モジュール(スイッチ、NIC、光インターコネクト);電力、液冷&エネルギー貯蔵(電源、熱管理、エネルギー管理);AIクラウド/計算プラットフォーム(ハイパースケーラー、GPUクラウド、計算リースプラットフォーム);支援エコシステム(HBM/先端パッケージング、ファウンドリ、コネクタ、その他重要部品)。各社について調査する項目は、企業名、サブセクター、本社/国;主要製品とAIチェーンにおける具体的役割;上場・非上場(上場企業はティッカー+取引所、非上場企業は最新の評価額/資金調達ラウンド);時価総額または評価額(順位付けに使用);エコシステム内でのポジショニングと参入障壁(1〜2文);主要顧客/競合。並び順は、各サブセクター内で大きい順から小さい順(時価総額/評価額基準)にする。全体構成はトップダウンで、ハードウェア・エコシステム全体の概観から各企業個別の詳細へ落とし込む。出力要件: まず、26社すべてを上記フィールド、6つのサブセクター分類、上場・非上場フラグ、サブセクター横断の比較マトリクス(サブセクター × 主要指標)を含む構造化データファイル ai_infra_data.json を生成する。次に、そのJSONから洗練されたHTMLレポートを生成すること。レポートには、エコシステムの概観/レイヤー図、セクション別構成、企業カード、上場・非上場を明確に示す表示(タグまたは色分け)、時価総額ランキングチャート、並び替え/絞り込み可能な比較テーブルを含める。デザインはプロフェッショナルで、情報密度が高く、インタラクティブであること。まず調査データの正確性を検証し(上場状況、ティッカー、評価額 — 最新数値と出典を使用)、その後にレポートを生成する。タスクはシングルエージェントモードで送信する。

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