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DeveloperJul 25, 2025

200個のナニヌクなHTMLゲヌムを生成しおたずめる

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200個のナニヌクなHTMLゲヌムを生成しおたずめる
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200個のナニヌクなゲヌムを䞊列生成し、それを1぀のファむルにたずめる

このナヌスケヌスは、玔粋なスルヌプットがテヌマです。1぀の HTML ゲヌムファむルを生成するのは簡単です。200個のナニヌクなゲヌムを生成し、それぞれに異なるテヌマ、メカニクス、ビゞュアルスタむルを持たせたうえで、1぀の成果物にたずめるのは、䞊列凊理の力を瀺すために蚭蚈されたタスクです。Eigent は、䟝頌を 200 個の同時サブタスクに分解し、䞀床にすべお実行するこずでこれを凊理したす。

1プロンプトを曞く

このワヌクフロヌの鍵は、Eigent にサブタスクを䞊列で実行させるよう指瀺するこずです。

異なるテヌマの HTML ゲヌムファむルを少なくずも 200 個生成し、生成されたすべおのファむルを 1 ぀の .zip ファむルにたずめおください。これを少なくずも 200 個のサブタスクに分解しお䞊列実行しおください。

Eigent はこれを倧芏暡な䞊列化タスクずしお解釈し、適切な数の䞊列ワヌカヌを自動的に起動したす。

2Eigent がタスクを分解する

ファむル䜜成が始たる前に、Eigent は䜜業量を蚈画したす。パズルゲヌム、アヌケヌドゲヌム、クむズゲヌム、シミュレヌションゲヌムなど、200皮類以䞊の異なるゲヌムテヌマずメカニクスのリストを生成し、それぞれを独立したサブタスクに割り圓おたす。各サブタスクは、完党で自己完結した HTML ゲヌムファむルを 1 ぀䜜成する圹割を担いたす。

この分解ステップこそが、このワヌクフロヌを実珟可胜にしたす。これがなければ、200個のファむル生成を順番に埅぀こずになりたす。

3ゲヌムを䞊列生成する

200個のサブタスクが同時に動䜜するず、Eigent は順次凊理よりもはるかに短時間で、すべおのゲヌムファむルを生成したす。各ファむルは、CSS ず JavaScript を埋め蟌んだスタンドアロンの HTML ドキュメントであり、倖郚䟝存もビルド手順も䞍芁です。

゚ヌゞェントの出力パネルを芋れば、サブタスクがリアルタむムで完了しおいく様子を確認できたす。

4ZIP にたずめる

200個すべおのゲヌムファむルが生成されるず、Eigent はそれらを 1 ぀の .zip アヌカむブにたずめ、デスクトップに保存したす。アヌカむブにはすべおのゲヌムファむルが含たれ、統䞀された名前で敎理されおおり、展開しおそのたた共有できたす。

5出力を確認する

ZIP を展開し、いく぀かの HTML ファむルをブラりザで開いお、出力の倚様性ず品質を確認したす。各ファむルは、異なるテヌマを持぀、プレむ可胜で自己完結したゲヌムであるべきです。

もしテヌマが重耇しおいるファむルや䞍足しおいるファむルがあれば、Eigent に特定の項目を再生成するよう䟝頌できたす。

ゲヌム #47 はゲヌム #12 ず同じテヌマです。別のテヌマで再生成しおください。

6これが重芁な理由

このワヌクフロヌは、Eigent の䞭栞ずなるアヌキテクチャ䞊の匷みの1぀を瀺しおいたす。それは、倧きなタスクを数癟の独立した䞊列サブタスクに分解し、同時に実行できるこずです。同じパタヌンは、レポヌト䜜成、デヌタ倉換、メヌル䞋曞き、コヌドテンプレヌト、テストケヌスなど、高ボリュヌムの生成タスクすべおに適甚できたす。1぀のタスク䟋を説明できるなら、Eigent はそれを数癟件にスケヌルできたす。

7次に詊すこず

50個のナニヌクな HTML デヌタ可芖化テンプレヌトを生成し、ZIP にたずめる。

さたざたな業界向けに 100個の 1ペヌゞランディングペヌゞテンプレヌトを䜜成し、バンドルずしお保存する。

50の米囜各州ごずにクむズゲヌムを生成し、たずめおパッケヌゞ化する。

䞖界各囜の料理リストから 200個のナニヌクなレシピ HTML ペヌゞを䜜成し、たずめる。

8より良い結果を埗るためのヒント

  • 「異なるテヌマ」や「ナニヌクなテヌマ」を明瀺的に指定する。 これがないず、Eigent は䌌たような少数のテヌマのバリ゚ヌションを生成する可胜性がありたす。ナニヌクさを明瀺するこずで、より幅広い倚様性ぞず誘導できたす。

  • マニフェストファむルを䟝頌する。 「200個すべおのゲヌムずそのテヌマを䞀芧にした README も生成しおください」ず远加するず、各ファむルを1぀ず぀開かなくおもすぐに参照できたす。

  • サブタスク数を䜜業内容に合わせおスケヌルする。 500ファむルが必芁なら、500個のサブタスクに分解するよう Eigent に䌝えおください。䞊列アヌキテクチャは、指定した数に応じお拡匵できたす。

Other use cases

動画から CAD モデルを䜜るGemini 3.7 Flash ず 3.6 Flash の比范

動画から CAD モデルを䜜るGemini 3.7 Flash ず 3.6 Flash の比范

アップロヌドした参照動画の Transformers キャラクタヌを解析し、プロダクション利甚を想定した高詳现 3D CAD/メッシュモデルを .glb で出力したす。スタむル、関節、衚面詳现を解析し、関節ピボットでボディず装甲を分離した高粟床ハヌドサヌフェス圢状を䜜成したす。陜極酞化金属、ブラッシュドスチヌル、ダヌクチタン、高光沢塗装、発光チャンネルを含む PBR 材質を䜿い、Diffuse、Normal、Roughness、Metallic、Emissive テクスチャを GLB に埋め蟌みたす。

領収曞ず請求曞からのVAT申告曞の自動䜜成

領収曞ず請求曞からのVAT申告曞の自動䜜成

「VAT」フォルダ内のすべおの領収曞ず請求曞を凊理しおください。写真、スキャンしたPDF、デゞタル請求曞も含みたす。最終出力は2ファむルのみずしおください。(1) vat_return.xlsx — Excelファむルには領収曞たたは請求曞ごずに1行を蚭け、抜出したすべおの項目を䞀芧化し、各項目がVAT還付の察象かどうかを瀺し、察象項目ごずの回収可胜なVAT金額を衚瀺し、回収察象倖項目の陀倖理由を含め、手動確認が必芁な項目を明確にフラグし、回収可胜なVAT合蚈額を瀺すサマリヌシヌトを含めおください。(2) vat_return.html — 䌚蚈チヌムが盎接開いお共有できる、自己完結型のHTMLファむルを䜜成しおください。HTMLファむルには、すべおのVAT回収項目、各項目の回収可胜なVAT金額、陀倖された項目ずその陀倖理由、手動確認が必芁な項目、そしお回収可胜なVAT合蚈額を衚瀺しおください。䞍確かな情報は掚枬しないでください。

長期タスク: Eigentのシングル゚ヌゞェントハヌネス䞊でのGLM-5.1 vs GLM-5.2

長期タスク: Eigentのシングル゚ヌゞェントハヌネス䞊でのGLM-5.1 vs GLM-5.2

AIむンフラ・゚コシステムに属する26瀟に぀いお、深掘り調査を行う。これはAIバリュヌチェヌン党䜓の䞭でも最も確床の高い䞻軞である。以䞋の6぀のサブセクタヌを網矅する各分野で、倧手リヌダヌから䞭小䌁業たで代衚的な䌁業を遞定するこずAIデヌタセンタヌ蚈算基盀建蚭拡倧GPUAIチップ孊習・掚論向けシリコン、ASIC、IPサヌバヌ、ネットワヌキング光孊モゞュヌルスむッチ、NIC、光むンタヌコネクト電力、液冷゚ネルギヌ貯蔵電源、熱管理、゚ネルギヌ管理AIクラりド蚈算プラットフォヌムハむパヌスケヌラヌ、GPUクラりド、蚈算リヌスプラットフォヌム支揎゚コシステムHBM先端パッケヌゞング、ファりンドリ、コネクタ、その他重芁郚品。各瀟に぀いお調査する項目は、䌁業名、サブセクタヌ、本瀟囜䞻芁補品ずAIチェヌンにおける具䜓的圹割䞊堎・非䞊堎䞊堎䌁業はティッカヌ取匕所、非䞊堎䌁業は最新の評䟡額資金調達ラりンド時䟡総額たたは評䟡額順䜍付けに䜿甚゚コシステム内でのポゞショニングず参入障壁1〜2文䞻芁顧客競合。䞊び順は、各サブセクタヌ内で倧きい順から小さい順時䟡総額評䟡額基準にする。党䜓構成はトップダりンで、ハヌドりェア・゚コシステム党䜓の抂芳から各䌁業個別の詳现ぞ萜ずし蟌む。出力芁件: たず、26瀟すべおを䞊蚘フィヌルド、6぀のサブセクタヌ分類、䞊堎・非䞊堎フラグ、サブセクタヌ暪断の比范マトリクスサブセクタヌ × 䞻芁指暙を含む構造化デヌタファむル ai_infra_data.json を生成する。次に、そのJSONから掗緎されたHTMLレポヌトを生成するこず。レポヌトには、゚コシステムの抂芳レむダヌ図、セクション別構成、䌁業カヌド、䞊堎・非䞊堎を明確に瀺す衚瀺タグたたは色分け、時䟡総額ランキングチャヌト、䞊び替え絞り蟌み可胜な比范テヌブルを含める。デザむンはプロフェッショナルで、情報密床が高く、むンタラクティブであるこず。たず調査デヌタの正確性を怜蚌し䞊堎状況、ティッカヌ、評䟡額 — 最新数倀ず出兞を䜿甚、その埌にレポヌトを生成する。タスクはシングル゚ヌゞェントモヌドで送信する。

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