A quick update on free credits

We’ve temporarily paused free credits for new accounts while we address recent misuse. Thank you for your patience and understanding.

logo
  • Środowiska
  • Dla firm
  • Cennik
DeveloperJul 25, 2025

Generuj i zbierz 200 unikalnych gier HTML

EigentEigent
Generuj i zbierz 200 unikalnych gier HTML
Automate Everything with
AI Workforce on Desktop
Download Eigent

Generuj 200 unikalnych gier równolegle — a następnie spakuj je do jednego pliku

Ten przypadek użycia dotyczy czystej wydajności. Wygenerowanie pojedynczego pliku gry HTML jest proste. Wygenerowanie 200 unikalnych — każdej z innym motywem, mechaniką i stylem wizualnym — oraz spakowanie ich do jednego rezultatu to zadanie stworzone, by pokazać moc równoległości. Eigent realizuje to, dzieląc żądanie na 200 jednoczesnych podzadań i uruchamiając je wszystkie naraz.

1Napisz prompt

Kluczem do tego workflow jest poinstruowanie Eigent, aby uruchamiał podzadania równolegle:

Pomóż mi wygenerować co najmniej 200 plików gier HTML o różnych tematach, a następnie spakuj wszystkie wygenerowane pliki do jednego pliku .zip. Rozłóż to na co najmniej 200 podzadań, aby uruchomić je równolegle.

Eigent zinterpretuje to jako zadanie masowo równoległe i automatycznie uruchomi odpowiednią liczbę współbieżnych workerów.

2Eigent dzieli zadanie

Zanim zostaną utworzone jakiekolwiek pliki, Eigent planuje obciążenie pracą. Generuje listę 200+ odrębnych motywów i mechanik gier — gier logicznych, arcade, quizów, symulacji i wielu innych — i przypisuje każdy z nich do niezależnego podzadania. Każde podzadanie odpowiada za napisanie kompletnego, samodzielnego pliku gry HTML.

Ten etap dekompozycji sprawia, że workflow staje się wykonalny. Bez niego trzeba byłoby czekać na 200 sekwencyjnych generacji plików.

3Równoległe generowanie gier

Dzięki 200 podzadaniom działającym jednocześnie Eigent generuje wszystkie pliki gier w ułamku czasu, jaki zajęłoby podejście sekwencyjne. Każdy plik to samodzielny dokument HTML z osadzonym CSS i JavaScript — bez zewnętrznych zależności, bez konieczności wykonywania kroków builda.

Możesz obserwować panel wyjścia agenta, aby widzieć, jak podzadania kończą się w czasie rzeczywistym.

4Pakowanie do ZIP

Gdy wszystkie 200 plików gier zostanie wygenerowanych, Eigent pakuje je do jednego archiwum .zip i zapisuje na pulpicie. Archiwum zawiera każdy plik gry, nazwany spójnie i gotowy do rozpakowania lub udostępnienia.

5Sprawdź wynik

Rozpakuj ZIP i otwórz kilka plików HTML w przeglądarce, aby zweryfikować różnorodność i jakość wyniku. Każdy plik powinien być grywalną, samodzielną grą o odrębnym temacie.

Jeśli któreś pliki są zduplikowane tematycznie albo czegoś brakuje, możesz poprosić Eigent o ponowne wygenerowanie konkretnych pozycji:

Gra nr 47 ma ten sam motyw co gra nr 12. Wygeneruj ją ponownie z innym tematem.

6Dlaczego to ma znaczenie

Ten workflow pokazuje jedną z kluczowych zalet architektury Eigent: zdolność do rozkładania dużego zadania na setki niezależnych podzadań równoległych i wykonywania ich jednocześnie. Ten sam wzorzec sprawdza się w każdym zadaniu o dużej skali — raportach, transformacjach danych, szkicach e-maili, szablonach kodu, przypadkach testowych. Jeśli potrafisz opisać jedną instancję zadania, Eigent może skalować je do setek.

7Co wypróbować dalej

Wygeneruj 50 unikalnych szablonów wizualizacji danych HTML i spakuj je do ZIP.

Utwórz 100 szablonów jednostronicowych landing page'y dla różnych branż i zapisz je jako pakiet.

Wygeneruj grę quizową dla każdego z 50 stanów USA i spakuj je razem.

Zbuduj 200 unikalnych stron HTML z przepisami z listy kuchni świata i zbierz je w jedną paczkę.

8Wskazówki dla lepszych wyników

  • Wyraźnie określ „różne tematy” lub „unikalne motywy”. Bez tego Eigent może generować wariacje kilku tych samych motywów. Jasne wymaganie unikalności popycha go w stronę większej różnorodności.

  • Poproś o plik manifestu. Dodanie „wygeneruj też README z listą wszystkich 200 gier i ich tematów” daje szybki punkt odniesienia bez konieczności otwierania każdego pliku osobno.

  • Dopasuj liczbę podzadań do skali zadania. Jeśli chcesz 500 plików, powiedz Eigent, aby podzielił pracę na 500 podzadań. Architektura równoległa skaluje się wraz z liczbą, którą określisz.

Other use cases

Gemini 4: vibe-coding filmowej sekwencji 3D w Blenderze z jednego promptu

Gemini 4: vibe-coding filmowej sekwencji 3D w Blenderze z jednego promptu

Stwórz dwunastosekundową sekwencję filmową w czterech ujęciach w scenie Cozy Kitchen: przeciąg podrywa kartkę z przepisem ze stojaka, niesie ją nad blatem i zostawia przewieszoną przez tartaletkę truskawkową. Zachowaj ciepłą, ilustracyjną kuchnię. Dodaj cienką, dwustronną RecipePage z czytelnymi zapiskami przepisu, trzymaj się korytarza lotu z action.json i pokaż spokojny początek, umotywowane uniesienie, lot, kontakt i opadnięcie, z widocznymi oznakami wiatru. Użyj czterech różnych kamer z cięciami przypisanymi do kamer, głębi ostrości w ujęciach 2 i 3 oraz płynnego, mierzalnego ruchu kartki i kamery. Oddaj spakowany, edytowalny sequence.blend, listę ujęć w CSV, opisany storyboard 3×3 i dziewięć kadrów.

Gemini 4: zamień samouczki wideo w umiejętności produkcyjnej inżynierii RL

Gemini 4: zamień samouczki wideo w umiejętności produkcyjnej inżynierii RL

Obejrzyj wskazane wystąpienia na YouTube i zamień ich metody oraz wnioski w 2–4 plikowe umiejętności agenta wielokrotnego użytku, korzystając wyłącznie z tych filmów jako źródeł podstawowych. Dla każdego wystąpienia przygotuj konspekt ze znacznikami czasu, zapisz kluczowe wnioski, wyniki i ostrzeżenia oraz oznacz każde twierdzenie jako OBSERVED, INFERRED lub UPDATED. Każda umiejętność dostaje plik SKILL.md z sekcją kluczowych wniosków i ścieżką niezależną od narzędzi oraz plik evidence.md. Zweryfikuj każdą umiejętność, a następnie opublikuj raport HTML w jasnym motywie, serwowany z 127.0.0.1, z osadzonymi wystąpieniami, klikalnymi znacznikami czasu, porównaniem wystąpień, macierzą pokrycia pokazującą luki i jasną listą ograniczeń.

Model CAD z wideo: Gemini 3.7 Flash kontra 3.6 Flash

Model CAD z wideo: Gemini 3.7 Flash kontra 3.6 Flash

Przeanalizuj postać Transformers z filmu referencyjnego i wyeksportuj szczegółowy model 3D CAD/mesh jako .glb. Rozpoznaj styl, przeguby i detale powierzchni; rozdziel ciało i pancerz przy logicznych osiach obrotu; użyj precyzyjnej geometrii hard-surface oraz metalicznych materiałów PBR z emisją. Osadź mapy Diffuse, Normal, Roughness, Metallic i Emissive w GLB, zachowując czystą topologię, geometrię manifold i wydajność czasu rzeczywistego.

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

Wypróbuj Eigent już dziś

Pobierz open-source’ową aplikację desktopową. Twoja SI workforce, działająca na Twoim komputerze.

Pobierz Eigent
Eigent

Otrzymuj najnowsze aktualizacje, poradniki i wydania dotyczące automatyzacji SI workforce.

Dziękujemy za zapis!

ProduktEigentŚrodowiskaCennikDla firm
OdkrywajRozwiązaniaPrzypadki użyciaUmiejętnościWtyczkiBlogi
DeweloperzyDokumentacjaGitHubCAMEL-AIFundusz Open SourcePartner
PobierzDla open source
FirmaO nasBrandKarieraPomocWarunki korzystaniaPolityka prywatnościBezpieczeństwo i zaufaniePolityka plików cookiePolityka zwrotów i wersji próbnej

Wszelkie prawa zastrzeżone © 2026 EIGENT UK LTD