logo
  • Ambientes
  • Empresas
  • Preços
DeveloperMay 29, 2026

Eigent cria um jogo 3D de artes marciais de um vídeo

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

De imagens a um jogo jogável — sem escrever uma linha de código

E se você pudesse apontar para qualquer vídeo e dizer "transforme isso em um jogo"? Este fluxo de trabalho faz exatamente isso. O Agente Multimodal da Eigent assiste às imagens do Spring Festival Gala de 2026 — uma espetacular performance de artes marciais com robôs — extrai os personagens, movimentos e estilo visual e, em seguida, entrega essa análise estruturada a um Agente Desenvolvedor que cria um jogo completo em Three.js em torno dela. Todo o pipeline funciona a partir de um único prompt e um único arquivo de vídeo.

1O pipeline de dois agentes

Este fluxo de trabalho requer dois agentes especializados trabalhando em sequência:

  • Agente Multimodal — lida com Análise de Imagem, Processamento de Vídeo, Processamento de Áudio e Geração de Imagem. Ele assiste ao vídeo e produz dados estruturados sobre o que vê.
  • Agente Desenvolvedor — lida com Terminal e Shell, Implantação Web e Captura de Tela. Ele recebe a análise estruturada e constrói o jogo.

A principal ideia é a transferência: o Agente Desenvolvedor não recebe o vídeo bruto — ele recebe um documento de texto estruturado descrevendo personagens, movimentos, cores, cenário e temas. Essa etapa de tradução é o que torna o resultado do jogo fiel em vez de genérico.

2Anexe o vídeo e escreva o prompt

Anexe Martial Arts.mp4 e descreva o que você quer:

Analise o arquivo de vídeo anexado para entender a performance dos robôs, os personagens, os movimentos, o estilo visual e o cenário do Spring Festival Gala de 2026, depois crie um jogo HTML interativo 3D completo em um único arquivo usando Three.js que recrie fielmente os principais elementos, personagens e ações do vídeo com mecânicas de jogabilidade envolventes, controles intuitivos e efeitos visuais festivos.

Duas tarefas são geradas imediatamente — a segunda fica bloqueada até a primeira ser concluída.

3Tarefa 1 — o Agente Multimodal assiste ao vídeo

O Agente Multimodal processa Martial Arts.mp4 quadro a quadro usando o Video Downloader Toolkit para extrair capturas de tela de momentos-chave. Em seguida, analisa esses quadros e produz uma análise escrita abrangente salva como martial_arts_video_analysis.txt:

  • Personagens e robôs: aparência física, proporções, esquema de cores (dourado e vermelho), número de performers
  • Movimentos e ações: técnicas específicas de artes marciais observadas — socos, chutes, ataques com bastão, sequências coreografadas
  • Estilo visual: iluminação do palco, paleta de cores, estilo da decoração festiva, profundidade e escala do espaço da performance
  • Cenário e fundo: ambiente do palco, design do pano de fundo, elementos atmosféricos
  • Elementos festivos: decorações específicas do CNY, motivos simbólicos, efeitos usados na performance

Este documento se torna o briefing criativo — uma descrição estruturada que o Agente Desenvolvedor pode executar com precisão.

4Tarefa 2 — o Agente Desenvolvedor constrói o jogo

Com a análise em mãos, o Agente Desenvolvedor lê as notas do Note Taking Toolkit e cria spring_festival_martial_arts_game.html — um único arquivo autônomo com todo o HTML, CSS e JavaScript embutidos.

O jogo implementa fielmente tudo o que o Agente Multimodal identificou:

  • Personagens robóticos 3D renderizados em Three.js com o esquema de cores dourado/vermelho do vídeo
  • Animações de artes marciais reproduzindo os socos, chutes e ataques com bastão observados
  • Ambiente de palco correspondendo ao cenário visual da performance do Spring Festival Gala
  • Efeitos de partículas festivos — lanternas, faíscas, decorações do CNY
  • Vários modos de jogo: Modo Performance, Modo Combate, Prática Livre

5O jogo finalizado

Abrir spring_festival_martial_arts_game.html em um navegador oferece uma experiência completa:

  • Tela de título: 2026 Spring Festival Gala — Martial Arts Performance — Year of the Horse
  • Controles: W/S/A/D para movimentação · J Soco/Ataque · K Chute · L Ataque com Bastão · Espaço Movimento Especial · Mouse para câmera · Rolagem para zoom
  • HUD: contador de pontos (527 mostrado na demo), contador de combo, indicador de modo
  • Visual: personagens robóticos 3D em dourado/vermelho, fundo festivo de palco, efeitos de partículas

Total de tokens usados: aproximadamente 467.000 — refletindo a profundidade da análise de vídeo e da geração do jogo em Three.js combinadas.

6Por que vídeo-para-jogo é uma nova categoria de fluxo de trabalho

Este pipeline estabelece algo novo: usar o entendimento de vídeo como ferramenta de especificação de design. Em vez de escrever um documento de design de jogo, você grava ou encontra imagens da estética, dos personagens e das interações que deseja — e deixa o Agente Multimodal traduzir isso em especificações prontas para implementação.

As aplicações vão muito além de jogos. O mesmo pipeline de vídeo → análise estruturada → código funciona para recriação de mockups de UI, design de sistemas de animação, geração de demos interativas e qualquer contexto em que o vídeo capture a intenção melhor do que o texto.

7O que experimentar em seguida

Analise um vídeo de unboxing de produto e gere um visualizador 3D interativo do produto que recrie o objeto a partir das imagens.

Assista a um vídeo de culinária e gere um app interativo de receita passo a passo que combine com o estilo visual do vídeo.

Analise um compilado de melhores momentos esportivos e gere um minijogo baseado no esporte mostrado.

Pegue o jogo do Spring Festival e adicione um modo multijogador em que dois jogadores competem como robôs diferentes da performance.

8Dicas para melhores resultados

  • Use imagens-fonte de alta qualidade. A extração de cenas pelo Agente Multimodal é mais precisa com vídeo claro e bem iluminado. Imagens de performance com personagens e movimentos distintos — como este vídeo do Gala — produzem uma análise mais rica do que conteúdo com cortes rápidos ou baixa resolução.

  • Peça para revisar a análise antes de construir. Adicionar "mostre-me o documento de análise do vídeo antes de criar o jogo" oferece um ponto de verificação para confirmar se o agente entendeu o vídeo corretamente antes de iniciar a construção.

  • Solicite um único arquivo. Especificar "jogo HTML interativo 3D em arquivo único" garante que tudo fique autocontido e imediatamente compartilhável, sem necessidade de etapa de build ou servidor.

Other use cases

Declaração de IVA automatizada a partir de recibos e faturas

Declaração de IVA automatizada a partir de recibos e faturas

Processe todos os recibos e faturas na pasta "VAT", incluindo fotos, PDFs digitalizados e faturas digitais. A saída final deve incluir apenas dois arquivos: (1) vat_return.xlsx — o arquivo Excel deve incluir uma linha por recibo ou fatura, listar todos os campos extraídos, mostrar se cada item é elegível para recuperação de IVA, mostrar o valor de IVA recuperável para cada item elegível, incluir o motivo de exclusão para itens não recuperáveis, sinalizar claramente os itens que exigem revisão manual e incluir uma planilha de resumo mostrando o valor total de IVA recuperável. (2) vat_return.html — crie um arquivo HTML autônomo que possa ser aberto diretamente e compartilhado com a equipe de contabilidade. O arquivo HTML deve mostrar todos os itens de recuperação de IVA, o valor de IVA recuperável de cada item, os itens excluídos e os motivos da exclusão, os itens que exigem revisão manual e o valor total de IVA recuperável. Não invente nenhuma informação incerta.

Tarefa de longo horizonte: GLM-5.1 vs GLM-5.2 no Eigent

Tarefa de longo horizonte: GLM-5.1 vs GLM-5.2 no Eigent

Faça uma pesquisa aprofundada sobre 26 empresas do ecossistema de infraestrutura de IA — o principal fio condutor mais certo de toda a cadeia de valor da IA. Cubra estes 6 subsegmentos (escolha empresas representativas em cada um, de líderes de grande capitalização até participantes menores): Data Center de IA (infraestrutura de computação / expansão); GPU / Chips de IA (silício para treinamento e inferência, ASICs, IP); Servidores, Rede e Módulos Ópticos (switches, NICs, interconexão óptica); Energia, Resfriamento Líquido e Armazenamento de Energia (fonte de alimentação, térmica, gestão de energia); Cloud de IA / Plataforma de Computação (hyperscalers, GPU clouds, plataformas de aluguel de computação); Ecossistema de Suporte (HBM / empacotamento avançado, foundry, conectores e outros componentes críticos). Para cada empresa, pesquise: nome da empresa, subsegmento, sede / país; produtos principais e seu papel específico na cadeia de IA; pública ou privada (ticker + bolsa se listada; se privada, informe a avaliação / rodada de captação mais recente); valor de mercado ou tamanho da avaliação (usado para ranqueamento); posicionamento e moat no ecossistema (1–2 frases); principais clientes / concorrentes. Ordenação: dentro de cada subsegmento, classifique da maior para a menor (por valor de mercado / avaliação). Estruture tudo de forma top-down: do panorama completo do ecossistema de hardware até cada empresa individual. Requisitos de saída: Primeiro, gere um arquivo de dados estruturado ai_infra_data.json — contendo todas as 26 empresas com os campos acima, as 6 classificações de subsegmentos, uma flag público/privado e uma matriz de comparação entre empresas (subsegmento × dimensões-chave). Depois, gere um relatório HTML refinado a partir desse JSON: inclua um diagrama do panorama / camadas do ecossistema, seções por setor, cards de empresas, um indicador visual claro para público vs. privado (tags ou codificação por cor), um gráfico de ranqueamento por valor de mercado e uma tabela de comparação ordenável / filtrável. Faça o design profissional, rico em informações e interativo. Verifique primeiro a precisão dos dados da pesquisa (status de listagem, tickers, avaliações — use as cifras mais recentes e cite as fontes), e só então gere o relatório. Envie a tarefa em modo single-agent.

Crie 10 jogos HTML5 de Ano Novo Chinês com Eigent

Crie 10 jogos HTML5 de Ano Novo Chinês com Eigent

Crie 10 jogos separados e COMPLETOS com temas relacionados ao Ano Novo Chinês de 2026 (Cavalo) em HTML, CSS e JS (sem bibliotecas). Os jogos devem ser divertidos, originais, polidos e otimizados para dispositivos móveis. Inclua pontuação, dificuldade progressiva, botões de reiniciar e visuais suaves. Cubra: arcade, puzzle, endless runner, reação, estratégia, memória, 2 jogadores local, idle, pixel art retrô e 1 jogo experimental.

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

Experimente o Eigent hoje

Baixe o app desktop open source e comece a automatizar com uma força de trabalho de IA na sua máquina.

Baixar Eigent
Eigent

Receba as últimas novidades e tutoriais sobre automação de workforce com IA.

ProdutoEigentAmbientesPreçosEmpresarial
ExplorarSoluçõesCasos de usoHabilidadesPluginsBlog
DesenvolvedoresDocumentaçãoGitHubCAMEL-AIFundo Open SourceParceiro
BaixarPara código aberto
EmpresaSobre nósMarcaCarreirasTermos de usoPolítica de privacidadeSegurança e confiançaPolítica de cookiesPolítica de reembolso e teste

Todos os direitos reservados © 2026 EIGENT UK LTD

Nova versão do Eigent 1.0 lançada!download