3D prompt examples

単一ファイルのThree.jsビルドでコンピューターワークステーション周りの3Dルームを構築するプロンプト
Kimi K3

単一ファイルのThree.jsビルドでコンピューターワークステーション周りの3Dルームを構築するプロンプト

コンピューターワークステーションを中心とした探索可能な3Dルームを、単一の自己完結型HTMLファイルとして構築してください。Three.jsはimportmap経由で使用し、プロシージャルジオメトリのみ、メッシュなし、画像テクスチャなし、レイアウトやスタイルの指定なし。"あなたがデザイナーです。私を驚かせてください"

Opus 5で参照画像から探索可能なThree.jsワールドを構築するためのプロンプト
Claude Opus 5

Opus 5で参照画像から探索可能なThree.jsワールドを構築するためのプロンプト

添付画像を基に、Three.jsで探索可能な3Dワールドを構築してください。要件 一人称操作(WASD + マウス視点操作)、衝突判定、ジオメトリのすり抜け禁止 AAA品質のビジュアル:PBRマテリアル、HDRIベースのライティング、リアルな影、ポストプロセッシング(トーンマッピング、ブルーム、AA) 動くもの、またはインタラクション可能なものすべてに物理演算を適用 ミドルレンジGPUで60fps プロセス 作業を独立したストリームに分割してください:地形、プロップ/ジオメトリ、マテリアル/テクスチャ、ライティング、物理演算、操作/カメラ、パフォーマンス。各ストリームに1体のサブエージェントを割り当ててください。 各サブエージェントは担当ストリームを最初から最後まで受け持ち、構築したものと、まだ弱い部分を報告します。 統合後、レビューパスを実行してください:ワールドを歩き回り、目に見える欠陥をすべて列挙して修正します。 完全なパスで欠陥がゼロになるまで、または5ループに達するまで、このループを繰り返してください。どちらの場合でも、未解決の事項を報告してください。 起動手順付きの、実行可能な単一プロジェクトを納品してください。

Jelly Jungle というブラウザベースの 3D ゲーム向け Three.js プロンプト
Kimi K3

Jelly Jungle というブラウザベースの 3D ゲーム向け Three.js プロンプト

プロンプト - Three.js と通常の HTML、CSS、JavaScript を使って、「Jelly Jungle」という完全なブラウザベースの 3D ゲームを作成してください(既存のプロジェクトがすでにフレームワークを使用している場合を除きます)。 カラフルなおもちゃの世界やジャングルの遊び場を思わせる、オリジナルのアーケード風障害物コースを作成してください。 Do

Claude Opus 5を使った3D MMO開発ワークフロー
Claude Opus 5

Claude Opus 5を使った3D MMO開発ワークフロー

コードのほぼすべては Claude Opus 5 で書かれました。 しかし、何千回もの反復サイクルを通じてプロジェクトを前進させ続けたのは、巧妙なプロンプトではありませんでした。AIがコードベース全体を読まなくても必要なものを見つけられるように、プロジェクトを整理したことです。 1. 指示は一か所に集めず、コードのそばに置く すべてのフォルダーに、一般的なワークフローと、これまでに発見された落とし穴をまとめた独自のガイドがあります。そのフォルダーでセッションが開始されると、ガイドは自動的に読み込まれます。モンスターの作業で、マップガイドのコンテキストコストまで負担する必要はありません。各タスクの前に必要なコンテキストは、約76,000トークンから約10,000トークンに減りました。 2. ルールは規律ではなくツールで徹底する 循環インポートや、中央で定義せず使用箇所に直接書かれた色の値を検出したときに、ビルドを失敗させるスクリプトを書かせました。AIがすべてのルールを覚えていることを期待してはいけません。コミットを失敗させるほうが、はるかに信頼できます。 3. TypeScriptをリマインダーにする 効果を持たないスキルを追加すると、プロジェクトはコンパイルできません。モデルを作成せずにモンスターを追加すると、プロジェクトはコンパイルできません。型システムが許さないため、忘れることができないのです。 4. コンテンツをデータ駆動にする モンスター、スキル、アイテムの追加は、システム全体を変更するのではなく、1行を追加することを意味するべきです。AIは「5か所を更新して整合性を保つ」よりも、「1行を追加する」ほうをはるかに正確に扱えます。 5. 効果的なプロンプトは手順ではなく評価基準を定義する 例:「通常のモンスターは2~5秒以内に倒せること」「各マップの少なくとも97%に到達できること」「ゲーム内のどのアイテムにも3%未満のドロップ率を設定しないこと」。その後、これらの基準をテストとしてコード化します。AIが何をもって良しとするかを理解すれば、そこに至る方法を見つけ、成功したかどうかを判断できます。 要するに、まず構造とテストに投資し、その後でプロンプトに投資することです。

想像して、形にする。