Kimi K3
用于自包含 HTML 场景的 3D 破坏物理提示词
一辆怪兽卡车碾压一排汽车 两辆汽车跳过峡谷并在半空中迎面相撞 一把巨大的铁砧逐辆将汽车压扁
3D 提示词案例
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GPT-6 Astra
苏州博物馆园林漫游
参考介绍苏州博物馆的网页，在 Blender 中重现其园林。制作一段连续的漫游，保留现代建筑与中国传统园林景观之间的关系。
GPT-6 Astra
单回合 Three.js 海战场景
使用 Three.js 在一个回合内创建一场细节丰富的海战。加入数艘各具特色的船只、物理上可信的水面互动、航迹与水花、空中战斗、爆炸、电影感灯光、摄像机运动，以及注重性能的渲染。
Claude Fable 5.1
拥有宠物山羊的虚拟岛屿
使用 Three.js 创建一个可探索的小岛，其中有一只会跟随、回应并玩耍的宠物山羊，同时加入舒适的环境细节和简单的日常互动。
GPT-6 Astra
困在立方体中的暴风雨
使用 Three.js 生成一个被困在立方体中的暴风雨，并让其中的天气可以由你控制。
GPT-6 Astra
3D 博物馆电影摄影预可视化
构建一个 3D 博物馆预可视化方案，映射场地、演员位置、摄像机调度和镜头列表。将每个设置都保留在物理视口内，然后为后续视频生成导出一致的参考指南。
Kimi K3
用于开裂水族箱的 Kimi K3 3D 模拟提示词
创建一个玻璃水族箱，使其侧面板出现清晰可见的裂缝，然后爆裂。
Kimi K3
用于单文件 Three.js 构建的计算机工作站周围 3D 房间构建提示词
构建一个围绕计算机工作站的可探索 3D 房间，使用单个自包含的 HTML 文件，通过 importmap 引入 Three.js，仅使用程序化几何体，不使用网格，不使用图像纹理，不指定布局或风格。“你就是设计师。给我一个惊喜”
Claude Opus 5
使用 Opus 5 根据参考图片构建可探索 Three.js 世界的提示词
根据附加图片，使用 Three.js 构建一个可探索的 3D 世界。要求 第一人称控制（WASD + 鼠标视角），碰撞检测，不穿过几何体 AAA 级视觉效果：PBR 材质、基于 HDRI 的光照、真实阴影、后期处理（色调映射、泛光、抗锯齿） 对所有会移动或可交互的对象应用物理效果 在中端 GPU 上达到 60fps 流程 将工作拆分为独立的工作流：地形、道具/几何体、材质/纹理、光照、物理、控制/摄像机、性能。为每个工作流分配一个子代理。 每个子代理端到端负责自己的工作流，并报告已构建的内容以及仍然薄弱的部分。 完成集成后，执行一轮审查：在世界中行走，列出所有可见缺陷并修复它们。 重复这一循环，直到一次完整检查产生零个缺陷，或达到 5 次循环。无论哪种情况，都要报告任何未解决的问题。 交付一个可运行的单一项目，并附上启动说明。
GPT-6 Astra
交互式浏览器河流场景
创建一个可在浏览器中运行的交互式河流场景。先建立一个可运行的实时水体原型，然后检查并优化视觉效果。
GPT-6 Astra
怪兽城市战斗
使用生成的生物模型和音效，创建一款受怪兽启发的 Three.js 游戏。打造清晰易懂的巨型规模战斗，并设计能够传达生物体型的环境。
Claude Fable 5.1
发光峡谷上方的古老神庙
创建一个程序化的 Three.js 场景：黄昏时分，一座古老的神庙漂浮在发光的峡谷上方，包含随风飘动的布料、上帝光、闪电和电影感的接近镜头。
Claude Fable 5.1
从平面图到 Blender 漫游
使用提供的平面图创建准确的 Blender 3D 模型，渲染一组具有代表性的静态图像，并制作连贯的漫游视频。
GPT-6 Astra
单提示词水族馆基准测试
根据提供的参考图像，仅使用一个提示词构建 3D 水族馆游戏。匹配布局和氛围，加入生动的鱼类行为、水面焦散、环绕控制，以及适合比较模型输出的小型交互循环。
Claude Fable 5.1
十分钟 Three.js 游戏，然后进行优化
在十分钟内创建一个小型 Three.js 游戏，具备明确的目标、响应灵敏的操作、易于理解的危险元素，以及完整的胜利或失败状态。然后检查可玩的成果，通过后续编辑改进视觉效果、节奏和反馈。
Kimi K3
名为 Jelly Jungle 的浏览器端 3D 游戏 Three.js 提示词
提示词 - 使用 Three.js，并结合原生 HTML、CSS 和 JavaScript，创建一款名为“Jelly Jungle”的完整浏览器端 3D 游戏（除非现有项目已经使用某个框架）。 创建一个原创的街机风格障碍赛道，灵感来自色彩缤纷的玩具世界和丛林游乐场。 Do
Claude Fable 5.1
丛林神庙与巨型猴神守护者
使用 HTML 和 Three.js 创建一个受《罗摩衍那》启发的电影感场景。一座被遗忘的丛林神庙中，一位巨大的猴神守护者苏醒；用代码构建场景、动画和背景音乐。
GPT-6 Astra
可步行探索的低多边形果川村庄
在单个 HTML 文件中创建一个受果川启发、温馨且可探索的低多边形村庄。结合程序化生成的 3D 景观、氛围、界面和交互。
Claude Fable 5.1
Blender 中的巨龙巢穴场景
在 Blender 中构建一个充满戏剧性的巨龙巢穴场景，包含作为视觉焦点的巨龙、宏大的洞穴尺度、财宝、烟雾、火光、层次丰富的构图和电影感镜头。
Claude Opus 5
使用 Claude Opus 5 开发 3D MMO 的工作流
几乎所有代码都是用 Claude Opus 5 编写的。 但让项目能够在数千轮迭代中持续推进的，并不是一个巧妙的提示词，而是对项目进行组织，使 AI 无需阅读整个代码库就能找到所需内容。 1. 将说明放在代码旁边，而不是集中堆放在一个地方 每个文件夹都有自己的指南，其中包含常见工作流和此前发现的易错点。当会话在该文件夹中启动时，指南会自动加载。处理怪物时不需要付出地图指南的上下文成本。每项任务开始前所需的上下文从大约 76,000 个 token 降到了约 10,000 个。 2. 用工具强制执行规则，而不是依靠自律 我让它编写脚本：一旦检测到循环导入，或检测到颜色值不是集中定义而是直接写在使用位置，脚本就会让构建失败。不要指望 AI 记住每条规则；让提交失败要可靠得多。 3. 让 TypeScript 成为提醒机制 添加一个没有效果的技能，项目就无法编译。添加一个却没有创建模型的怪物，项目就无法编译。因为类型系统不允许，所以不会被遗忘。 4. 让内容由数据驱动 添加怪物、技能或物品，应该意味着新增一行，而不是修改整个系统。相比于“更新五个必须保持一致的位置”，AI 对“新增一行”的处理准确得多。 5. 有效的提示词定义评估标准，而不是操作步骤 例如：“普通怪物必须在 2 到 5 秒内死亡”，“每张地图至少有 97% 的区域必须可到达”，以及“任何游戏物品的掉落率都不得低于 3%”。然后将这些标准编码成测试。一旦 AI 知道什么是好的结果，它就能找到实现路径，并判断自己是否成功。 简而言之：先投资于结构和测试，再投资于提示词。
GPT-6 Astra
程序化生机海洋与风暴模拟
将提供的单文件海面风暴生成器扩展为完整的程序化海洋。添加珊瑚礁、深水、逼真的天气、具有涌现行为的动物种群、生态系统互动，以及能够在海面与水下之间移动的摄像机。
Claude Fable 5.1
GTA 风格开放世界多人游戏原型
构建一款以纽约市为背景的 GTA 风格开放世界多人游戏早期原型，包含驾驶、步行移动、城市交通、任务，以及令人信服的动态世界循环。
GPT-6 Astra
Blender 中的一级方程式赛车
使用电脑在 Blender 中创建一个 3D 一级方程式赛车模型。
Claude Fable 5.1
浮空体素岛
构建一个浮空体素岛，包含清晰易辨的地形层、植被、水体、建筑、环境动态，以及能够环绕并观察整个场景的摄像机。