popnow
PreiseAnmeldenLos geht’s

Lassen Sie ein sich wandelndes Netzwerk tintenartiger Spuren wachsen, während kleine Agenten nahe Pfade wahrnehmen, ihnen folgen und sie verstärken. Jeder Agent vergleicht vorwärts-, linke und rechte Spurproben, bevor er abbiegt. Agenten hinterlegen ein Feld, das diffundiert und verdampft, während bereitgestellte Futterpunkte Attraktion hinzufügen. Diese Rückkopplung erzeugt das sichtbare Netzwerk; es ist ein künstliches Spurensystem und keine biologische Vorhersage. Verwenden Sie bereitgestellte Assets wieder oder beziehen Sie neue Medien über PopNow.

Nutzt PopNow für
Musik & Stimme
Benötigt
Python 3 · FFmpeg

Mit geeignetem Ausgangsmaterial ist die Generierung optional.

v1.0.0 · Aktualisiert am 25. Okt. 2026 · 975 KB · Für private Projekte und Kundenarbeit nutzbar; bitte das Paket nicht weiterverkaufen oder weitergeben.

Das bekommst du

  1. Ein editierbares 8-Sekunden-720p-Beispiel und ein lokaler MP4-Renderer, ohne Ton.

  2. Sensorsteuerung, Spurrückkopplung und Futterpunkt-Platzierung sind bereits implementiert. Änderungen der Sensorreichweite oder der Attraktionsorte verändern die Netzwerkentwicklung, ohne Routen von Hand zu zeichnen.

  3. Ein Kontaktabzug aus sechs Bildern, ein Render-Beleg und eine Eingabe-Selbstprüfung.

Gut für

  • Organische Netzwerk-Bewegungskunst
  • Künstliches Wachstum durch editierbare Sensorregeln erkunden

Nicht für

  • Das System ist eine künstlerische Agentensimulation. Es sagt kein biologisches Verhalten voraus, löst keine optimalen Routen und garantiert kein zusammenhängendes Netzwerk.

So funktioniert es

Enthält ein lokales Rendering-Werkzeug

  1. Material wählen

    Kein Bild erforderlich. Geben Sie zwei bis acht normalisierte Futterpunkt-Koordinatenpaare an oder verwenden Sie die bereitgestellte Anordnung.

  2. Bewegung gestalten

    Bearbeiten Sie die dokumentierten Projektsteuerungen und prüfen Sie dann die genauen Einstellungen. Zwei bis acht food_points platzieren die Attraktionsorte in normalisierten Koordinaten von 0.1 bis 0.9.

  3. Rendern und Prüfen

    Exportieren Sie lokal als MP4, prüfen Sie das Kontaktblatt und sehen Sie den gesamten Film an. Beobachten Sie, wie neue Spuren entstehen und konkurrieren, und verifizieren Sie, dass veränderte Futterpunkte das sichtbare Netzwerk ändern, nicht nur seine Markierungen.

So läuft der Workflow ab

So funktioniert Physarum Trail Garden

Jeder Agent vergleicht vorwärts-, linke und rechte Spurproben, bevor er abbiegt. Agenten hinterlegen ein Feld, das diffundiert und verdampft, während bereitgestellte Futterpunkte Attraktion hinzufügen. Diese Rückkopplung erzeugt das sichtbare Netzwerk; es ist ein künstliches Spurensystem und keine biologische Vorhersage.

Das steckt im Skill

Was Sie anpassen können

  • Zwei bis acht food_points platzieren die Attraktionsorte in normalisierten Koordinaten von 0.1 bis 0.9.
  • Sensorwinkel von 0.2 bis 1.4 und Sensorabstand von 4 bis 22 verändern die Steuerung.
  • Verdampfung von 0.01 bis 0.12 steuert, wie lange Spuren erhalten bleiben.
  • Der Seed verändert Startpositionen und Ausrichtungen.

Was vor der Übergabe geprüft werden sollte

  • Die lokale Selbstprüfung vergleicht drei Frame-Stichproben nach einer sinnvollen Eingabeänderung und verwirft den dokumentierten ungültigen Fall.
  • Der Ausgabeschutz verwirft Überschneidungen mit Eingabedateien und erhält vorhandene Sidecar-Dateien, sofern overwrite nicht ausdrücklich gesetzt ist.
  • Beobachten Sie, wie neue Spuren entstehen und konkurrieren, und verifizieren Sie, dass veränderte Futterpunkte das sichtbare Netzwerk ändern, nicht nur seine Markierungen. Diese finale Sichtprüfung erfolgt manuell.

Paketdateien ansehen

Dies sind ausgewählte Arbeitsdateien dieser Ausgabe mit ihrer tatsächlichen Funktion. Der vollständige Download enthält außerdem Anleitungen und die geltenden Lizenzhinweise.

  • Der aufgabenspezifische Bewegungsmechanismus und die unterstützten Eingaben.

    scripts/scene.py

  • Gesicherter MP4-Export, Kontaktabzug und Hash-Beleg.

    scripts/runtime.py

  • Editierbare Einstellungen, die vom mitgelieferten Beispiel verwendet werden.

    examples/project.json

  • Tatsächliche Prüfungen auf geänderte Frames, ungültige Eingaben und Ausgabeschutz.

    scripts/selftest.py

  • Eingabebereiche, Materialplatzierung und ehrliche Grenzen.

    references/inputs.md

Warum dieser Skill?

Mit diesem Paket beginnen

Sensorsteuerung, Spurrückkopplung und Futterpunkt-Platzierung sind bereits implementiert. Änderungen der Sensorreichweite oder der Attraktionsorte verändern die Netzwerkentwicklung, ohne Routen von Hand zu zeichnen.

Was PopNow ergänzt

Mit PopNow ergänzen Sie fehlendes Material (Musik & Stimme) für diesen Ablauf. Behalten Sie geeignetes Material, das Sie bereits besitzen, und übernehmen Sie neue Medien in die hier beschriebenen Bearbeitungs- und Zusammenstellungsschritte.

Möglichkeiten vergleichen

Ein Prompt, ein eigener Skill oder dieser Ablauf?

Mit einem Prompt beginnen

Ihr Agent kann auf Grundlage einer einfachen Anfrage etwas erstellen. Briefing, Gestaltungsregeln, Materialauswahl, Ausgabeformat und Prüfablauf müssen für das Projekt noch festgelegt werden.

Einen eigenen Skill schreiben

Sie bestimmen und pflegen die wiederverwendbaren Anweisungen, Voreinstellungen, Dateistruktur und Prüfungen. Das ist sinnvoll, wenn Ihr Ablauf andere Regeln oder Integrationen benötigt.

Für PopNow entwickelt

Dieser Ablauf wurde für PopNow entwickelt. Quelldateien, enthaltene Abhängigkeiten und geltende Hinweise gehören zum Paket. Der unten beschriebene Funktionsumfang bezieht sich auf diese Ausgabe.

Anleitung geprüft am 25. Okt. 2026

Was kostet das?

Agenten, Spuren und Attraktionsorte werden lokal berechnet. Optionale neue Musik oder Soundeffekte können über PopNow angefragt werden; das Standard-Netzwerk benötigt kein generiertes Bild.

Mit geeignetem Ausgangsmaterial ist die Generierung optional. Kostenloser Skill. Den Preis für neue Medien sehen Sie vor der Generierung.

Das Skill-Paket

Im Rahmen des Downloadkontingents Ihres Kontos kostenlos installierbar. Die Paketlizenz erlaubt eigene Arbeiten und Kundenprojekte; eine Weiterverteilung ist ausgeschlossen.

Vorhandenes Material und lokale Arbeit

Geeignetes Material wiederzuverwenden, Dateien zu bearbeiten und lokal zusammenzustellen ruft kein PopNow-Generierungsmodell auf. Ihr Computer und die erforderliche Laufzeitumgebung führen diese Arbeit weiterhin aus.

Neue KI-Bilder, Clips oder Audio

Der Preis richtet sich nach dem tatsächlichen Modell, den Eingaben, der Anzahl, Dauer und Auflösung. Zusätzliche Varianten, Überarbeitungen oder optionale Verbesserungen können weitere Generierungsaufträge erfordern.

Ihr Agent und Hosting

Abonnements, gemietete Rechner, Bereitstellung oder andere Anbietergebühren gehören zum jeweiligen Dienst. Die Installation dieses Skills schließt diese Dienste nicht ein.

Prüfen Sie zuerst die Kosten für Ihre Variante

Ihr Assistent kann zuerst die verfügbaren Modelle prüfen und den Preis für den genauen Auftrag abfragen. Sie wählen die optionalen Bearbeitungsschritte und genehmigen die Ausgaben, bevor die Generierung beginnt.

Bitten Sie Ihren Assistenten

  • Verwende den PopNow-Skill „Physarum Trail Garden“ für mein Projekt. Liste wiederverwendbare Eingaben auf, erstelle nur für fehlende Medien ein Kostenangebot, nenne dessen Gesamtsumme und markiere noch nicht bepreiste Schritte. Führe optionale Verbesserungen getrennt auf und warte vor kostenpflichtigen Vorgängen auf meine Zustimmung.

So rechnet PopNow ab

Verbindungen mit einem PopNow API-Schlüssel, einschließlich MCP-Verbindungen mit API-Schlüssel, belasten das separate API-Guthaben in USD. Eine über OAuth autorisierte ChatGPT- oder Claude-Verbindung verwendet Website-Credits. Diese Guthaben sind getrennt; maßgeblich für Ihre Freigabe ist das Preisangebot Ihrer Verbindung.

Es gelten die Downloadkontingente und aktuellen Kontobedingungen. Ein kostenloses Paket bedeutet keine unbegrenzte kostenlose Generierung.

Modellpreise ansehenAPI-Guthaben in USDWebsite-Creditpakete

So nutzt du ihn

Du sagst

  • Nutze den PopNow-Skill „Physarum Trail Garden“ (physarum-trail-garden) dafür: Rendern Sie das bereitgestellte 8-Sekunden-Beispiel. Erstellen Sie eine zweite Version mit sensor_distance auf 16. Zeigen Sie die veränderte Bewegung und beziehen Sie fehlende Medien vor der Generierung ein.

Dann probier

  • Zeigen Sie, wie sich die geänderte Einstellung auf die tatsächliche Bewegung auswirkt.

  • Behalten Sie mein ausreichendes Ausgangsmaterial und bereiten Sie ein optionales Soundtrack-Angebot vor.

Das solltest du bereithalten

  • Kein Bild erforderlich. Geben Sie zwei bis acht normalisierte Futterpunkt-Koordinatenpaare an oder verwenden Sie die bereitgestellte Anordnung.
  • Python 3, Pillow, NumPy, FFmpeg und ffprobe
  • Die im Eingabevertrag aufgeführten Projektsteuerungen

Ähnliche Skills

Alle ansehen →

Bewertungen

Noch keine Bewertungen. Schon installiert? Gib die erste Bewertung ab.

Diesen Skill bewerten

Fragen

Berechnet es eine optimale Route zwischen Punkten?

Nein. Agenten folgen und verstärken ein sich wandelndes Spurenfeld. Das Ergebnis kann verzweigen, Schleifen bilden oder auseinanderfallen und ist keine Optimierungsgarantie.

Was bewirken die Futterpunkte?

Sie fügen dem von Agenten abgetasteten Feld Attraktion hinzu und beeinflussen so, wo sich Pfade entwickeln. Sie sind keine bloßen Beschriftungen über einem festen Muster.

Ist es ein Modell eines echten Organismus?

Es nutzt Ideen der Spurwahrnehmung für generative Kunst. Es ist nicht kalibriert, um das Verhalten eines bestimmten Organismus vorherzusagen.

Was ist in Physarum Trail Garden bereits enthalten?

Der aufgabenspezifische Bewegungsmechanismus und die unterstützten Eingaben. Gesicherter MP4-Export, Kontaktabzug und Hash-Beleg. Editierbare Einstellungen, die vom mitgelieferten Beispiel verwendet werden. Tatsächliche Prüfungen auf geänderte Frames, ungültige Eingaben und Ausgabeschutz. Eingabebereiche, Materialplatzierung und ehrliche Grenzen.

Welche Teile von Physarum Trail Garden können Kosten verursachen?

Agenten, Spuren und Attraktionsorte werden lokal berechnet. Optionale neue Musik oder Soundeffekte können über PopNow angefragt werden; das Standard-Netzwerk benötigt kein generiertes Bild. Verbindungen mit einem PopNow API-Schlüssel, einschließlich MCP-Verbindungen mit API-Schlüssel, belasten das separate API-Guthaben in USD. Eine über OAuth autorisierte ChatGPT- oder Claude-Verbindung verwendet Website-Credits. Diese Guthaben sind getrennt; maßgeblich für Ihre Freigabe ist das Preisangebot Ihrer Verbindung.

Wie unterscheidet sich Physarum Trail Garden von einem Prompt oder einem eigenen Skill?

Sensorsteuerung, Spurrückkopplung und Futterpunkt-Platzierung sind bereits implementiert. Änderungen der Sensorreichweite oder der Attraktionsorte verändern die Netzwerkentwicklung, ohne Routen von Hand zu zeichnen.