Cultiva una red cambiante de trazas similares a tinta mientras pequeños agentes perciben, siguen y refuerzan trayectorias cercanas. Cada agente compara muestras de traza al frente, a la izquierda y a la derecha antes de girar. Los agentes depositan un campo que se difumina y se evapora, mientras que los puntos de alimento suministrados añaden atracción. Esta retroalimentación crea la red visible; es un sistema de trazas artificial, no una predicción biológica. Reutiliza los recursos suministrados o solicita nuevos medios mediante PopNow.
- Usa PopNow para
- Música y voz
- Requiere
- Python 3 · FFmpeg
La generación es opcional si dispones de material de entrada adecuado.
v1.0.0 · Actualizado el 25 oct 2026 · 975 KB · Úsalo en trabajos personales y para clientes; por favor, no revendas ni compartas el paquete.
Qué obtienes
Muestra editable de 8 segundos a 720p y renderizador local de MP4, sin sonido.
La dirección por sensores, la retroalimentación de trazas y la colocación de puntos de alimento ya están implementadas. Cambiar la distancia de percepción o las ubicaciones de atracción altera el desarrollo de la red, sin dibujar sus rutas a mano.
Una hoja de contactos de seis fotogramas, recibo de renderizado y autoverificación de entradas.
Ideal para
- Arte en movimiento de redes orgánicas
- Explorar el crecimiento artificial mediante reglas de percepción editables
No es para
- El sistema es una simulación de agentes artística. No predice comportamiento biológico, no resuelve rutas óptimas ni garantiza una red conectada.
Cómo funciona
Incluye una herramienta de renderizado local
Elige el material
No se requiere ninguna imagen. Proporciona de dos a ocho pares de coordenadas normalizadas de puntos de alimento, o usa la disposición suministrada.
Da forma al movimiento
Edita los controles documentados del proyecto y luego valida los ajustes exactos. De dos a ocho food_points colocan los sitios de atracción dentro de coordenadas normalizadas de 0.1 a 0.9.
Renderizar y revisar
Exporta localmente a MP4, inspecciona la hoja de contactos y mira el video completo. Observa cómo surgen nuevas trazas y compiten, y verifica que cambiar los puntos de alimento modifica la red visible, no solo sus marcadores.
Cómo funciona el proceso
Cómo funciona Jardín de trazas Physarum
Cada agente compara muestras de traza al frente, a la izquierda y a la derecha antes de girar. Los agentes depositan un campo que se difumina y se evapora, mientras que los puntos de alimento suministrados añaden atracción. Esta retroalimentación crea la red visible; es un sistema de trazas artificial, no una predicción biológica.
Qué contiene el skill
Qué puedes cambiar
- De dos a ocho food_points colocan los sitios de atracción dentro de coordenadas normalizadas de 0.1 a 0.9.
- Sensor angle de 0.2 a 1.4 y sensor distance de 4 a 22 cambian la dirección.
- Evaporation de 0.01 a 0.12 controla cuánto persisten las trazas.
- La semilla cambia las posiciones y encabezados iniciales.
Qué revisar antes de la entrega
- La autoverificación local compara tres muestras de fotogramas tras un cambio significativo de entrada y rechaza su caso inválido documentado.
- La protección de salida rechaza superposiciones con archivos de entrada y conserva los sidecars existentes salvo overwrite explícito.
- Observa cómo surgen nuevas trazas y compiten, y verifica que cambiar los puntos de alimento modifica la red visible, no solo sus marcadores. Esta revisión visual final es manual.
Ver los archivos del paquete
Estos son algunos de los archivos de trabajo de esta edición y su función real. La descarga completa también incluye instrucciones y los avisos de licencia aplicables.
El mecanismo de movimiento específico de la tarea y las entradas admitidas.
scripts/scene.pyExportación MP4 protegida, hoja de contactos y recibo hash.
scripts/runtime.pyAjustes editables usados por la muestra suministrada.
examples/project.jsonComprobaciones reales de fotograma modificado, entrada inválida y protección de salida.
scripts/selftest.pyRangos de entrada, colocación del material y límites honestos.
references/inputs.md
Por qué usar este skill
Empezar con este paquete
La dirección por sensores, la retroalimentación de trazas y la colocación de puntos de alimento ya están implementadas. Cambiar la distancia de percepción o las ubicaciones de atracción altera el desarrollo de la red, sin dibujar sus rutas a mano.
Qué aporta PopNow
Usa PopNow para crear el material que falta (Música y voz) en este flujo de trabajo. Conserva el material adecuado que ya posees e incorpora los nuevos recursos a los pasos de edición y montaje descritos aquí.
Comparar las opciones
¿Un prompt, tu propio skill o este flujo de trabajo?
Empezar con un prompt
Tu agente puede crear a partir de una petición sencilla. Aún hay que definir el encargo, las reglas visuales, los recursos, el formato de salida y el proceso de revisión de ese proyecto.
Escribir tu propio skill
Tú eliges y mantienes las instrucciones reutilizables, los ajustes predeterminados, la estructura de archivos y las comprobaciones. Es útil cuando tu proceso necesita otras reglas o integraciones.
Un flujo de trabajo creado para PopNow
Este flujo de trabajo se creó para PopNow. Sus archivos fuente, las dependencias incluidas y los avisos aplicables forman parte del paquete. Las capacidades descritas a continuación corresponden a esta edición.
Guía revisada el 25 oct 2026
¿Cuánto costará?
Los agentes, las trazas y los sitios de atracción se calculan localmente. La nueva música opcional o los efectos de sonido pueden solicitarse mediante PopNow; la red predeterminada no requiere imagen generada.
La generación es opcional si dispones de material de entrada adecuado. Skill gratuito. Los nuevos medios se presupuestan antes de generarlos.
El paquete del skill
Instalación gratuita dentro del cupo de descargas de tu cuenta. La licencia del paquete cubre tus propios proyectos y los de tus clientes; no permite redistribuirlo.
Recursos existentes y trabajo local
Reutilizar recursos adecuados, editar archivos y ensamblarlos localmente no invoca ningún modelo de generación de PopNow. Tu ordenador y el entorno de ejecución necesario siguen realizando ese trabajo.
Nuevas imágenes, vídeos o sonidos con IA
El precio se calcula según el modelo, las entradas, la cantidad, la duración y la resolución reales. Las alternativas, revisiones o mejoras opcionales pueden añadir solicitudes de generación.
Tu agente y el alojamiento
Las suscripciones, los equipos alojados, los despliegues y cualquier otra tarifa de un proveedor corresponden a ese servicio. Instalar este skill no incluye esos servicios.
Comprueba primero el coste de tu versión
Tu asistente puede consultar primero los modelos disponibles y obtener el precio de la solicitud exacta. Tú eliges los tratamientos opcionales y apruebas el gasto antes de la generación.
Pídele a tu asistente
Usa el skill de PopNow «Jardín de trazas Physarum» para mi proyecto. Enumera los materiales que puedes reutilizar, presupuesta solo los medios que falten, muestra el total presupuestado e indica los pasos que todavía no tienen presupuesto. Separa las mejoras opcionales y espera mi aprobación antes de iniciar cualquier operación de pago.
Cómo funciona la facturación de PopNow
Las conexiones que utilizan una clave API de PopNow, incluidas las conexiones MCP con clave API, consumen el saldo independiente de la API en USD. Una conexión de ChatGPT o Claude autorizada mediante OAuth utiliza créditos del sitio web. Estos saldos son independientes; el presupuesto que muestra tu conexión es la base de tu aprobación.
Se aplican los cupos de descarga y las condiciones vigentes de la cuenta. Un paquete gratuito no implica generación gratuita ilimitada.
Cómo usarlo
Tú dices
Usa el skill de PopNow «Jardín de trazas Physarum» (physarum-trail-garden) para esto: Renderiza el ejemplo de 8 segundos suministrado. Haz una segunda versión con sensor_distance en 16. Muestra el movimiento cambiado y solicita cualquier medio faltante antes de la generación.
Luego prueba
Muestra cómo el ajuste modificado afecta al movimiento real.
Conserva mi material fuente adecuado y prepara una cotización opcional de banda sonora.
Qué tener a mano
- No se requiere ninguna imagen. Proporciona de dos a ocho pares de coordenadas normalizadas de puntos de alimento, o usa la disposición suministrada.
- Python 3, Pillow, NumPy, FFmpeg y ffprobe
- Los controles del proyecto indicados en el contrato de entradas
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Preguntas
¿Calcula una ruta óptima entre puntos?
No. Los agentes siguen y refuerzan un campo de trazas cambiante. El resultado puede ramificarse, cerrarse sobre sí mismo o desconectarse, y no es una garantía de optimización.
¿Qué hacen los puntos de alimento?
Añaden atracción al campo muestreado por los agentes, influyendo en dónde se desarrollan las trayectorias. No son simples etiquetas pintadas sobre un patrón fijo.
¿Es un modelo de un organismo real?
Toma prestadas ideas de percepción de trazas para arte generativo. No está calibrado para predecir el comportamiento de un organismo concreto.
¿Qué incluye ya el paquete de Jardín de trazas Physarum?
El mecanismo de movimiento específico de la tarea y las entradas admitidas. Exportación MP4 protegida, hoja de contactos y recibo hash. Ajustes editables usados por la muestra suministrada. Comprobaciones reales de fotograma modificado, entrada inválida y protección de salida. Rangos de entrada, colocación del material y límites honestos.
¿Qué partes de Jardín de trazas Physarum pueden generar un cargo?
Los agentes, las trazas y los sitios de atracción se calculan localmente. La nueva música opcional o los efectos de sonido pueden solicitarse mediante PopNow; la red predeterminada no requiere imagen generada. Las conexiones que utilizan una clave API de PopNow, incluidas las conexiones MCP con clave API, consumen el saldo independiente de la API en USD. Una conexión de ChatGPT o Claude autorizada mediante OAuth utiliza créditos del sitio web. Estos saldos son independientes; el presupuesto que muestra tu conexión es la base de tu aprobación.
¿En qué se diferencia Jardín de trazas Physarum de escribir un prompt o mi propio skill?
La dirección por sensores, la retroalimentación de trazas y la colocación de puntos de alimento ya están implementadas. Cambiar la distancia de percepción o las ubicaciones de atracción altera el desarrollo de la red, sin dibujar sus rutas a mano.