Faites grandir un réseau changeant de traces d'encre tandis que de petits agents détectent, suivent et renforcent les chemins voisins. Chaque agent compare des échantillons de trace devant, à gauche et à droite avant de se tourner. Les agents déposent un champ qui se diffuse et s'évapore, tandis que les points de nourriture fournis ajoutent de l'attraction. Cette rétroaction crée le réseau visible ; il s'agit d'un système de traces artificiel et non d'une prédiction biologique. Réutilisez les ressources fournies ou demandez de nouveaux médias via PopNow.
- Utilise PopNow pour
- Musique et voix
- Nécessite
- Python 3 · FFmpeg
La génération est facultative si vous disposez de ressources adaptées.
v1.0.0 · Mis à jour le 25 oct. 2026 · 975 KB · Utilisable pour vos projets personnels et clients ; merci de ne pas revendre ni partager le paquet.
Ce que vous obtenez
Un exemple de 8 secondes en 720p modifiable et un moteur de rendu MP4 local, sans son.
Le pilotage par capteurs, la rétroaction des traces et le placement des points de nourriture sont déjà implémentés. Modifier la distance de détection ou les emplacements d'attraction change le développement du réseau, sans tracer ses routes à la main.
Une planche contact de six images, un reçu de rendu et une auto-vérification des entrées.
Idéal pour
- Art en mouvement de réseaux organiques
- Explorer la croissance artificielle via des règles de détection modifiables
Pas fait pour
- Le système est une simulation artistique d'agents. Il ne prédit pas le comportement biologique, ne résout pas de routes optimales et ne garantit pas un réseau connexé.
Fonctionnement
Inclut un outil de rendu local
Choisir le matériau
Aucune image n'est requise. Fournissez deux à huit paires de coordonnées normalisées de points de nourriture, ou utilisez la disposition fournie.
Façonner le mouvement
Modifiez les contrôles de projet documentés, puis validez les réglages exacts. Deux à huit food_points placent les sites d'attraction dans des coordonnées normalisées de 0,1 à 0,9.
Rendu et révision
Exportez localement en MP4, examinez le planche contact et regardez le film entier. Observez l'émergence et la compétition de nouvelles traces, et vérifiez que modifier les points de nourriture change le réseau visible et pas seulement ses marqueurs.
Déroulement du processus
Comment fonctionne Physarum Trail Garden
Chaque agent compare des échantillons de trace devant, à gauche et à droite avant de se tourner. Les agents déposent un champ qui se diffuse et s'évapore, tandis que les points de nourriture fournis ajoutent de l'attraction. Cette rétroaction crée le réseau visible ; il s'agit d'un système de traces artificiel et non d'une prédiction biologique.
Ce que contient le skill
Ce que vous pouvez modifier
- Deux à huit food_points placent les sites d'attraction dans des coordonnées normalisées de 0,1 à 0,9.
- L'angle de détection de 0,2 à 1,4 et la distance de détection de 4 à 22 modifient le pilotage.
- L'évaporation de 0,01 à 0,12 contrôle la durée de persistance des traces.
- La seed modifie les positions et orientations initiales.
Ce qu’il faut vérifier avant la livraison
- L'auto-vérification locale compare trois échantillons d'images après un changement d'entrée significatif et rejette le cas invalide documenté.
- La protection des sorties rejette tout chevauchement avec les fichiers d'entrée et préserve les sidecars existants sauf écrasement explicite.
- Observez l'émergence et la compétition de nouvelles traces, et vérifiez que modifier les points de nourriture change le réseau visible et pas seulement ses marqueurs. Cette révision visuelle finale est manuelle.
Voir les fichiers du package
Voici une sélection des fichiers de travail de cette édition et leur rôle réel. Le téléchargement complet contient aussi les instructions et les mentions de licence applicables.
Le mécanisme de mouvement propre à la tâche et les entrées prises en charge.
scripts/scene.pyExport MP4 protégé, planche contact et reçu de hachage.
scripts/runtime.pyRéglages modifiables utilisés par l'exemple fourni.
examples/project.jsonVérifications réelles d'images modifiées, d'entrées invalides et de protection des sorties.
scripts/selftest.pyPlages d'entrée, placement du matériau et limites honnêtes.
references/inputs.md
Pourquoi ce skill ?
Partir de ce package
Le pilotage par capteurs, la rétroaction des traces et le placement des points de nourriture sont déjà implémentés. Modifier la distance de détection ou les emplacements d'attraction change le développement du réseau, sans tracer ses routes à la main.
Ce qu’apporte PopNow
Utilisez PopNow pour créer les éléments manquants (Musique et voix) dans ce processus. Conservez les ressources adaptées que vous possédez déjà, puis intégrez les nouveaux médias aux étapes de montage et d’assemblage décrites ici.
Comparer les options
Un prompt, votre propre skill ou ce processus ?
Partir d’un prompt
Votre agent peut créer à partir d’une simple demande. Il reste à définir le brief, les règles visuelles, le choix des ressources, le format de sortie et la procédure de vérification propres au projet.
Écrire votre propre skill
Vous choisissez et maintenez les instructions réutilisables, les réglages par défaut, la structure des fichiers et les contrôles. Cette option convient si votre processus exige d’autres règles ou intégrations.
Un processus créé pour PopNow
Ce processus a été conçu pour PopNow. Ses fichiers source, les dépendances incluses et les mentions applicables font partie du package. Les capacités décrites ci-dessous correspondent à cette édition.
Guide vérifié le 25 oct. 2026
Combien cela coûte-t-il ?
Les agents, traces et sites d'attraction sont calculés localement. Une nouvelle musique ou de nouveaux effets sonores optionnels peuvent être demandés via PopNow ; le réseau par défaut ne nécessite aucune image générée.
La génération est facultative si vous disposez de ressources adaptées. Skill gratuit. Le prix des nouveaux médias est annoncé avant leur génération.
Le package du skill
Installation gratuite dans la limite du quota de téléchargement de votre compte. La licence du package couvre vos propres projets et ceux de vos clients ; la redistribution est exclue.
Ressources existantes et travail local
Réutiliser des ressources adaptées, modifier des fichiers et les assembler localement ne fait appel à aucun modèle de génération PopNow. Votre ordinateur et l’environnement d’exécution requis effectuent toujours ce travail.
Nouvelles images, vidéos ou créations sonores par IA
Le prix est calculé selon le modèle, les entrées, la quantité, la durée et la résolution réels. Des variantes, des révisions ou des améliorations facultatives peuvent nécessiter des demandes de génération supplémentaires.
Votre agent et l’hébergement
Les abonnements, ordinateurs hébergés, déploiements ou autres frais de prestataires relèvent du service concerné. L’installation de ce skill n’inclut pas ces services.
Vérifiez d’abord le coût de votre version
Votre assistant peut d’abord consulter les modèles disponibles et obtenir le prix de la demande exacte. Vous choisissez les traitements facultatifs et approuvez la dépense avant la génération.
Demandez à votre assistant
Utilise le skill PopNow « Physarum Trail Garden » pour mon projet. Liste les éléments réutilisables, établis un devis uniquement pour les médias manquants, indique son total et signale les étapes sans devis. Sépare les améliorations facultatives et attends mon accord avant toute opération payante.
Comment fonctionne la facturation PopNow
Les connexions utilisant une clé API PopNow, y compris les connexions MCP avec clé API, consomment le solde API distinct en USD. Une connexion ChatGPT ou Claude autorisée par OAuth utilise les crédits du site. Ces soldes sont séparés ; le devis affiché par votre connexion sert de base à votre approbation.
Les quotas de téléchargement et les conditions actuelles du compte s’appliquent. Un package gratuit ne donne pas droit à une génération gratuite illimitée.
Comment l’utiliser
Vous dites
Utilisez le skill PopNow « Physarum Trail Garden » (physarum-trail-garden) pour ceci : Rendre l'exemple fourni de 8 secondes. Créer une seconde version avec sensor_distance réglé à 16. Montrer le mouvement modifié et demander les médias manquants avant la génération.
Puis essayez
Montrez comment le réglage modifié affecte le mouvement réel.
Conservez mes sources adéquates et préparez un devis optionnel pour une bande sonore.
À préparer
- Aucune image n'est requise. Fournissez deux à huit paires de coordonnées normalisées de points de nourriture, ou utilisez la disposition fournie.
- Python 3, Pillow, NumPy, FFmpeg et ffprobe
- Les commandes de projet listées dans le contrat d'entrée
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VidéoTutoriel de raccourcis clavier
+25Des raccourcis par plateforme avec solution par menu et écrans avant/après.
VidéoSous-titres animés synchronisés
+25Des sous-titres calés sur chaque mot, avec contrôle de vitesse et zones sûres.
VidéoVisite vidéo de base de connaissances
+25Un parcours et des résultats de recherche déclarés selon les rôles fournis.
VidéoVidéo d’ordre du jour
+25Un ordre du jour minuté avec responsables, décisions et marge disponible.
VidéoAnimation de carte mentale
+25Un arbre de concepts avec relations explicites et profondeur lisible.
VidéoTutoriel vidéo d’application mobile
+25Un parcours tactile avec ordre des gestes, zones sûres et résultats attendus.
VidéoVidéo de checklist d’intégration
+25Des tâches par rôle avec responsables, critères de fin et preuves déclarées.
VidéoAnimation d’organigramme
+25Un arbre hiérarchique vérifié avec périmètre des rôles et postes vacants.
VidéoVidéo de comparaison des prix
+25Un coût total comparable avec utilisateurs, durée, frais initiaux et périmètre.
VidéoAnimation de cycle de processus
+25Un cycle de travail avec responsables, critères de passage et sortie d’arrêt.
VidéoVidéo d’évaluation de prompts
+25Une comparaison contrôlée avec essais appariés, scores et échecs.
VidéoVidéo de citation mise en valeur
+25Une citation exacte avec attribution, localisation et autorisation d’usage.
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VidéoVidéo de classement
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Questions
Calcule-t-il une route optimale entre les points ?
Non. Les agents suivent et renforcent un champ de traces changeant. Le résultat peut se diviser, boucler ou se déconnecter et ne constitue pas une garantie d'optimisation.
À quoi servent les points de nourriture ?
Ils ajoutent de l'attraction au champ échantillonné par les agents, influençant l'endroit où se développent les chemins. Ce ne sont pas de simples étiquettes peintes sur un motif fixe.
S'agit-il d'un modèle d'un organisme réel ?
Il emprunte des idées de détection de traces pour l'art génératif. Il n'est pas calibré pour prédire le comportement d'un organisme particulier.
Que contient déjà Physarum Trail Garden ?
Le mécanisme de mouvement propre à la tâche et les entrées prises en charge. Export MP4 protégé, planche contact et reçu de hachage. Réglages modifiables utilisés par l'exemple fourni. Vérifications réelles d'images modifiées, d'entrées invalides et de protection des sorties. Plages d'entrée, placement du matériau et limites honnêtes.
Quelles parties de Physarum Trail Garden peuvent entraîner des frais ?
Les agents, traces et sites d'attraction sont calculés localement. Une nouvelle musique ou de nouveaux effets sonores optionnels peuvent être demandés via PopNow ; le réseau par défaut ne nécessite aucune image générée. Les connexions utilisant une clé API PopNow, y compris les connexions MCP avec clé API, consomment le solde API distinct en USD. Une connexion ChatGPT ou Claude autorisée par OAuth utilise les crédits du site. Ces soldes sont séparés ; le devis affiché par votre connexion sert de base à votre approbation.
En quoi Physarum Trail Garden diffère-t-il d’un prompt ou d’un skill que j’écrirais moi-même ?
Le pilotage par capteurs, la rétroaction des traces et le placement des points de nourriture sont déjà implémentés. Modifier la distance de détection ou les emplacements d'attraction change le développement du réseau, sans tracer ses routes à la main.