popnow
CennikZaloguj sięZacznij tworzyć

Wygospodaruj zmieniającą się sieć śladów przypominających tusz, gdy małe agenty wyczuwają, podążają za pobliskimi ścieżkami i je wzmacniają. Każdy agent porównuje próbki śladu przed sobą, z lewej i z prawej, zanim skręci. Agenty odkładają pole, które dyfunduje i wyparowuje, a dostarczone punkty pokarmu dodają przyciąganie. To sprzężenie zwrotne tworzy widoczną sieć; to sztuczny system śladów, a nie przewidywanie biologiczne. Wykorzystaj dostarczone zasoby lub zamów nowe media przez PopNow.

Korzysta z PopNow do
Muzyka i głos
Wymaga
Python 3 · FFmpeg

Generowanie jest opcjonalne, jeśli masz odpowiednie materiały wejściowe.

v1.0.0 · Zaktualizowano 25 paź 2026 · 975 KB · Możesz jej używać w projektach własnych i dla klientów; prosimy nie odsprzedawać ani nie udostępniać pakietu.

Co dostajesz

  1. Edytowalny 8-sekundowy materiał w rozdzielczości 720p i lokalny render MP4, bez dźwięku.

  2. Sterowanie czujnikami, sprzężenie śladów i rozmieszczenie punktów pokarmu są już zaimplementowane. Zmiana zasięgu wyczuwania lub lokalizacji przyciągania zmienia rozwój sieci, bez ręcznego rysowania jej tras.

  3. Sześcioklatkowy arkusz kontaktowy, potwierdzenie renderowania i samo sprawdzenie wejścia.

Sprawdzi się przy

  • Organiczna szuka ruchu sieciowego
  • Eksploracja sztucznego wzrostu poprzez edytowalne reguły wyczuwania

Nie nadaje się do

  • System to artystyczna symulacja agentów. Nie przewiduje zachowań biologicznych, nie rozwiązuje optymalnych tras ani nie gwarantuje jednej spójnej sieci.

Jak to działa

Zawiera lokalny renderer

  1. Wybierz materiał

    Obraz nie jest wymagany. Podaj od dwóch do ośmiu znormalizowanych par współrzędnych punktów pokarmu lub użyj dostarczonego układu.

  2. Ukształtuj ruch

    Edytuj udokumentowane elementy sterujące projektu, a następnie zweryfikuj dokładne ustawienia. Od dwóch do ośmiu food_points rozmieszcza miejsca przyciągania w znormalizowanych współrzędnych od 0,1 do 0,9.

  3. Renderowanie i przegląd

    Eksportuj lokalnie do MP4, obejrzyj arkusz kontaktowy i obejrzyj cały film. Obserwuj, jak pojawiają się nowe ślady i konkurują ze sobą, i sprawdź, czy zmiana punktów pokarmu zmienia widoczną sieć, a nie tylko jej znaczniki.

Jak przebiega proces

Jak działa Ogród śladów Physarum

Każdy agent porównuje próbki śladu przed sobą, z lewej i z prawej, zanim skręci. Agenty odkładają pole, które dyfunduje i wyparowuje, a dostarczone punkty pokarmu dodają przyciąganie. To sprzężenie zwrotne tworzy widoczną sieć; to sztuczny system śladów, a nie przewidywanie biologiczne.

Co zawiera umiejętność

Co możesz zmienić

  • Od dwóch do ośmiu food_points rozmieszcza miejsca przyciągania w znormalizowanych współrzędnych od 0,1 do 0,9.
  • Kąt czujnika od 0,2 do 1,4 i zasięg czujnika od 4 do 22 zmieniają sterowanie.
  • Parowanie od 0,01 do 0,12 kontroluje, jak długo utrzymują się ślady.
  • Ziarno (seed) zmienia początkowe pozycje i kierunki.

Co sprawdzić przed przekazaniem rezultatu

  • Lokalne samo sprawdzenie porównuje trzy próbki klatek po znaczącej zmianie wejścia i odrzuca udokumentowany przypadek nieprawidłowy.
  • Ochroną wyjściową odrzuca nakładanie się na pliki wejściowe i zachowuje istniejące sidecar, chyba że nadpisanie jest wyraźne.
  • Obserwuj, jak pojawiają się nowe ślady i konkurują ze sobą, i sprawdź, czy zmiana punktów pokarmu zmienia widoczną sieć, a nie tylko jej znaczniki. Ten końcowy przegląd wizualny jest wykonywany ręcznie.

Zobacz pliki pakietu

Oto wybrane pliki robocze tej wersji wraz z ich rzeczywistym przeznaczeniem. Pełny pakiet zawiera też instrukcje i odpowiednie informacje licencyjne.

  • Mechanizm ruchu specyficzny dla zadania i obsługiwane wejścia.

    scripts/scene.py

  • Ochronny eksport MP4, arkusz kontaktowy i potwierdzenie hasha.

    scripts/runtime.py

  • Edytowalne ustawienia użyte w dostarczonym przykładzie.

    examples/project.json

  • Sprawdzenia klatki, nieprawidłowego wejścia i ochrony wyjściowej.

    scripts/selftest.py

  • Zakresy wejść, umiejscowienie materiału i uczciwe limity.

    references/inputs.md

Dlaczego warto użyć tej umiejętności

Zacznij od tego pakietu

Sterowanie czujnikami, sprzężenie śladów i rozmieszczenie punktów pokarmu są już zaimplementowane. Zmiana zasięgu wyczuwania lub lokalizacji przyciągania zmienia rozwój sieci, bez ręcznego rysowania jej tras.

Co wnosi PopNow

Użyj PopNow, aby uzyskać brakujące materiały typu Muzyka i głos w tym procesie. Zachowaj odpowiednie materiały, które już posiadasz, a nowe dodaj na opisanych tutaj etapach edycji i składania.

Porównaj sposoby pracy

Prompt, własna umiejętność czy ten proces?

Zacznij od promptu

Twój agent może tworzyć na podstawie zwykłej prośby. Nadal trzeba jednak ustalić brief, zasady wizualne, dobór materiałów, format wyniku i sposób weryfikacji dla danego projektu.

Napisz własną umiejętność

Samodzielnie wybierasz i utrzymujesz instrukcje wielokrotnego użytku, ustawienia domyślne, strukturę plików i kontrole. To przydatne, gdy Twój proces wymaga innych zasad lub integracji.

Proces stworzony dla PopNow

Ten proces opracowano dla PopNow. Jego pliki źródłowe, dołączone zależności i odpowiednie informacje licencyjne są częścią pakietu; opisany poniżej zakres dotyczy tej wersji.

Poradnik zweryfikowano 25 paź 2026

Ile to będzie kosztować?

Agenty, ślady i miejsca przyciągania są obliczane lokalnie. Opcjonalną nową muzykę lub efekty dźwiękowe można zamówić przez PopNow; domyślna sieć nie wymaga wygenerowanego obrazu.

Generowanie jest opcjonalne, jeśli masz odpowiednie materiały wejściowe. Umiejętność jest bezpłatna. Nowe materiały są wyceniane przed generowaniem.

Pakiet umiejętności

Instalacja jest bezpłatna w ramach limitu pobrań na Twoim koncie. Licencja pakietu obejmuje pracę własną i dla klientów, ale nie zezwala na jego dalsze rozpowszechnianie.

Istniejące materiały i praca lokalna

Ponowne użycie odpowiednich materiałów, edycja plików i lokalne składanie nie wywołują modelu generowania PopNow. Pracę nadal wykonują Twój komputer i wymagane środowisko wykonawcze.

Nowe obrazy, klipy lub dźwięk AI

Wycena uwzględnia rzeczywisty model, dane wejściowe, liczbę, czas trwania i rozdzielczość. Dodatkowe warianty, poprawki lub opcjonalne ulepszenia mogą wymagać kolejnych żądań generowania.

Twój agent i hosting

Opłaty za subskrypcję, komputer w chmurze, wdrożenie lub usługi innych dostawców dotyczą tych usług. Instalacja tej umiejętności ich nie obejmuje.

Najpierw sprawdź koszt swojej wersji

Asystent może najpierw sprawdzić dostępne modele i wycenić dokładne żądanie. Wybierasz opcjonalne etapy i zatwierdzasz wydatki przed generowaniem.

Poproś asystenta

  • Użyj skilla PopNow „Ogród śladów Physarum” w moim projekcie. Wymień materiały, które można wykorzystać ponownie, wyceń tylko brakujące media, pokaż łączną kwotę wyceny i zaznacz etapy, które nie zostały jeszcze wycenione. Oddziel opcjonalne ulepszenia i zaczekaj na moją zgodę przed rozpoczęciem płatnych działań.

Jak działa rozliczanie PopNow

Połączenia używające klucza API PopNow, w tym połączenia MCP z kluczem API, korzystają z osobnego salda API w USD. Połączenie ChatGPT lub Claude autoryzowane przez OAuth zużywa kredyty witryny. Salda są oddzielne; podstawą zatwierdzenia wydatku jest wycena pokazana w Twoim połączeniu.

Obowiązują limity pobrań i aktualne warunki konta. Bezpłatny pakiet nie oznacza nieograniczonego bezpłatnego generowania.

Zobacz stawki modeliSaldo API w USDPakiety kredytów witryny

Jak z niej korzystać

Mówisz

  • Użyj umiejętności PopNow „Ogród śladów Physarum” (physarum-trail-garden) do tego: Wyrenderuj dostarczony 8-sekundowy przykład. Zrób drugą wersję z sensor_distance ustawionym na 16. Pokaż zmieniony ruch i zamów brakujące media przed generowaniem.

Potem spróbuj

  • Pokaż, jak zmieniona konfiguracja wpływa na rzeczywisty ruch.

  • Zachowaj mój odpowiedni materiał źródłowy i przygotuj opcjonalną wycenę ścieżki dźwiękowej.

Co przygotować

  • Obraz nie jest wymagany. Podaj od dwóch do ośmiu znormalizowanych par współrzędnych punktów pokarmu lub użyj dostarczonego układu.
  • Python 3, Pillow, NumPy, FFmpeg i ffprobe
  • Kontrole projektu wymienione w kontrakcie wejściowym

Podobne umiejętności

Zobacz wszystkie →

Oceny

Nie ma jeszcze ocen. Masz już tę umiejętność? Oceń ją jako pierwsza osoba.

Oceń tę umiejętność

Pytania

Czy oblicza optymalną trasę między punktami?

Nie. Agenty podążają za zmieniającym się polem śladów i je wzmacniają. Wynik może się rozgałęziać, zapętlać lub się rozłączać i nie jest gwarancją optymalizacji.

Do czego służą punkty pokarmu?

Dodają przyciąganie do pola próbkowanego przez agentów, wpływając na to, gdzie rozwijają się ścieżki. Nie są to po prostu etykiety namalowane na stałym wzorze.

Czy to model prawdziwego organizmu?

Zapożycza idee wyczuwania śladów dla sztuki generatywnej. Nie jest skalibrowany do przewidywania zachowania konkretnego organizmu.

Co jest już zawarte w pakiecie Ogród śladów Physarum?

Mechanizm ruchu specyficzny dla zadania i obsługiwane wejścia. Ochronny eksport MP4, arkusz kontaktowy i potwierdzenie hasha. Edytowalne ustawienia użyte w dostarczonym przykładzie. Sprawdzenia klatki, nieprawidłowego wejścia i ochrony wyjściowej. Zakresy wejść, umiejscowienie materiału i uczciwe limity.

Które części Ogród śladów Physarum mogą wiązać się z opłatą?

Agenty, ślady i miejsca przyciągania są obliczane lokalnie. Opcjonalną nową muzykę lub efekty dźwiękowe można zamówić przez PopNow; domyślna sieć nie wymaga wygenerowanego obrazu. Połączenia używające klucza API PopNow, w tym połączenia MCP z kluczem API, korzystają z osobnego salda API w USD. Połączenie ChatGPT lub Claude autoryzowane przez OAuth zużywa kredyty witryny. Salda są oddzielne; podstawą zatwierdzenia wydatku jest wycena pokazana w Twoim połączeniu.

Czym Ogród śladów Physarum różni się od napisania promptu lub własnej umiejętności?

Sterowanie czujnikami, sprzężenie śladów i rozmieszczenie punktów pokarmu są już zaimplementowane. Zmiana zasięgu wyczuwania lub lokalizacji przyciągania zmienia rozwój sieci, bez ręcznego rysowania jej tras.