GPT Image 2.5 Flare & Sunburst が EvoLink で利用可能にGPT Image 2.5 を試す
コミュニティの使用例 · リリース動向

Claude Fable 5.5
使用例とプロンプト

開発者が共有したインタラクティブな世界、コードで描く映像、モーションデザインを探索できます。出典付きの使用例から始め、ワークフローを自分のプロジェクトに合わせて調整してください。

20 件の厳選使用例5 種類のタスク元の投稿へのリンク付き
@mindblown_aiによるThree.jsの街中運転デモ

注目のコミュニティデモ

車で走れる街

@mindblown_ai

次のワークフローを探す

作りたいものから始めましょう。

制作者のプレビューを見て必要なツールを確認し、書き直したプロンプトをコピーできます。各ワークフローには自分で評価するための入力と確認項目があります。

厳選使用例20件中6件を表示

インタラクティブ・ゲーム@mindblown_ai · X
車で走れる街 — @mindblown_aiによるコミュニティのプレビュー1:12
エージェントのワークフロー書き直したプロンプト · 未テスト

車で走れる街

サンフランシスコの街路を舞台にした、制作者が共有したThree.jsの運転デモ。

自分の作品を作る

運転操作、ルート、リセットボタンを備えた探索可能な街のシーン。

コーディングエージェントThree.jsブラウザー
デモを開く

コードで描く映像@chetaslua · X
Blenderで語る短編 — @chetasluaによるコミュニティのプレビュー3:40
エージェントのワークフロー書き直したプロンプト · 未テスト

Blenderで語る短編

制作者がBlenderとElevenLabsのワークフローを説明しているコミュニティの短編。

自分の作品を作る

シーンコード、ショットリスト、任意のナレーションを含む編集可能な短編映像。

コーディングエージェントBlender音声API(任意)
出典を見る

コードで描く映像@imjustnewatai · X
コードで描く人類の進歩 — @imjustnewataiによるコミュニティのプレビュー3:09
エージェントのワークフロー書き直したプロンプト · 未テスト

コードで描く人類の進歩

コード生成の音楽を伴う歴史アニメーションとして制作者が共有した映像。

自分の作品を作る

出来事と場面転換を編集でき、レンダリングを再現できる章立てのアニメーション。

コーディングエージェントCanvasまたはSVG動画レンダラー
出典を見る

インタラクティブ・ゲーム@pankajkumar_dev · X
操作できる人工太陽 — @pankajkumar_devによるコミュニティのプレビュー1:14
エージェントのワークフロー書き直したプロンプト · 未テスト

操作できる人工太陽

鏡、開口部、日食の操作を備えたコミュニティの3Dシーン。

自分の作品を作る

三つの連動する操作で光と影が変わるブラウザーシーン。

コーディングエージェントThree.jsブラウザー
出典を見る

インタラクティブ・ゲーム@blueemi99 · X
ボス戦のあるピクセルゲーム — @blueemi99によるコミュニティのプレビュー1:23
エージェントのワークフロー書き直したプロンプト · 未テスト

ボス戦のあるピクセルゲーム

Clawd、虫、ボスが登場するプレイ可能なコミュニティのピクセルゲーム。

自分の作品を作る

移動、敵、ボス戦、再開機能を備えたオリジナルのブラウザーゲーム。

コーディングエージェントCanvasブラウザー
デモを開く

モーションデザイン@blueemi99 · X
テンポのよいモーションデザイン — @blueemi99によるコミュニティのプレビュー0:15
エージェントのワークフロー書き直したプロンプト · 未テスト

テンポのよいモーションデザイン

動くグラフィックスと音声を含む、制作者が共有した短い映像。

自分の作品を作る

文字、場面転換、アニメーション曲線を編集できる時間管理された映像。

コーディングエージェントCanvasまたはSVG動画レンダラー
出典を見る

コミュニティがFable 5.5として共有した使用例 (20)
  1. 車で走れる街

    サンフランシスコの街路を舞台にした、制作者が共有したThree.jsの運転デモ。

  2. Blenderで語る短編

    制作者がBlenderとElevenLabsのワークフローを説明しているコミュニティの短編。

  3. コードで描く人類の進歩

    コード生成の音楽を伴う歴史アニメーションとして制作者が共有した映像。

  4. 操作できる人工太陽

    鏡、開口部、日食の操作を備えたコミュニティの3Dシーン。

  5. ボス戦のあるピクセルゲーム

    Clawd、虫、ボスが登場するプレイ可能なコミュニティのピクセルゲーム。

  6. テンポのよいモーションデザイン

    動くグラフィックスと音声を含む、制作者が共有した短い映像。

  7. 詳細な要件から作るモーション映像

    詳細なテキスト要件から制作したと説明されているコミュニティのデモ。

  8. 40秒で伝えるブランドの登場

    制作者自身のブランド向けに共有されたローンチ広告。

  9. 架空の製品のデモ

    未来のゲーム機を想像したコミュニティのプレゼンテーション。

  10. 三体の軌道シミュレーション

    Bend2リポジトリへのリンクを伴うコミュニティの軌道シミュレーション。

  11. SVGアニメーションで説明する科学

    代謝の過程を示すHTMLとSVGのアニメーションとして制作者が共有したデモ。

  12. スケールを横断する連続ズーム

    粒子から観測可能な宇宙までをコードで描いたと制作者が共有した映像。

  13. 一年ずつ形になる街

    建物を選択できるロウアー・マンハッタンのインタラクティブな建築年表。

  14. 3Dの連鎖反応マシン

    機械的な動作がつながるコミュニティのルーブ・ゴールドバーグ・マシン。

  15. 音楽に合わせて動く言葉

    楽曲と同期するキネティック・タイポグラフィの動画として制作者が共有した映像。

  16. SVGで描く16機の打ち上げ

    離昇、段分離、上昇を示すHTML/SVGの打ち上げ映像。

  17. 言語モデルができるまで

    大規模言語モデルを構築する段階を扱うコミュニティの解説映像。

  18. リグを組んで動かすキャラクター

    モデリング、リギング、アニメーションを組み合わせたBlender映像として制作者が共有したデモ。

  19. 一筆ずつ現れる絵

    時間とともに絵が現れる様子を示すコミュニティのタイムラプス。

  20. ブラックホール周辺の光を描く

    回転しないブラックホール付近の光を可視化するPythonレンダラーとして制作者が共有したデモ。

魅力的なデモから、繰り返し実行できるワークフローへ。

EvoLinkの統一APIゲートウェイなら、提供元ごとに接続を作り直さず、利用可能なモデルを評価できます。デモを出発点として、規模を広げる前にタスク全体を検証してください。

01

実行環境を準備する

テンプレートをコーディングエージェント、ブラウザー、レンダラー、入力素材に合わせます。モデルへのアクセスとツールの利用は別の要件です。

02

小さな部分を再現する

一つのシーン、操作、章から始めます。変更して再実行できるよう、コードとプロジェクトファイルを保存してください。

03

拡大する前に評価する

EvoLink経由で同じタスクと受け入れ基準を使い、利用可能なモデルを比較します。費用見積もりには再試行と外部ツールも含めてください。

プロンプトを実行する前に

Claude Fable 5.5の結果として検証されていますか?

いいえ。元の投稿で制作者がFable 5.5の使用を述べたコミュニティの使用例です。投稿とメディアは確認していますが、それだけで基盤モデルを独立して確認することはできません。公式ベンチマークでも、APIの提供を証明するものでもありません。

プロンプトは制作者が使った原文ですか?

いいえ。コピーできる各プロンプトは、タスクを参考にEvoLinkが書き直したものです。入力、環境要件、編集可能な成果物、検証手順を追加しています。Fable 5.5では未テストで、コミュニティのデモと同じ出力を保証しません。

テキストAPIの呼び出しだけで動画やゲームを作れますか?

これらのワークフローには実行環境が必要です。コーディングエージェントが生成コードを実行し、ブラウザーがアプリを表示し、レンダラーが動画を書き出します。Blenderや外部音声サービスを使う使用例もあります。必要なツールは各カードに記載しています。

ワークフローの評価はどう始めればよいですか?

テンプレートをコピーし、プレースホルダーを置き換え、記載された入力とツールを用意してください。短いシーンや小さなプレイ可能な部分から始め、ソース、操作、書き出し結果を検証します。モデルのルートを設定する前に、モデルページでEvoLinkの現在の提供状況を確認してください。

本番ワークフロー向けにモデルをどう比較しますか?

利用可能な各モデルで同じ入力と受け入れ基準を使います。成功したタスク、再試行、トークン料金、ツール費用、レンダリング時間、手動修正を別々に記録してください。必要な品質を満たし、成功したタスク一件あたりの総費用が許容範囲に収まるモデルを選びます。