一份按展示顺序排列的 3D 网页生成提示词合集,仅含 README.md 和 prompts.json 两个文件,无任何代码框架或运行时。

148 stars | 纯数据/文档仓库 | 2026-07-02 创建 | GitHub

一句话定位

这不是一个 Skill 或工具,而是一份提示词测试集(prompt benchmark 素材):63 条要求生成”用 Three.js 实现的超高细节 3D 场景”的长文本提示词,用来考察模型/Agent 单轮生成复杂 3D 网页的能力上限(细节密度、LOD 处理、动画连贯性、代码结构自洽性等)。

内容结构

仓库只有两个文件:

  • README.md(2951 行):63 个提示词按 6 个主题分组,用 <details> 折叠展示,标题+可复制的提示词全文
  • prompts.json(257 KB):结构化版本 {title, prompts: [{title, prompt}, ...]},方便脚本化批量喂给模型

六个分组:

分组数量主题
Big 3D Worlds30城市/文明级大场景(曼哈顿、罗马、埃及、巴黎等)
Playable and Game-Like Scenes12可交互玩法场景(跑酷、拆迁物理、飞行模拟)
Living Art Worlds7名画/雕塑动态还原(星夜、睡莲、大浪)
Impossible Vantages3超现实视角构图
Natural Spectacles7自然奇观(尼亚加拉瀑布、帝王蝶迁徙)
Elemental and Cosmic Finale4元素/宇宙尺度终章场景

提示词特点

以第一条”Billion-Piece Manhattan”为例,典型提示词具备:

  • 强约束的技术栈要求:明确要求 Three.js + import map 锁定版本,纯程序化生成,不许外部数据/图片/模型
  • 分镜式描述:先给”第一帧总览”,再规定”连续缩放不能有加载缝隙/跳变”
  • 真实地理/建筑约束:要求街道网格、地标轮廓、真实比例,不能敷衍成低多边形色块城市
  • 动态细节要求:交通流、光影随时间变化、天气/水面反射等

这种写法本身也是一份**“如何写高密度 3D 生成提示词”的范例**,对研究 prompt engineering(尤其是长约束型提示词)有参考价值。

用途

  • 批量喂给不同模型(Claude / GPT / Gemini 等)生成 HTML+Three.js 页面,对比谁的场景细节密度、性能优化(instancing/LOD)、动画流畅度更好
  • 作为 “vibe coding 3D 场景” 类评测的标准素材集,避免每次评测都要现想提示词
  • 观察模型是否会偷工减料(低多边形替代承诺的”billion-piece”细节)

局限性

  • 无代码、无自动评测脚本,评测结果需要人工目测判断
  • 提示词高度依赖模型的知识储备去”贴近真实地理/建筑”,无法验证生成结果的地理准确性
  • 63 条提示词风格高度统一(同一作者手写),覆盖面偏”炫技级大场景”,不代表 3D 生成的全部难度谱系

相关页面

  • triposr — 图生 3D 模型重建,与本合集”文本生 3D 网页场景”是不同技术路线(重建 vs 生成式编程)
  • triposg — 同为 Tripo 系列图生 3D 基础模型