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by wquguru
Fable 5.2 一句话生成 3D FPS 复现：4 个单文件演示、提示词与缓存账单 / One-prompt 3D FPS repro with demos, prompts & cost data
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git clone https://github.com/wquguru/fable52-fps-reproGuides for using data processing skills like fable52-fps-repro.
See how fable52-fps-repro compares with popular alternatives.
fable52-fps-repro is an open-source data processing skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by wquguru. Fable 5.2 一句话生成 3D FPS 复现：4 个单文件演示、提示词与缓存账单 / One-prompt 3D FPS repro with demos, prompts & cost data. It has 57 GitHub stars.
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Clone the repository with "git clone https://github.com/wquguru/fable52-fps-repro" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
fable52-fps-repro is primarily written in HTML. It is open-source under wquguru on GitHub, so you can review or fork the full source.
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git clone https://github.com/wquguru/fable52-fps-repro && cd fable52-fps-repro
scripts/run.sh 01-audio prompts/01-audio.md 5m 12
python3 scripts/metrics.py
运行前提
claude-fable-5-2 模型（订阅额度或 API key 均可）。agent-browser 和 Chrome。12）传给 --max-budget-usd，代表单次预算上限（美元），跑到上限会自动停。仓库目录
fable52-fps-repro/
index.html GitHub Pages 首页（4 个作品入口）
demos/01-audio/ 音效台（5 分钟缓存那次）
demos/01-audio-1h/ 同任务，1 小时缓存那次
demos/02-materials/ 材质
demos/03-models/ 建模
demos/04-fps/ SUBLEVEL 07 完整 FPS
prompts/ 01–04 提示词原文、builder_system.md（附加系统提示词）、builder_system_04.md（04 多一行：agent-browser 用独立 session）
scripts/run.sh 一条命令跑一个实验
scripts/metrics.py 汇总 runs/*.json 成本、缓存命中 → data/metrics.tsv
scripts/rec/ 04 的逐帧录屏脚本（调用游戏自带的 __dbg.step 逐帧推进）
data/metrics.tsv 我这 5 次运行的实测数据
docs/demo.gif、docs/screens/ 动图和截图
你会得到：
| 场景 | 例子 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 复现一句话做游戏 | 跑通 04-fps 提示词 |
131 KB 单文件 HTML 射击游戏，含三波无人机、卡宾枪换弹和 18 个合成音效 |
| 拆解纯代码生成资产 | 单独跑 01-audio、02-materials、03-models |
不依赖外部美术素材，用 Web Audio 合成枪声配乐、用着色器画积水锈迹、用几何体拼出货船和步枪 |
| 核算长任务缓存成本 | 修改 5m 或 1h 参数跑完后执行 metrics.py |
自动汇总 runs/*.json，生成包含缓存命中率、折算花费和无缓存对比价的 TSV 表格 |
灵感来自 Anthropic 的 Felix Rieseberg 用 Fable 5.2 做出浏览器射击游戏 Saltline 的推文。本仓库是我自己设计并跑通的 4 个独立实验，生成的作品并非 Saltline，仓库内也不包含任何 Saltline 的代码。
测试条件说明：以下全部数据于 2026-11-10 在 Claude Code 2.1.322 下实测，模型为 claude-fable-5-2。我使用的是订阅额度，并未实际支付这笔钱，表中金额由 Claude Code 按官方 API 价格（输入 $8 / 百万、5 分钟缓存写入 $10 / 百万、1 小时缓存写入 $16 / 百万、缓存命中 $0.20 / 百万、输出 $40 / 百万）自动折算，我用脚本按官方单价逐项重算核对一致。每个实验只跑了一次。
| 实验 | 耗时 | 轮数 | 输入 token 总量 | 缓存命中率 | 输出 token | 折算成本 | 不走缓存要多少 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 01 音效台（5 分钟缓存） | 16.6 分钟 | 16 轮 | 117 万 | 88.6% | 7.8 万 | $4.66 | $12.47 |
| 01 音效台（1 小时缓存对照） | 18.8 分钟 | 16 轮 | 129 万 | 78.6% | 9.1 万 | $6.97 | $13.98 |
| 02 材质 | 23.9 分钟 | 25 轮 | 246 万 | 83.8% | 11.4 万 | $8.56 | $24.24 |
| 03 建模 | 28.7 分钟 | 19 轮 | 205 万 | 76.1% | 14.0 万 | $10.38 | $21.96 |
| 04 一句话 FPS（1 小时缓存） | 40.8 分钟 | 73 轮 | 661 万 | 90.9% | 19.3 万 | $15.96 | $60.57 |
4 个实验合计（不含 1 小时缓存对照组）折算约 $39.6，算上对照组和冒烟测试总计约 $47。实验 04 的缓存命中率为 90.9%，落在我按原帖数据倒推的 90%–95% 区间内。
原始汇总数据见 data/metrics.tsv，重算逻辑见 scripts/metrics.py。
[提示词 + 附加系统提示词]
│
▼
[Claude Code 命令行无人值守循环] ──(每轮数秒，持续命中缓存)
│
├─ 1. 编写单文件 HTML（内联 Three.js、着色器、Web Audio 合成器）
├─ 2. 调起 agent-browser 在真 GPU（Apple M2 Pro）下打开页面
├─ 3. 截图自检画面 / 离线渲染测音频削波 / 跑脚本打通三波无人机
└─ 4. 读回控制台报错与截图，修改代码直到零报错收工
scripts/run.sh 调起 headless 命令行，把提示词和预算上限一次性传进去，中途不插话。agent-browser 打开自己写的 HTML 截图检查（确认跑在 Apple M2 Pro 硬件 WebGL 上），实验 04 里它还自己写了自动测试脚本打通三波战斗、验证胜利和死亡结算。2026-11-09，Anthropic 的 Felix Rieseberg 在 X 发帖展示了用 Fable 5.2 一句话生成的浏览器射击游戏 Saltline（跑了 8 小时、445M 输入 token、2.7M 输出 token、折算约 $550）。
本仓库受他启发，用我自己的提示词和脚本分 4 个实验验证这套工作流。前 3 个实验单独测纯代码音效、材质和建模，第 4 个实验直接用他公开的那句提示词（去掉了开头的 You know, you should also，加了一句单文件 HTML、只用 CDN、不加载外部文件的环境说明）让模型自由发挥，模型自己做出了地下变电站题材的 SUBLEVEL 07。本仓库的作品并非 Saltline，也不包含任何 Saltline 的代码。
这是我踩的一个坑。agent 工作时会查看当前目录和上下文，实验 01–03 放在我创作库里一个名字带 saltline 的文件夹下跑（且自动加载了库里与游戏无关的写作规范 AGENTS.md），Fable 5.2 直接从文件夹名里取了 SALTLINE 打在界面上。到了实验 04，我把它挪到了一个没有任何 CLAUDE.md 或 AGENTS.md 的空目录里跑，它就自己起了新名字 SUBLEVEL 07。
如果你用 Claude Code 订阅额度跑，额度内不会额外扣费。如果按 Fable 5.2 官方 API 价格折算，我跑完 01 到 04 四个实验合计约 $39.6，其中最重的 04 完整游戏跑了 73 轮，折算 $15.96。你可以用 scripts/run.sh 里的最后一个参数设置 --max-budget-usd 预算上限防止超支。
Fable 只做了离线渲染检查（测削波和静音），并在它的最终汇报里写明“未经人耳试听”。这些音效未经人耳逐个评审，欢迎试听后提 issue。
在我的单次对照实验里没有。同一个 01 音效任务并行跑两次，5 分钟缓存花了 $4.66，1 小时缓存花了 $6.97，贵了 $2.31。
拆开账单看，1 小时缓存写入单价更贵（$16 vs $10 / 百万 token）只占了约 $0.68 的差价，其余是因为 1 小时那组碰巧多出了约 16 万未命中缓存的输入（约 $1.29）和 1.25 万输出（约 $0.50），具体原因我没查清。因为每个实验只跑了一次，不能直接下结论说哪个一定更省。按官方文档机制，agent 连续干活时请求间隔只有几秒，5 分钟缓存会被不断续期，1 小时缓存更适合中间有超过 5 分钟空档（如等待人工确认或长构建）的场景。
prompts/，提 PR 补充 data/ 下的对照数据。