开源发现

Awesome Claude Opus 5.5是 xianyu110维护的一份开源精选清单，专门收录社区用 Claude Opus 5.5「写代码」做出的视频与可视化作品。仓库从上千条真实帖子里挑出约491个最值得看的案例，覆盖游戏、动效宣传片、Three.js / WebGPU三维场景、Blender与游戏引擎建模、讲解动画、交互模拟等方向；能找到的提示词会一并附上，并链回创作者原帖。站内浏览页在 Skilloop，GitHub上还有完整清单与可搜索存档画廊。本文写作时仓库约有96 Stars、10 Forks。

图片来源：GitHub 仓库 og-cover.png

它解决什么问题

Claude Opus 5.5发布后，X等平台上很快出现大量「提示词 → 代码动画 / 可玩 Demo」的案例：有人做出喷射战士风小游戏，有人做出上万赞的动效模板，还有人用 Blender、Three.js搭出三维场景与讲解片。这些作品散落在时间线里——有的只发成片、不给提示词；有的提示词藏在回复里；想按题材找灵感时，很难系统检索。

这份清单把真实产出收拢到一处：按类别浏览、按热度参考排序，并尽量保留作者、点赞数、原帖与可用提示词。对想学习「用编程智能体拍电影、做 Demo」的人来说，它等于一份可检索的灵感与素材索引，而不是再自己翻收藏夹。

它能做什么

• 精选 + 完整两层清单：README精选约491条最值得看的作品；另有完整清单（仓库标注约1000+ 条）与 GitHub Pages可搜索存档画廊，方便从「先看精华」扩到「查全量」。
• 按题材分类浏览：游戏、动效与宣传片、Three.js / WebGPU场景、Blender / Unreal / Godot建模、讲解动画、交互可视化、网页与 UI、音乐与 Demoscene、应用与 Agent工作流、模型同题对比等分区，目录里还能看到各类大致条目数量。
• 案例卡片信息较全：多数条目附缩略预览、创作者、点赞参考、原帖链接；能找到的提示词会收录或指向原帖回复；不少条目可跳到 Skilloop站内详情。
• 与 Skilloop联动浏览：可在 Skilloop的 Opus 5.5合集页查看精选案例详情、提示词与相关 Skill，适合边看边对照。
• 持续整理与可复用数据：仓库提供结构化数据（如 selected.json）、生成脚本与方法论说明；精选规则强调真实产出、优先视频/动图，并按互动指标排序、限制同一作者过多重复题材。

精选宫格里常见的高互动题材包括：纯代码 UI动效模板、交互式相机对焦实验室、可玩的喷射战士 / 塞尔达风小游戏、东京末班车地图一类可视化，以及讲解 Transformer、随机微分方程等科普动画。这些只是仓库里的代表方向，不代表完整榜单；点赞数会随时间变化，请以原帖为准。

仓库说明精选来自一段时间窗口内作者本人用 Opus 5.5做出的真实产出，规则上优先视频与动图，并控制同一作者条目数量、去掉纯文字跑分与广告向内容。完整方法论与数据文件都在仓库里，方便二次检索或自己做浏览页。

典型用法是：在精选区或分类里挑一支喜欢的片子，打开原帖或提示词，用自己的编程智能体（如 Claude Code）去复现或改主题。游戏与三维类多数是多轮迭代结果，一次提示跑不出原帖效果很正常——仓库也提醒先跑通再逐轮加需求。具体步骤以官方 README为准。

图片来源：仓库 README 精选案例缩略图（动效设计开源模板）

有什么好处

• 把散落爆款变成可检索合集：不用自己截图存档，题材、作者与出处集中可查。
• 强调「代码路线」的可视化创作：许多作品是网页动画、三维场景或引擎里的可运行成果，往往比纯文生视频更易改细节、更适合讲解与品牌动效二次创作。
• 提示词与原帖双通道：能抄则抄，不能抄也能回到原帖看完整语境与署名；尊重原作者版权是清单的明确原则。
• 浏览体验可切换：GitHub README适合快速扫图；Skilloop适合细看详情；Pages存档适合搜索全量。

它和同题材的其他 awesome列表侧重点不同：这份由 xianyu110维护，精选规模更大、分类更细，并与 Skilloop浏览站打通。若你已看过其他 Opus 5.5视频合集，仍可把它当作「按类别深挖 + 找提示词」的补充入口。

适合谁

• AI视频、动效与三维爱好者：想系统看看 Opus 5.5能做出什么效果，并拿到可试的提示词或原帖。
• 已经在用 Claude Code / 编程智能体的创作者与开发者：希望把社区爆款收进自己的工作流，用代码路线做短片、Demo与讲解片。
• 教学、科普与产品动效需求方：需要可改、可复现的动画与交互思路，而不是一次性不可控画面。
• 提示词与 Agent Skill研究者：想观察社区在游戏、动效、三维与讲解上的常见写法与题材分布。

如果你主要依赖文生视频模型出片、对网页动画或三维技术完全不感兴趣，参考价值会小一些；若目标是学习「提示词 → 代码可视化 → 成片 / Demo」这条链路，它会很省时间。浏览与复现细节请以官方 GitHub与 Skilloop页面为准，本文只做开源发现介绍。