Cómo construí un sitio web de desplazamiento 3D en 2 horas usando Claude Code y Veo

Un usuario de Reddit, u/Tough-Survey-2155, compartió un flujo de trabajo para construir un sitio web con desplazamiento 3D desde cero en aproximadamente 2 horas. El método utiliza Claude Code para el trabajo pesado, con una habilidad personalizada de video a sitio web (crédito a Nate Herk) y Veo para la generación de video.
Flujo de trabajo
- Crear una habilidad de video a sitio web — esto sirve como base para traducir el movimiento en interacciones basadas en desplazamiento.
- Extraer imágenes del primer y último fotograma del video fuente, luego usar Veo para convertirlas en un nuevo video. El prompt del video se generó mediante ChatGPT.
- Indicar a Claude Code que construya el sitio web usando el recurso de video. El autor informa que una vez que el video estuvo listo, el resto fue simple mediante indicaciones.
- Ajustes de diseño — se necesitaron algunas modificaciones manuales después de la generación.
Resultados y enlaces
- Sitio web en vivo: royal-pop-website.vercel.app
- Código fuente completo: github.com/hamzafarooq/claude-code-starter
El repositorio incluye plantillas de inicio de Claude Code que se pueden reutilizar para proyectos similares. El autor señala que el proceso completo tomó solo 2 horas, lo que lo convierte en una referencia práctica para desarrolladores que buscan prototipar rápidamente sitios 3D con desplazamiento asistido por IA.
📖 Leer la fuente completa: r/ClaudeAI
👀 Ver también

Servidor MCP Agrega Memoria Persistente con Puntuación de Recuperación a Claude Code
Un desarrollador creó un servidor MCP llamado engram-mcp que le da a Claude Code memoria persistente entre sesiones y proyectos, con puntuación automática de recuperación basada en el éxito de los resultados y detección de desfase para conocimientos obsoletos.

El motivo MCP le da a Claude Code la capacidad de ver videos para reproducir errores de UI
motif es un servidor MCP que permite a Claude Code ver grabaciones de pantalla de errores de interfaz de usuario, utilizando el análisis fotograma a fotograma de Gemini 2.5 Flash para devolver descripciones visuales, causas raíz y diferencias. La configuración requiere una clave API de Gemini y dos líneas en mcp.json.

Benchmark Flash-MOE en M5 Max: 12.99 tok/s con Qwen3.5-397B
Una evaluación comparativa del modelo Qwen3.5 de 397 mil millones de parámetros ejecutándose localmente en un MacBook Pro M5 Max con 128 GB de RAM logró 12.99 tokens por segundo utilizando cuantización de 4 bits y cache-io-split 4, tres veces más rápido que la evaluación original de 48 GB.

ClawRelay: proxy nativo de macOS compatible con LLM de OpenAI con conmutación automática por error
ClawRelay ejecuta un servidor HTTP compatible con OpenAI en macOS 15+ con conmutación automática por fallo entre proveedores de LLM. Es compatible con OpenAI, Groq, Nvidia NIMs, Ollama y cualquier servicio con un endpoint /v1/chat/completions.