第一个场景

场景（.esn）就是图：它引入 Kernel 库，声明输入、参数和输出，并放置节点。接着上一页，在 rings/ 目录下新建 scene.esn：

use "kernels/";

param warmth: Float = 0.6;

node rings: demo.rings@1 { domain = vec2(256, 256); count = 8.0; }
node tint:  demo.tint@1  { source <- rings.result; warmth = warmth; }

output result <- tint.result;

写法	含义
`use "kernels/";`	引入目录下所有 `.ent`（也可以是单个文件或一个包 `use "image.entpkg";`）。
`param warmth: Float = 0.6;`	图参数，调用者可以覆盖（`--param`、协议 `param`）。
`node rings: demo.rings@1 { … }`	放置一个节点，按 id 引用已发布的 Kernel。
`domain = vec2(256, 256);`	没有输入的生成器必须给出定义域：`Rows` 写整数，`Grid` 写 `vec2`，`Volume` 写 `vec3`。也可以写 `window()`。
`count = 8.0;`	给节点的参数赋值：只能是字面量或图参数名，不能是表达式。
`source <- rings.result;`	连线：在本次求值中读取 `rings` 的输出，并构成依赖。连线只写在消费者一侧。
`output result <- tint.result;`	命名的图输出。第一个 `Image` 输出就是画面。

运行

entelechy run scene.esn --out out.png

scene loaded
published demo.rings@1 g1 from kernels/rings.ent
published demo.tint@1 g2 from kernels/rings.ent
evaluated in 1.32ms: executed [tint+rings], reused 0 -> out.png

first-scene 的输出

executed [tint+rings] 说明两个节点被融合成了一次计算：tint 只在当前元素处 sample 了 rings，所以中间结果不必写出。用 graph 可以看到执行计划：

entelechy graph scene.esn

// published: demo.rings@1 g1, demo.tint@1 g2, native.cover@1 g0, …
// plan: 1 group(s)
//   tint + rings: fused.tint@1 vec2(256, 256)

覆盖参数：

entelechy run scene.esn --out warm.png --param warmth=1.0

追踪一个元素

entelechy trace scene.esn --node tint --at 10 10

tint (demo.tint@1), element (10, 10), as the evaluation at time 0 runs it
  c: Vec4 = vec4(0, 0, 1, 1)
  -> result: Vec4 = vec4(0, 0, 0.4, 1)

trace 在解释器上运行一个元素，打印每个 let 的类型和值，不提交任何东西。

写一个回放测试

tests/rings.replay：

scene ../scene.esn

frame 0.0
expect count rings.result = 65536
expect 128 128 = 0.0 0.0 0.4

entelechy replay tests/rings.replay

tests/rings.replay: ok (1 frames, 2 checks)

完整的回放语法见回放测试。本页的三个文件可以打包下载。

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