SKILLEMALL.ai

AD procedural-gen

Процедурное создание игрового контента — детерминированный ГПСЧ с начальным значением, шум Перлина/Симплекс для ландшафтов и карт высот, генерация подземелий по сетке (комнаты + коридоры, BSP, случайное блуждание, коллапс волновой функции) и взвешенные таблицы добычи/лута. Алгоритмы, не зависящие от движка. Используйте, когда пользователь упоминает процедурную генерацию, шум Перлина/Симплекс, начальное значение генератора случайных чисел, генератор подземелий, WFC, карты высот/ландшафт или таблицы добычи.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate game content procedurally — seeded deterministic RNG, value/P…»

Generate game content procedurally — seeded deterministic RNG, value/Perlin/ Simplex noise for terrain and heightmaps, grid dungeon generation (rooms + corridors, BSP, random walk, wave function collapse), and weighted loot/drop tables. Engine-neutral algorithms. Use when the user mentions procedural generation, perlin/simplex noise, random seed, dungeon generator, WFC, heightmap/terrain, or loot tables.

gamedev-skills/awesome-gamedev-agent-skills Agent Skills автор: gamedev-skills Apache-2.0 3 файла тело ≈ 2 032 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Процедурное создание игрового контента — детерминированный ГПСЧ с начальным значением, шум Перлина/Симплекс для ландшафтов и карт высот, генерация подземелий…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2032 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 407 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.