SKILLEMALL.ai

AC unreal-niagara

Создавайте и управляйте VFX в Unreal Engine 5 с помощью Niagara: системы и эмиттеры, модули и стадии спавна/обновления, экспортируемые пользовательские параметры, а также спавн или управление эффектами из Blueprints или C++. Используйте при создании частиц, ассетов NS_/NE_, спавне системы Niagara в рантайме, установке пользовательских параметров или когда пользователь упоминает Niagara, VFX или систему частиц в Unreal.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create and control VFX in Unreal Engine 5 with Niagara: systems and em…»

Create and control VFX in Unreal Engine 5 with Niagara: systems and emitters, modules and the spawn/update stages, exposed User parameters, and spawning or driving effects from Blueprints or C++. Use when building particle effects, NS_/NE_ assets, spawning a Niagara system at runtime, setting User parameters, or when the user mentions Niagara, VFX, or a particle system in Unreal.

gamedev-skills/awesome-gamedev-agent-skills Agent Skills автор: gamedev-skills Apache-2.0 1 файл тело ≈ 1 347 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 27 ч назад

Создавайте и управляйте VFX в Unreal Engine 5 с помощью Niagara: системы и эмиттеры, модули и стадии спавна/обновления, экспортируемые пользовательские…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторРазработкаТексты и документыОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 6, 90): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 18, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1347 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.