SKILLEMALL.ai

BC threejs-procedural-vegetation

Создавайте процедурные деревья, траву, плющ, цветы и растительность в Three.js или чистом WebGPU. Используйте для лоз, следующих за поверхностью, нарисованных путей плюща, стилизованной или GPU-травы, виртуальных полей цветов с отсечением GPU, стволов, рекурсивных ветвей, корней, крон, карточек листьев, пресетов видов, детерминированного роста, геометрии растений с ярусами по расстоянию и ветра у основания лезвия, стебля или черешка.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate authored procedural trees, grass, ivy, flowers, and vegetatio…»

Generate authored procedural trees, grass, ivy, flowers, and vegetation in Three.js or raw WebGPU. Use for surface-following vines, painted ivy paths, stylized or GPU grass, GPU-culled virtual flower fields, trunks, recursive branches, roots, canopies, leaf cards, species presets, deterministic growth, distance-tiered plant geometry, and rooted blade, stem, or petiole-hinge wind.

scottstts/Threejs-Awesome-Graphics-Agent-Skills Agent Skills автор: scottstts MIT 18 файлов · 12 скриптов тело ≈ 1 176 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Создавайте процедурные деревья, траву, плющ, цветы и растительность в Three.js или чистом WebGPU. Используйте для лоз, следующих за поверхностью, нарисованных…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 18. 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 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1176 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 382 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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