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2D游戏开发核心原理
2d-games
sickn33/antigravity-awesome-skills
245
本指南全面介绍了2D游戏开发的基础原理与最佳实践。内容涵盖了从精灵图集管理、瓦片地图设计、物理碰撞系统(如固定时间步长)、镜头系统(跟随、预判)到平台跳跃和俯视视角等多种游戏类型模式的详细指导。是构建高质量2D游戏体验的必备参考资料。
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3D游戏开发原理指南
3d-games
sickn33/antigravity-awesome-skills
252
本技能集提供了构建高性能3D游戏系统的核心原理指南。涵盖渲染管线、着色器编写、物理碰撞检测、摄像机控制和光照系统等关键技术,并重点介绍了视锥体剔除、细节层次(LOD)等优化策略,适用于开发复杂、视觉丰富的3D游戏作品。
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游戏艺术原理与制作流程
game-art
sickn33/antigravity-awesome-skills
227
本指南全面涵盖游戏艺术制作的核心原理和工作流程。内容包括艺术风格选择(如像素艺术、PBR 3D)、完整的 2D/3D 资产制作管线、色彩理论应用、动画原则(包括十二原则)以及专业的资产命名和组织规范。适用于负责游戏艺术设计和制作流程的艺术家和设计师。
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移动游戏开发原理
mobile-games
sickn33/antigravity-awesome-skills
451
本技能指南系统介绍了移动游戏开发的完整原则。内容涵盖了触控输入优化、性能管理(电量和散热)、适应不同屏幕尺寸的UI设计,以及iOS和Android平台特定的发布要求和主流变现模式。适用于需要构建高效、用户体验良好的移动游戏项目。
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多人游戏网络架构设计
multiplayer
sickn33/antigravity-awesome-skills
79
本技能提供了一套全面的多人在线游戏开发指南,涵盖了网络架构选择(专用服务器、P2P等)、同步原理(预测、插值、延迟补偿)、带宽优化方法以及服务器权威性等安全机制。适用于需要构建实时、大规模多人在线游戏的开发人员。
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极简GPT模型训练与学习系统
nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现,专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构,使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流,包括数据准备、模型训练和文本生成,非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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搜索引擎优化基础原理
seo-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
496
本技能是关于搜索引擎优化(SEO)的全面基础指南。内容涵盖了现代SEO的四大支柱:E-E-A-T内容质量评估、核心网页指标(CWV)、技术SEO实现(如结构化数据和爬虫控制)以及高质量的内容策略。它指导用户从底层原理出发,构建可持续的、高信任度的网络可见性,而非依赖短期技巧。
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基于代码库证据的问答系统
wiki-qa
sickn33/antigravity-awesome-skills
151
本技能旨在回答关于代码库的专业技术问题,所有答案都必须基于提供的源代码证据。适用于用户需要了解特定函数工作原理、查找定义位置或掌握组件实现细节的场景。所有回答都会包含源代码引用,确保信息准确性和可追溯性。
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深度代码上下文分析
audit-context-building
sickn33/antigravity-awesome-skills
165
本技能提供了一个严格的框架,用于通过超精细的逐行代码分析来构建深层次的架构上下文。它应用了第一性原理和“5个为什么”等方法论,持续建立和维护整个系统的稳定心智模型。这对于进行漏洞预警的安全审计、威胁建模和复杂的架构审查至关重要。
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Makepad着色器编程助手
makepad-shaders
sickn33/antigravity-awesome-skills
437
本助手专注于Makepad的着色器系统,帮助用户编写、调试和理解复杂的着色器代码。它基于SDF2d和GLSL原理,适用于需要自定义绘制背景、实现渐变、复杂几何形状或高级视觉效果的UI开发场景。
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埃隆·马斯克深度模拟代理
elon-musk
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一款深度模拟埃隆·马斯克的AI代理。它能以极高的保真度模仿其心理和沟通风格,应用“第一性原理”进行思考。适用于需要从科技、能源、空间探索或AI等复杂领域获得具有马斯克式批判性思维和洞察力的用户。
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乔治·辛顿深层学习专家
geoffrey-hinton
sickn33/antigravity-awesome-skills
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扮演图灵奖得主乔治·辛顿的专家角色。该技能采用第一人称视角,结合其在深度学习、反向传播等领域的深厚技术知识、学术严谨性和典型的英国幽默感。适用于深入探讨人工智能的理论基础、历史发展和复杂系统学习原理。
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