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Three.js材质类型与渲染属性
threejs-materials
sickn33/antigravity-awesome-skills
360
本指南全面介绍了Three.js中的各种材质类型,包括基础、漫反射、镜面、标准以及进阶的物理材质(PBR)。它提供了实现逼真渲染的技巧,帮助开发者模拟玻璃、汽车漆面和布料等各种表面效果,并指导如何使用自定义着色器来达到最佳的视觉效果。适用于所有需要为三维模型进行精美渲染的开发者。
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Three.js后处理视觉特效
threejs-postprocessing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南介绍了Three.js的后处理技术,用于增强三维场景的视觉效果。通过使用EffectComposer,可以实现辉光(Bloom)、景深(DOF)、抗锯齿(AA)、环境光遮蔽(SSAO)等高级效果,极大地提升3D场景的视觉真实感和电影级质感。
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Three.js 高级着色器编程指南
threejs-shaders
sickn33/antigravity-awesome-skills
229
本指南详细介绍了如何在Three.js中使用着色器(Shaders)实现高级自定义视觉效果。内容涵盖GLSL语言、ShaderMaterial的使用方法、如何管理各种类型的Uniforms(如颜色、纹理、矩阵)以及如何通过Varyings传递数据。适合需要对图形渲染进行深度定制的开发者。
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Three.js纹理加载与配置
threejs-textures
sickn33/antigravity-awesome-skills
140
本指南全面介绍了Three.js中的纹理处理方法。内容涵盖了纹理的加载、配置和优化,包括各种纹理类型(如普通纹理、数据纹理、视频纹理等)。重点讲解了UV映射、色空间设置、包裹模式、过滤和Mipmap生成等高级功能,并提供了立方体贴图和HDR环境贴图的专业工作流。
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旅行健康分析
travel-health-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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分析旅行目的地健康风险,提供疫苗与旅行药箱建议,并生成多语言紧急医疗卡片,适合出行前健康准备与旅行后监测。
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代码漏洞变体深度分析
variant-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于系统地识别大型代码库中的相似漏洞和缺陷。它指导用户利用CodeQL和Semgrep等工具,通过逐步泛化初始的漏洞模式,进行全面而深入的安全审计。适用于高级安全研究、漏洞挖掘和代码审计。
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Yara 规则编写辅助
yara-authoring
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Yara Authoring 让安全分析师更快编写精确的 YARA 规则,规范字符串、标签和元数据设置,用于威胁检测与恶意软件狩猎调查。
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巴西全领域法律专家
advogado-especialista
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个覆盖巴西所有主要法律领域的精英法律专家系统,包括家庭法、刑法、劳动法、税法、消费者和公司法等。它能提供百科全书式的深度法律分析和流程指导,并根据用户的身份(如普通人、律师或学生)调整沟通语言,提供定制化的法律咨询服务。
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逼真AI人像照片生成器
ai-studio-image
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的图像生成技能,利用Google AI Studio(Gemini)创建具有超写实感的、人像化的图片。它模拟了真实手机摄影的细节,包括自然光线、轻微的噪点和景深效果,使生成的图片看起来就像是用真实相机拍摄的。适用于社交媒体营销和教育内容创建。
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基于Alexa与Claude的智能语音助手
amazon-alexa
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供与Amazon Alexa的全面集成,旨在将普通Alexa设备升级为超智能语音助手。它利用Claude作为核心大脑,深度结合AWS全生态系统(如Lambda、DynamoDB、智能家居),用于构建高度专业化和智能化的语音交互应用。
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产品分析:指标与漏斗构建
analytics-product
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供全面的产品数据分析指南,覆盖事件追踪(如PostHog、Mixpanel)、用户漏斗、用户留存、用户分层(Cohort)分析、北极星指标定义和OKR设定。适用于需要构建完整数据分析体系,优化产品用户旅程,或进行数据驱动决策的场景。
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卡帕蒂LLM编码指南
andrej-karpathy
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这套行为准则源自Andrej Karpathy的观察,旨在指导用户在使用大语言模型(LLM)进行代码编写、代码审查或重构时,避免过度设计、进行手术式修改、明确提出假设,并定义可验证的成功标准,从而提升代码的简洁性和健壮性。
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