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更新于 11-05 00:16

设计与创作

22,053 个结果

blender-car-film

blender-car-film 是一个用于在 Blender 中制作约 20 秒电影感短片的工作流技能,面向 Claude 使用。资料以《The Last Drive Home》为例:一部关于老式家用车在雪夜行驶的 20 秒短片,6 个镜头、2.39:1 宽银幕、30 fps、600 帧,画面中不出现人物。流程先写分镜(每个镜头确定镜头运动、时间与声音),再寻找真实模型(车辆为免费 CC BY 模型,树木、路灯、消防栓、围栏、贴图与天空来自 Poly Haven 的 CC0 资源),道路、雪堆、学校、医院和房屋则用 Python 构建。技能包含 17 个按序执行的脚本,从场景、车辆导入、车轮绑定、布景、灯光、动画、雪雾特效、6 台摄像机到渲染加速、调色与帧率转换;通过本地桥接在运行中的 Blender 里执行脚本并查看输出。渲染需在后台 Blender 中从已保存的 .blend 文件进行,并采用自适应采样、OptiX AI 降噪、粒子缓存烘焙与剔除等手段加速。音效、音乐与配音用 ElevenLabs 生成,ffmpeg 混音。许可证为 MIT。

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blender-film

blender-film 是一套在 Blender 中用 Claude 制作写实电影级短片的工作流,围绕 10 秒城市夜景 FPV 穿越镜头,覆盖分镜、城市布局、物理驱动的飞行路径、追踪相机、夜景灯光、镜头抖动、音效设计与分段渲染。所有步骤以 scripts/ 中的可执行脚本形式提供,并支持通过本地桥接让 Claude 直接驱动打开的 Blender。适合有 Blender 基础、希望用脚本化流程完成短镜头制作的创作者。

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blender-forest

这个技能提供了一套在 Blender 中制作超写实 3D 环境(如森林、自然场景、驾车穿行镜头)的工作流:它先让 Claude 完整阅读一段长篇 YouTube 教程,再按教程步骤编写脚本、布置摄像机并完成渲染。它的做法是复用教程附带的免费素材或开源素材,不使用付费插件,而是用自行编写的代码实现植被散布与车辆绑定;每完成一个阶段,都渲染测试静帧并与参考帧比对;脚本可断点续跑,并带有素材安全检查与渲染耗时评估。适用于在 GPU 上复刻教程级环境并制作短镜头序列。它会依赖教程、素材与所述工具链,具体效果和耗时因环境而异。

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gsap-performance

GSAP 官方性能优化技能,用于让 GSAP 动画保持流畅的 60fps、降低布局与重绘开销,并减少卡顿。该技能讲解了应优先使用 transform 与 opacity,避免动画化 width、height、top、left、margin、padding 等触发布局的属性;介绍了用 will-change 提示浏览器提升图层、批量读写避免布局抖动(layout thrashing)、用 stagger 替代大量独立补间、对高频更新的属性使用 gsap.quickTo(),以及在 ScrollTrigger 中谨慎使用 pin、合理设置 scrub、仅在布局变化时调用 ScrollTrigger.refresh() 等实践。还强调要暂停或清理屏幕外与不活跃的动画,减少同时进行的工作量。

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gsap-timeline

gsap-timeline 是 GSAP 官方提供的时间线(Timeline)技能,用于把多个补间动画组织成有序或并行的多步骤动画。它围绕 gsap.timeline() 构建,核心是位置参数(position parameter),可精确控制每个补间在时间线上的绝对时间、相对前后动画的偏移、或相对标签与最近动画的位置。该技能适用于制作关键帧式动画、按顺序编排动画序列、协调多个补间同时或先后播放等场景。时间线支持默认值继承、标签、嵌套、播放控制(播放、暂停、反向、跳转、重启、销毁)以及整个时间线级别的 repeat、yoyo 和回调。资料同时给出官方最佳实践与常见误区,例如优先用时间线而非 delay 串联动画、用 addLabel() 提升可读性、将 ScrollTrigger 放在时间线或顶层补间上而非内部补间。配套技能方面,单个补间与缓动使用 gsap-core,滚动驱动的时间线使用 gsap-scrolltrigger,React 中使用 gsap-react。

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taste

taste 是一个做界面时使用的审美协作技能:由用户定审美,代理负责落地。它要求先读项目根目录的 DESIGN.md,并确认目标用户、产品类型、想要的感觉和参考样例四项信息;按成熟库清单挑选组件和图标,避免手搓弹窗、下拉菜单和提示框;需要时生成单文件 design-directions.html,并排展示三个差异明显的设计方向供用户选择;完成后在桌面和手机宽度各截图,按删除测试、图标、颜色、字号、容器、圆角、文案、交互等条目逐项去 AI 味,并附前后对比截图。用户每次审美纠正都写入 DESIGN.md,做 logo、favicon 或 app 图标时读 logo.md。适用于新建前端、界面有 AI 味、做 logo 和图标等场景。

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ecommerce-design-similarity-search

该技能通过 Nexscope 平台,基于用户提供的商品图片检索相似的外观设计注册候选,用于按地区等条件进行图像型外观专利候选筛查。使用附带的 Python 3.9+ 标准库客户端,需配置 NEXSCOPE_API_KEY,可选配置 NEXSCOPE_PROXY_BASE(默认 https://api.nexscope.ai)。调用会消耗额度,来源定价与账户用量不代表用户的 Nexscope 价格或余额。返回候选按来源顺序展示标识、持有人/设计人、状态、相似度及覆盖情况,并给出本地结果文件绝对路径。

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