用途：把一张参考图（古画、概念图、电影画面、角色三视图）通过 LLM 驱动的迭代流程复刻成可编辑的 Blender 场景。流程为：目标图 → 首版模型 → 每轮截图 + VLM 评审 + 差异提示 → 下一轮，最后渲染并导出 glTF。
主要能力：连接三个独立部分——Blender MCP 传输（PartMe / Codex / ahujasid）、LLM 驱动（豆包 / Claude / OpenAI / Doubao Seed 2.1 Pro）、VLM 评审（多模态模型）。技能本身只提供编排胶水，端点由用户接入。支持 dream-loop 闭环与长镜头运镜复刻模式。
使用方式：先选定 MCP 生态并启动会话，例如 python3 ~/.zcode/cli/plugins/cache/full-aigc-plugins/blender-design/0.14.1/scripts/launch_harness.py --session-id "qingming-v1" --output-root "/Users/wandl/partme/blender/design-outputs" --execution-mode "auto_with_budget" --export-format "glb"，保存 descriptor.json 路径。随后按 references/qingming-sequence.md 执行首版命令序列：探测（tx="READ"）→ 开启事务 → 建网格与材质 → 提交 → 灯光相机 → 渲染 → 导出。再运行编排器：python3 scripts/dream_loop.py --harness-cli <plugin>/scripts/harness_cli.py --descriptor <descriptor.json> --target-image ./qingming_target.png --initial-prompt "Build a tiny riverside pavilion." --max-rounds 5 --output-dir ./out --critic {stub,vlm}。验证每轮截图、critic.json、dream_loop.log 与最终 glb，并核对 shasum -a 256 与 result.artifact.sha256 一致，最后关闭会话。
限制：本技能不是 MCP 桥接本身，也不是 LLM 驱动或 dream-loop 框架，不含 Web 前端（Three.js / R3F）。需 Python 3.10+、输出目录须在 --output-root 内，导出不接受 format 字段，磁盘预留 max(20% 卷容量, 20GB)。具体收费、价格与效果暂未提供。