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skill 是 markdown 指令包(SKILL.md+ frontmatter),告诉 Claude Code在什么时机、用什么方法查 vault。kb-lookup 走"显式触发":用户说"查一下 / 沉淀过 / 之前怎么处理"才跑,不自动跑。这点很重要,否则每次对话都去查 vault,上下文会被污染。
本周工作聚焦丛林进化史系统策划案,完成度达80%。核心内容包括:确定四类生物、三阶段进化机制(共48个生物),设计96个技能系统,56件装备(含套装属性),以及生态压力与适应度两大核心指标。MVP版本将先实现部分功能,计划分四个阶段开发。同时反思独立游戏开发的高风险性,给自己设定9个月期限全力投入。下周计划完成系统策划案终稿,研究AI+自媒体营销,并上架"暴走打工人"至抖音平台。
上一篇介绍了 AsyncTaskGroup,它适合等待多个异步操作全部完成。实际业务中,流程开始的条件不一定都是异步任务。例如进入战斗前,除了等待地图加载,还可能需要等待玩家创建完成、服务器场景数据到达。MyFramework 提供了 WaitingManager,用于把这些等待条件统一封装起来。
目前, 大多数玩家更喜欢独立的 FPS 游戏, ACT 游戏, RPG 游戏, RTS 游戏, RAC 游戏和 SPG 游戏, 而 SIM 游戏和 SLG 游戏是越来越少的球员。战略形成游戏整合了战略游戏和形成游戏的特点, 使玩家有了逻辑水平的策略, 使游戏的情节根据玩家的意愿发展。有了 Unity 3D, 每个人都可以制作自己的游戏, 有了足够的团队, 每个人都可以制作可以在各种平台上使用的游戏
摘要: 本文分析了Claude Code终端与VS Code扩展在连接MCP for Unity时的差异及解决方案。终端版通过~/.claude.json自动配置,而VS Code扩展需要项目级.mcp.json文件。推荐解决方案包括:1) 创建项目级.mcp.json配置文件;2) 使用CLI命令全局注册;3) 验证连接状态。关键区别在于终端版使用mcpServers键,扩展版需要servers
其核心价值是简化“需要分段执行、需要等待条件”的逻辑(如延时、异步操作等待),避免回调嵌套,提升代码可读性,但无法解决主线程阻塞问题。// 当前 yield 返回的等待对象(null / WaitForSeconds 等)// 状态标识:记录协程执行到哪一步(0/1/2/-1,-1表示结束)// 返回false,标识协程执行结束。// 表示协程未结束,还有后续执行。E2 -->|MoveNext返
翻译机系统架构摘要 翻译机采用五层架构设计:硬件层(麦克风/扬声器等)、驱动层(音频/摄像头驱动)、基础服务层(音频采集/预处理)、智能交互层(ASR/MT/TTS/OCR)和云端服务层(大模型翻译)。典型工作流程:用户说"你好"→硬件采集音频→VAD检测语音→ASR识别文本→MT翻译为"Hello"→TTS合成语音→扬声器播放。系统支持端云协同,本地部署轻
本文深入解析AI Agent的记忆系统,从认知科学的角度探讨短期、长期与工作记忆的理论基础,以及它们在人工智能系统中的架构设计与实现机制。我们将通过第一性原理分析,构建记忆系统的数学模型,介绍主流实现算法,并提供生产级代码示例。文章还将探讨记忆系统在实际场景中的应用,以及行业发展趋势与未来研究方向,为AI开发者和研究者提供全面的技术参考。
本文介绍了如何使用5ire平台作为Cursor的替代方案进行MCP开发。首先需配置UnityMCP环境并下载Ollama模型(推荐Qwen3.5:9b),然后安装5ire客户端并连接本地Ollama模型。通过设置远程URL(http://127.0.0.1:8080/mcp)完成UnityMCP与5ire的对接,最后通过输入指令测试AI调用工具功能。文章还提示了内存要求、下载加速方案及其他模型兼容
文章分析了AI对程序员职业的冲击,指出AI在代码质量、学习速度和成本方面的优势。提出程序员应转型为"AI驯兽师"(指挥AI写代码)或"跨界人才"(编程+其他领域),根据不同年龄段提供具体建议。强调程序员需要掌握AI提示工程、系统架构等新技能,从"写代码"转向"审代码",建立"AI+专业"的组合,才能在AI时代不被淘汰反而获得发展。
Unity-MCP是一款基于Model Context Protocol(MCP)的智能开发工具,能让开发者通过自然语言指令操控Unity编辑器。该工具支持Git URL、Unity Asset Store和OpenUPM三种安装方式,并需要配置Python 3.10+和UV环境。安装完成后,开发者可通过编辑器窗口启动MCP服务,连接支持MCP协议的代码编辑器(如Trae),实现AI辅助开发。实践
本文介绍了使用AI技术快速开发微信小游戏的过程。通过AI生成3D模型、优化拓扑结构、绑定骨骼动画等技术,仅用3小时完成游戏视觉资源制作。重点讲解了2D转3D模型的面数优化、拓扑调整等关键步骤,并分享游戏长线运营策略。作者老雷作为14年经验的主程,还介绍了优梦创客团队开发的微信小游戏开发小组,旨在通过实战培养商业项目开发能力。文章展示了如何将AI技术高效应用于游戏开发的全流程。
AttributeUsage 是一个元特性 (Meta-Attribute),也就是“用来修饰特性的特性”。它就像一份使用说明书。它告诉编译器和其他开发者:这个特性(AvailableInConsoleAttribute)应该怎么用,能用在哪里,能不能用多次。默认情况下,C# 允许你把特性贴在任何地方(类、方法、属性、字段...),并且不限制次数。但这在业务逻辑上往往是不对的。AttributeT
AI数字人直播系统架构解析 摘要:本文系统阐述了AI数字人直播的技术架构与实现方案。该系统采用分层设计,包含基础设施层、核心技术层和业务应用层,配套运维监控与合规风控模块。核心技术层实现数字人建模、实时驱动、内容生成、渲染和流媒体传输五大功能,重点解决实时响应(延迟<100ms)与内容智能化生成两大技术瓶颈。基础设施层通过混合算力架构(云端+边缘+本地)和CDN加速确保系统性能。文章详细分析
本文深入解析Unity协程(Coroutine)的核心原理与实战应用。首先通过淡出效果案例对比传统Update方法与协程实现的区别,展示协程在简化时序逻辑方面的优势。详细讲解yield指令体系,包括WaitForSeconds、WaitUntil等常用指令的使用场景。剖析协程底层机制,强调其单线程本质和状态机实现原理。提供协程管理、嵌套执行、跨场景保留等高级技巧,并指出常见陷阱与优化方案。最后通过
介绍C#异步编程之 async 和 await 的用法
当前大语言模型(LLM)Agent在复杂环境中长期运行面临严峻的记忆挑战。简单地将历史交互作为原始文本存储会导致**上下文爆炸**——记忆体积无限增长、计算成本飙升、关键信息淹没在噪声中。
摘要:本研究提出基于天基高分辨率卫星数据的海洋牧场选址与信息化平台建设方案,构建"天基感知-数据处理-模型评价-平台应用"技术链。研究内容包括:1)利用多源卫星数据反演水质、水深等关键环境参数;2)建立GIS多准则选址模型;3)开展靶区三维重建与底质分类;4)开发集成可视化分析功能的WebGIS平台。创新点在于融合遥感、AI与数字孪生技术,解决传统方法成本高、覆盖不足的问题。预
ChatGPT插件的核心理念是:让AI能够与外部世界交互。通过插件,ChatGPT可以实时检索网络信息、访问知识库、执行代码、调用API,甚至代表用户采取行动。插件的主要类型插件模式功能描述典型应用场景浏览模式(Browsing Mode)实时浏览网页、分析内容获取最新新闻、股票行情、技术文档编码模式(Code Interpreter)执行Python代码、数据分析数据处理、可视化、数学计算检索模
摘要 本章探讨了AI在多元化编程场景中的应用实践,重点展示移动端开发、数据库操作、正则表达式和算法实现等领域的智能化辅助。以Android滑块调色板应用为例,详细演示了如何通过AI生成Java和Kotlin代码实现实时颜色预览功能,包括UI布局、事件处理和颜色值转换。所有代码遵循Allman风格和驼峰命名法,确保在主流IDE中的可运行性。通过典型实例,本章揭示了AI如何帮助开发者克服平台特定API
文章摘要: 本章探讨AI在游戏开发中的应用,重点展示如何利用ChatGPT等工具加速开发流程。通过Pygame实现的旋转星系特效案例,演示了AI辅助生成粒子系统的过程:从中心到外围渐变颜色的3000个粒子,形成螺旋运动效果,并添加拖尾特效。代码采用Allman风格,包含详细注释,可直接在VS Code中运行。数据显示AI辅助可将游戏原型开发速度提升300%,如网易接入通义千问后测试效率提高50%。
摘要: 本文探讨了AI编程助手(如ChatGPT和GitHub Copilot)的进化与应用,分析了二者的核心差异:ChatGPT作为通用语言模型擅长理解语义和跨领域问题,Copilot则专注于代码生成的上下文感知。通过"三明治工作法"(规划-实现-优化)协同使用两者可显著提升效率。文章还强调"提问艺术"的重要性,提出明确性、上下文、约束条件、示例和分步引导
本文摘要: 本章探讨AI如何赋能Web开发全流程,显著提升开发效率。重点展示了三个实战案例:1)通过自然语言描述快速生成带自动播放、响应式布局的轮播图组件;2)将桌面应用转换为Web应用的技术实现;3)开发功能完整的Chrome插件。每个案例都遵循"需求分析-AI交互-代码生成-优化"的标准流程,提供可直接运行的代码示例。实测显示,AI辅助可使前端开发效率平均提升63%,尤其在
文章摘要 本章探讨了AI代码生成工具的多样性及其应用场景。除ChatGPT和GitHub Copilot外,市场上还涌现了众多各具特色的AI编程助手,如New Bing、Bard、Claude等,它们在不同领域(如实时信息检索、云开发集成、安全性等)各有优势。文章通过一个完整的文件加密工具开发案例,展示了如何利用ChatGPT生成符合编码规范的Python代码,包括AES-256加密实现、命令行参
这个网站的**PNG压缩**功能,可以**减少80%的文件大小,同时保留透明通道**。Spine骨骼动画需要的是**独立部件**——头、躯干、四肢、尾巴、眼睛……我用的是Nano Banana Pro(最近挺火的AI绘画工具),主要是它**风格一致性**做得不错。用这个提示词,一次生成一整张“恐龙拆解图”——中间是完整的恐龙,周围散落着头、躯干、腿、尾巴、棘刺、不同表情的嘴巴、眼睛等。1. **速
ThreadMapDetail是HDRP中专为布料材质设计的着色器节点,通过4通道线纹图增强布料细节表现。该节点可添加纱线纹理、编织图案等微观结构,支持独立调节AO、法线和光滑度强度,在保持性能的同时提升真实感。节点位于Utility->HighDefinitionRenderPipeline->Fabric分类下,仅兼容HDRP管线,需配合专用纹理使用。官方Fabric着色器中的Si
摘要:ScleraIrisBlend是Unity HDRP中专用于创建逼真眼睛材质的着色器节点。它基于眼睛解剖结构,智能混合虹膜和巩膜的光学属性,处理子面散射、法线细节等复杂光学特性。该节点提供专业级眼睛渲染方案,包含8个输入端口(如巩膜/虹膜颜色、法线、平滑度等)和6个输出端口(如最终眼色、表面遮罩等),能实现不同区域的自然过渡和物理准确的光照响应。仅兼容HDRP渲染管线,不适用于URP,是高质
Unity悬疑推理游戏开发核心技术总结 本文总结了作为Unity主程开发悬疑推理游戏《蛛丝马迹》的关键技术方案。文章从架构设计、核心玩法系统、AI集成等方面进行了深度复盘。 技术架构采用混合模式:核心状态使用C#对象池+ScriptableObject,表现层用MonoBehaviour,逻辑层独立推理引擎。模块间通过事件总线通信,实现解耦。 核心玩法系统包含: 证据与线索系统 - 采用Scrip
本文介绍了Unity 2D游戏开发中创建主角Ruby的过程。首先创建新场景并保存为"MainScene",然后导入Ruby精灵图像资源。通过将精灵拖入场景创建游戏对象,并设置其坐标为(-2,0)。接着创建Scripts文件夹和第一个C#脚本RubyController,用于后续控制角色移动。教程详细说明了Unity编辑器基本操作、2D坐标系统概念以及脚本创建方法,为后续开发打下
刚开始,我也是百思不得其解,我猜是买不到好的用户的量,然后打算错峰去买,同时我感觉系统会带你去那些没有人买的流量区去探索,所以我就排除掉一些不用的渠道,专注于朋友圈,视频号,小程序广告等,2月11日凌晨,我设置好日预算200,排除掉其它"垃圾渠道",把单价直接拉升到2块,高于大盘"射击类目"的平均值。我的操作手段有:提高出价,降低ROI,提高ROI,再次提高出价,限定年龄,排除49岁以上的,排除掉
摘要: Unitask是专为Unity设计的异步任务库,基于C# async/await语法,解决了传统协程无法返回值、难以取消、GC开销高等痛点。其核心优势包括支持任务返回值、灵活取消机制、低GC开销和简洁的异步语法。通过实战案例展示了Unitask在异步资源加载和定时任务中的应用:使用ToUniTask()转换Unity原生异步操作,结合取消令牌(CancellationToken)实现超时控
Unity-MCP 是功能最强的开源 Unity MCP ServerAI 改代码AI 改 HierarchyAI 真实调用 Unity Editor APITrae + Unity-MCP 是目前最可控、最工程化的组合之一仿真交通 / 骑行 / 数字人大规模实验自动化👉这套架构非常值得投入。
在当今数字化浪潮中,企业智能体如同企业的智慧大脑,承担着从海量数据中提取价值、自动化业务流程以及智能决策等关键任务。而存储方案则是这个智慧大脑的“记忆宫殿”,它不仅负责保存智能体学习和运行所需的大量数据,还对数据的快速访问、高效处理以及长期可靠性起着决定性作用。想象一下,企业智能体就像是一位超级顾问,它要回答企业各部门提出的各种复杂问题,从销售趋势预测到供应链优化。为了给出准确的答案,它需要“记住
本文探讨了动作游戏与音游融合的设计思路与技术实现。作者基于《绝区零》和《Hi-Fi Rush》的分析,设计了一个将音乐节奏融入战斗循环的demo,通过音游轨道获取战斗资源而非强制节拍同步,降低操作门槛。技术实现上采用Unity引擎,包含角色移动、攻击连招、BOSS AI和音游判定等模块,通过C#脚本实现核心功能。
本文系统解析了iOS和Android两大平台的导航设计模式及最佳实践。iOS以"清晰与遵从"为核心理念,介绍了平铺导航、标签导航、树形结构导航和模态视图等模式,强调组合使用构建立体导航系统。Android则基于Material Design,重点阐述了顶部标签导航、导航抽屉等特色模式,并探讨了多设备适配策略。文章通过微信、App Store、Gmail等典型案例,展示了不同导航
摘要:本文探讨AI编程工具(如Cursor、Trae)与Unity项目集成时遇到的代码上下文缺失问题。分析了Unity解决方案机制导致AI工具无法获取完整类型引用的原因,并提出两种解决方案:1)为Cursor安装社区插件实现原生支持;2)通过配置命令行参数实现通用集成方案。两种方法都能使AI工具正确加载Unity解决方案,获得完整的智能提示功能。推荐Cursor用户使用插件方案,其他AI工具采用命
在当今的软件开发领域,随着业务的不断发展和变化,软件系统变得越来越复杂。传统的开发方式往往注重数据和技术,而忽略了业务领域的本质。这就导致了软件系统与业务需求之间的脱节,代码难以理解和维护,开发效率低下。领域驱动设计(Domain - Driven Design,简称 DDD)正是为了解决这些问题而诞生的。它强调以业务领域为核心,通过深入理解业务领域的知识和规则,将业务概念和逻辑映射到软件系统中,
/ 基于AI的光照预测// 使用神经网络预测光照// 输入: 法线、深度、反照率、材质ID等// 通过训练好的神经网络// 转换为光照贴图// 神经辐射场(NeRF)用于实时GI// 多层感知机// 位置编码// 神经网络前向传播// 分离密度和颜色// 体渲染积分t < far;// 体渲染方程应用场景推荐方案理由室内静态场景高质量静态光照,支持动态物体室外大世界。
在学术江湖的刀光剑影中,期刊论文发表堪称"华山论剑"——既要选题独步天下,又要逻辑无懈可击,更要格式严丝合缝。当无数研究者困在选题迷雾、逻辑迷宫和格式炼狱中时,一款名为的智能工具横空出世,以六大核心功能构建起期刊论文写作的"六脉神剑",让学术小白也能在顶刊战场游刃有余。
Taiji 节点是 Unity URP Shader Graph 中一个专门用于生成传统太极图案的功能节点。太极图案作为中国传统文化中的重要符号,代表着阴阳平衡、对立统一的哲学思想。在视觉特效和游戏开发中,太极图案经常被用于表现东方风格、神秘力量或平衡概念的设计元素。
电商行业在当今数字化时代发展迅猛,每天都会产生海量的数据,如用户浏览记录、交易信息、商品评价等。电商数据分析的目的在于从这些海量数据中提取有价值的信息,为电商企业的决策提供支持,例如优化商品推荐、制定营销策略、改善用户体验等。本文的范围涵盖了电商数据分析系统架构的设计与实现,包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等各个环节。同时,也将探讨实现这些环节的具体策略和方法。核心概念与联系
大语言模型与人聊天那是行云流水般的自然,但如果是要大语言模型去Call别的系统,也就是让大语言模型与应用程序聊天,如何整呢?
csharp[CreateAssetMenu(fileName = "ValidationRule", menuName = "Tools/校验规则")]// 条件判断// 适用于的资源类型Model,Material,Texture,Animation,Prefab,AnyFileSize,Dimension,CountEqual,NotEqual,LessThan,Contains,EndsW
NovaSR是一个仅50KB的轻量级音频超分辨率模型,能将16kHz音频提升至48kHz,速度超过3500倍实时处理。该模型在A100 GPU上可达3600倍实时速度,质量与5000倍大的模型相当。关键创新包括:1) 采用固定权重展开策略解决ONNX导出问题;2) 使用Kaiser-Sinc滤波器和优化卷积结构实现高效计算。应用场景包括实时通话增强、TTS模型质量提升和音频数据集修复。技术亮点是通
本文介绍了Unity MCP的实现原理和功能,以及能力边界。
Unity Muse 是Unity官方推出的AI资产生成套件,核心包含 Muse Sprite(2D精灵生成)、Muse Texture(2D/3D纹理与PBR材质生成)等功能,可直接在Unity编辑器内完成资产创建、参数调整与场景集成,无需第三方软件,大幅降低2D/3D游戏资产生成的工作量,适配新手快速上手与批量资产生成需求。本文档整合了Muse Sprite、Muse Texture的全部核心
本文探讨了人工智能与数字孪生技术在锻造行业的深度应用,提出通过融合物理模型与数据驱动算法构建"混合智能"架构,实现"虚拟试错、物理零废"的制造目标。报告系统分析了AI技术在锻造四大核心工艺段的应用:LSTM+CFD混合模型解决加热工艺热场预测难题;ROM+DRL实现成形工艺毫秒级参数优化;PINNs攻克微观组织控制的小数据困境;区块链构建全生命周期追溯体系。