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블렌더 모션 상태 검사

블렌더 캐릭터, 리그, 포즈, 애니메이션 리타겟팅, 지면 접촉, 바라보는 방향 또는 모델-모션 정렬을 검사할 때 스크린샷만으로는 부족한 경우 사용합니다.

블렌더 모션 상태 검사란 무엇인가요?

이 스킬은 블렌더 3D 애니메이션 에셋을 검사할 때 스크린샷만으로는 알 수 없는 구조적 정보와 모션 데이터를 추출하여 분석하는 방법을 제공합니다. 캐릭터가 뒤틀리거나, 거울처럼 반전되거나, 평평하게 보이거나, 오프셋이 있거나, 발이 미끄러지는 등의 문제를 진단하는 데 유용합니다. Blender, glTF 등 다양한 3D 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 블렌더의 Python API를 통해 장면의 메쉬, 아마추어, 포즈 본, 접촉점, 경계 상자 등을 JSON 형식으로 추출합니다. 추출된 사실과 뷰포트 스크린샷을 함께 분석하여 근거 있는 보고서를 생성하며, 뼈대 방향, 스케일, 접촉 문제, 모델 무결성 등을 체계적으로 확인합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/blender-motion-state-inspection

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문서

블렌더 모션 상태 검사은(는) 무엇을 하나요?

사용 시기

  • 블렌더 캐릭터가 애니메이션에서 뒤틀리거나, 거울처럼 반전되거나, 평평하게 보이거나, 오프셋이 있거나, 발이 미끄러지는 경우
  • 사용자가 가져온 아바타, 아마추어 또는 리타겟팅된 모션이 예상 포즈와 일치하는지 묻는 경우
  • 렌더링된 증거를 뼈대, 경계 상자, 접촉점, 방향 벡터와 같은 구조적 사실과 비교해야 하는 경우
  • 워크플로우가 모델이 캐릭터, 소품, 프록시 메시, 제어 리그 또는 잘못 가져온 것인지 결정하는 데 의존하는 경우

핵심 원칙

스크린샷만으로 애니메이션 3D 에셋을 판단하지 마십시오. 스크린샷은 검토 증거일 뿐, 축 규칙, 뼈대 이름, 오브젝트 스케일, 로컬 변환, 부모 관계 메시, 재질 슬롯, 프레임별 접촉 상태를 숨깁니다.

먼저 블렌더 상태를 구조적으로 추출한 다음, 뷰포트 스크린샷이나 렌더링을 사용하여 사실이 암시하는 바를 확인하십시오.

작동 방식

  1. 모션을 판단하기 전에 깨끗한 장면과 에셋 기준선을 설정합니다.
  2. 블렌더 내부 인터프리터에서 실행되는 블렌더 Python 또는 익스포터를 사용하여 블렌더에서 구조적 사실을 추출합니다.
  3. 접촉, 방향, 스케일 및 리타겟팅 오류를 가장 잘 드러낼 가능성이 있는 프레임을 샘플링합니다.
  4. 측정된 사실을 사용자의 예상 포즈, 방향, 지면 및 렌더링 목표와 비교합니다.
  5. 확인된 사실, 가능한 원인 및 필요한 수정 사항을 구분하는 간결한 보고서를 반환합니다.

검사 워크플로우

  1. 장면 인벤토리를 작성합니다.

    • 메쉬, 아마추어, 빈 오브젝트, 카메라, 조명, 모디파이어, 부모 관계 및 숨겨진 오브젝트를 나열합니다.
    • 아바타를 판단하기 전에 캐릭터 메쉬를 헬퍼/프록시 지오메트리와 분리합니다.
    • 오브젝트 공간 및 월드 공간 경계 상자를 기록합니다.
  2. 뼈대를 식별합니다.

    • 아마추어 이름, 포즈 본, 본 머리/꼬리, 롤, 부모 체인, 제약 조건 및 rest-pose 축을 캡처합니다.
    • 엉덩이, 척추, 목, 머리, 어깨, 팔꿈치, 손, 허벅지, 무릎, 발목, 발과 같은 의미 있는 뼈대를 매핑합니다.
    • 누락된 왼쪽/오른쪽 쌍과 비정상적인 명명 규칙을 표시합니다.
  3. 전방, 상방 및 측면 축을 결정합니다.

    • 골반, 척추, 어깨, 엉덩이, 머리 및 발을 함께 사용합니다. 단일 메시 법선에 의존하지 마십시오.
    • 로컬 아마추어 축을 월드 축 및 glTF Y-up 대 Blender Z-up과 같은 가져온 파일 규칙과 비교합니다.
    • 얼굴/머리/발 방향이 루트 모션과 충돌할 때 거울처럼 반전되거나 역방향으로 가져왔을 가능성을 표시합니다.
  4. 애니메이션 프레임을 샘플링합니다.

    • 첫 번째, 중간, 접촉, 공중 및 극단 프레임을 검사합니다.
    • 루트 위치, 루트 방향, 골반 높이, 상체 기울기, 팔다리 방향, 발 간격 및 메시 범위를 기록합니다.
    • 길거나 빠른 모션의 경우 뒤집기, 착지, 회전, 충돌 및 바닥 접촉 주변을 더 조밀하게 샘플링합니다.
  5. 리타겟팅 문제를 탓하기 전에 모델 무결성을 확인합니다.

    • 애니메이션을 적용하기 전에 깨끗한 기준선 형태를 확인합니다.
    • 사용자가 명시적으로 수리를 요청하지 않는 한 원본 메시, 재질, 아마추어 및 스키닝을 유지합니다.
    • 설명할 수 없는 구형 덩어리, 거대한 프록시 메시 또는 으스러진 몸체는 반대의 증거가 있을 때까지 가져오기/선택 문제로 처리합니다.
  6. 접촉 및 모션 문제를 진단합니다.

    • 지면 관통: 프레임별 바닥 높이와 가장 낮은 발 또는 신발 꼭지점을 비교합니다.
    • 발 미끄러짐: 고정된 프레임에서 발의 월드 위치를 비교합니다.
    • 다리 교차: 왼쪽/오른쪽 허벅지, 무릎, 발목 및 발의 순서를 비교합니다.
    • 비틀림 손상: 뼈대의 스윙 방향과 팔다리 축 주변의 롤/비틀림을 별도로 비교합니다.
    • 스케일 드리프트: 애니메이션된 메시 범위를 깨끗한 기준선 범위와 비교합니다.
  7. 의견보다 사실을 먼저 보고합니다.

    • 프레임 번호, 오브젝트 이름, 뼈대 이름, 월드 좌표 및 임계값을 포함합니다.
    • 확인된 오류와 시각적 의심을 분리합니다.
    • 구조적 상태가 무엇을 찾아야 하는지 설명한 후에만 스크린샷을 첨부합니다.

권장 보고서 형식

## 블렌더 모션 검사

### 장면 인벤토리
- 캐릭터 후보:
- 아마추어:
- 헬퍼/프록시 오브젝트:
- 카메라/조명:

### 방향
- 월드 상방:
- 캐릭터 전방:
- 루트 방향:
- 거울/역방향 위험:

### 기준선 무결성
- 깨끗한 메시 범위:
- 애니메이션된 메시 범위:
- 재질/스킨 보존:
- 의심스러운 비캐릭터 메쉬:

### 프레임 결과
| 프레임 | 결과 | 증거 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 깨끗한 기준선 포즈 | 엉덩이/척추/발 정렬됨 |
| 96 | 발이 바닥을 관통함 | left_foot min_z = -0.04 |

### 판결
- 성공/실패:
- 필요한 수정:
- 렌더링 준비 상태:

예제

발 미끄러짐이 있는 걷기 사이클

시나리오: 리타겟팅된 캐릭터가 걷기 사이클 동안 미끄러지는 것처럼 보이지만, 전면 카메라 각도로는 발 접촉을 판단하기 어렵습니다.

워크플로우를 적용합니다:

  • 장면 인벤토리: 캐릭터 메쉬 HeroBody, 아마추어 HeroRig, 지면 Floor, 숨겨진 프록시 메쉬 없음.
  • 뼈대 식별: 의미 있는 발은 foot.L 및 foot.R; 엉덩이는 pelvis; 루트 뼈대는 root.
  • 애니메이션 프레임 샘플링: 발이 고정된 순간 주변의 프레임 1, 18, 24, 30, 42 및 48을 검사합니다.
  • 접촉 및 모션 문제 진단: 고정된 프레임 동안 발의 월드 공간 위치를 비교합니다.

추출된 사실:

프레임사실증거
18왼발이 고정됨foot.L min_z = 0.004, 발가락과 뒤꿈치 모두 바닥 근처
24왼발이 고정된 상태에서 미끄러짐6프레임 동안 foot.L x = 0.21 -> 0.28
30골반이 계속 앞으로 이동pelvis y = 1.14 -> 1.31

판결: 렌더링 준비 실패. 모션에 발 고정 정리 또는 리타겟팅 제약 조건 검토가 필요합니다. 바디 메쉬의 비율 변경은 필요하지 않습니다.

역방향으로 가져온 캐릭터

시나리오: 캐릭터가 정지 프레임에서는 올바르게 보이지만 애니메이션은 예상 이동 방향과 반대로 움직입니다.

워크플로우를 적용합니다:

  • 전방, 상방 및 측면 축 결정: 머리, 가슴, 발 및 루트 모션을 비교합니다.
  • 애니메이션 프레임 샘플링: 프레임 1과 이동 경로의 중간 지점을 검사합니다.
  • 의견보다 사실을 먼저 보고: 루트 방향과 모델이 바라보는 방향을 별도로 포함합니다.

추출된 사실:

프레임사실증거
1캐릭터 얼굴이 월드 -Y 방향을 가리킴neck에서 head로의 머리/가슴 벡터가 -Y로 확인됨
72루트 모션이 월드 +Y 방향으로 이동root y = 0.0 -> 2.8
72발은 시각적으로 이동 방향과 반대 방향을 향함발가락 뼈대가 -Y를 가리키는 동안 변위는 +Y

판결: 역방향 가져오기 또는 리타겟팅 전방 축 불일치 가능성이 높습니다. 애니메이션 커브를 편집하기 전에 가져오기/리타겟 축 매핑을 수정하십시오.

실용적인 임계값

  • 장면 단위 스케일이 달리 명시하지 않는 한 Blender의 기본 미터 스케일 단위를 가정합니다.
  • 바닥이 부드럽거나 의도적으로 양식화되지 않은 경우 1-2cm 이상의 지면 관통을 눈에 보이는 것으로 처리합니다.
  • 5% 이상의 갑작스러운 스케일 변경은 리그, 제약 조건 또는 변환 상속 문제일 가능성이 높은 것으로 처리합니다.
  • 공중 반전 모션 중 왼쪽/오른쪽 발목 측면 순서 뒤집기는 나중에 회복되더라도 다리 교차 위험으로 처리합니다.
  • 소스 모션에 스냅 턴이 포함되지 않은 경우 프레임당 30도 이상의 루트 방향 점프를 의심스러운 것으로 처리합니다.

안티 패턴

  • 작업이 명시적으로 메쉬 수리가 아닌 한 포즈 일치를 위해 신체 비율을 수정하지 마십시오.
  • 깨끗한 기준선을 기록하기 전에 베이크하여 제거하지 마십시오.
  • 하나의 렌더링된 카메라 각도를 포즈가 올바르다는 증거로 사용하지 마십시오.
  • 헬퍼 오브젝트가 캐릭터의 일부가 아닌 이유를 기록하기 전에는 삭제하지 마십시오.
  • 머리, 발, 몸통 및 루트 모션을 함께 확인하지 않고 아바타가 +Y, -Y, +X 또는 -X 방향을 향한다고 가정하지 마십시오.

도구 참고 사항

블렌더 상태 익스포터를 사용할 수 있는 경우 메쉬, 아마추어, 포즈 본, 재질, 접촉, 경계 상자 및 샘플링된 애니메이션 프레임을 포함하는 JSON을 선호합니다. 익스포터가 없으면 블렌더 자체를 통해 작은 블렌더 Python 스크립트를 실행합니다. 예를 들어 blender --background scene.blend --python collect_motion_state.py와 같이 실행합니다. bpy는 일반 시스템 Python 인터프리터에서 사용할 수 없기 때문입니다.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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