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블렌더 모션 상태 검사

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

블렌더 모션 상태 검사란 무엇인가요?

이 스킬은 블렌더에서 3D 캐릭터 애니메이션의 정확성을 구조적으로 평가하기 위한 워크플로우를 정의합니다. 스크린샷만으로는 숨겨진 축 규칙, 본 이름, 객체 스케일, 로컬 트랜스폼, 프레임별 접촉 상태 등을 파악할 수 없기 때문에, 먼저 블렌더의 구조적 상태(씬, 본, 바운딩 박스, 접촉 정보 등)를 추출하고 이를 바탕으로 문제를 진단합니다. 이 워크플로우는 씬 인벤토리, 골격 식별, 방향 결정, 애니메이션 프레임 샘플링, 모델 무결성 확인, 접촉 및 모션 문제 진단 단계를 포함합니다. 주로 발이 땅에 미끄러지는 현상, 캐릭터가 거꾸로 임포트된 경우, 비틀림 손상, 스케일 드리프트 등을 분석하는 데 사용됩니다. 결과는 프레임 번호, 객체 이름, 세계 좌표 등 구조화된 사실을 포함한 보고서 형태로 제시되며, 수정 사항과 렌더링 준비 상태를 명확히 구분합니다.

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

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문서

블렌더 모션 상태 검사은(는) 무엇을 하나요?

사용 시점

  • 블렌더 캐릭터 애니메이션이 뒤틀리거나, 대칭이 반전되었거나, 평평해졌거나, 오프셋이 있거나, 발이 미끄러지는 현상이 보일 때
  • 임포트된 아바타, 아마추어 또는 리타겟된 모션이 예상 포즈와 일치하는지 묻는 질문이 있을 때
  • 렌더링된 증거와 본, 바운딩 박스, 접촉, 방향 벡터와 같은 구조화된 사실을 비교해야 할 때
  • 모델이 캐릭터인지, 소품인지, 대용 메시인지, 컨트롤 리그인지, 아니면 깨진 임포트인지 판단해야 하는 워크플로우에 의존할 때

핵심 원칙

애니메이션 3D 에셋을 스크린샷만으로 판단하지 마십시오. 스크린샷은 검토 증거이지만, 축 규칙, 본 이름, 객체 스케일, 로컬 트랜스폼, 부모 관계가 있는 메시, 재질 슬롯, 프레임별 접촉 상태를 숨깁니다.

먼저 블렌더의 구조화된 상태를 추출한 다음, 뷰포트 스크린샷이나 렌더링을 사용하여 그 사실이 의미하는 바를 확인하십시오.

작동 방식

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

검사 워크플로우

  1. 씬 인벤토리.

    • 메시, 아마추어, 엠프티, 카메라, 조명, 모디파이어, 부모 관계, 숨겨진 객체 목록.
    • 아바타를 판단하기 전에 캐릭터 메시를 헬퍼/프록시 지오메트리와 분리.
    • 객체 공간 및 월드 공간 바운딩 박스 기록.
  2. 골격 식별.

    • 아마추어 이름, 포즈 본, 본 헤드/테일, 롤, 부모 체인, 제약 조건, 휴식 포즈 축 캡처.
    • 엉덩이, 척추, 목, 머리, 어깨, 팔꿈치, 손, 허벅지, 무릎, 발목, 발과 같은 의미론적 본 매핑.
    • 누락된 좌/우 쌍 및 비정상적인 명명 방식 플래그 지정.
  3. 전방, 상방, 측방 축 결정.

    • 골반, 척추, 어깨, 엉덩이, 머리, 발을 함께 사용; 단일 메시 노멀에 의존하지 마십시오.
    • 로컬 아마추어 축을 월드 축 및 glTF Y-up 대 블렌더 Z-up과 같은 임포트된 파일 규칙과 비교.
    • 얼굴/머리/발 방향이 루트 모션과 충돌할 때 대칭이 반전되었거나 거꾸로 임포트된 가능성 표시.
  4. 애니메이션 프레임 샘플링.

    • 첫 번째, 중간, 접촉, 공중, 극단적인 프레임 검사.
    • 루트 위치, 루트 방향, 골반 높이, 상체 기울기, 사지 방향, 발 간격, 메시 경계 기록.
    • 길거나 빠른 모션의 경우 뒤집기, 착지, 회전, 충돌, 바닥 접촉 주변에서 더 조밀하게 샘플링.
  5. 리타겟팅 문제를 비난하기 전에 모델 무결성 확인.

    • 애니메이션을 적용하기 전에 깨끗한 베이스라인 모양 확인.
    • 사용자가 명시적으로 수리를 요청하지 않는 한 원래 메시, 재질, 아마추어, 스키닝 유지.
    • 설명할 수 없는 구형 덩어리, 거대한 프록시 메시, 또는 으스러진 몸체는 반증될 때까지 임포트/선택 문제로 처리.
  6. 접촉 및 모션 문제 진단.

    • 지면 관통: 프레임별로 가장 낮은 발 또는 신발 버텍스를 바닥 높이와 비교.
    • 발 미끄러짐: 고정된 프레임 사이에서 발의 월드 위치 비교.
    • 다리 교차: 왼쪽/오른쪽 허벅지, 무릎, 발목, 발의 측면 순서 비교.
    • 비틀림 손상: 사지 축을 중심으로 한 롤/비틀림과 별도로 본 스윙 방향 비교.
    • 스케일 드리프트: 애니메이션된 메시 경계를 깨끗한 베이스라인 경계와 비교.
  7. 의견보다 사실을 먼저 보고.

    • 프레임 번호, 객체 이름, 본 이름, 월드 좌표, 임계값 포함.
    • 확인된 실패와 시각적 의심을 분리.
    • 구조화된 상태가 무엇을 찾아야 하는지 설명한 후에만 스크린샷 첨부.

권장 보고서 형식

## 블렌더 모션 검사

### 씬 인벤토리
- 캐릭터 후보:
- 아마추어:
- 헬퍼/프록시 객체:
- 카메라/조명:

### 방향
- 월드 상:
- 캐릭터 전방:
- 루트 방향:
- 대칭 반전/거꾸로 위험:

### 베이스라인 무결성
- 깨끗한 메시 경계:
- 애니메이션 메시 경계:
- 재질/스킨 유지 여부:
- 의심스러운 비캐릭터 메시:

### 프레임 결과
| 프레임 | 결과 | 증거 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 깨끗한 베이스라인 포즈 | 엉덩이/척추/발 정렬됨 |
| 96 | 발이 바닥 관통 | left_foot min_z = -0.04 |

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

예시

발 미끄러짐이 있는 걷기 사이클

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

워크플로우 적용:

  • 씬 인벤토리: 캐릭터 메시 HeroBody, 아마추어 HeroRig, 지면 Floor, 숨겨진 프록시 메시 없음.
  • 골격 식별: 의미론적 발은 foot.L 및 foot.R; 엉덩이는 pelvis; 루트 본은 root.
  • 애니메이션 프레임 샘플링: 발이 고정된 순간 주변의 프레임 1, 18, 24, 30, 42, 48 검사.
  • 접촉 및 모션 문제 진단: 고정된 프레임 동안 발의 월드 공간 위치 비교.

추출된 사실:

프레임사실증거
18왼발이 고정됨foot.L min_z = 0.004, 발가락과 발뒤꿈치 모두 바닥 근처
24왼발이 고정된 상태에서 미끄러짐foot.L x = 0.21 -> 0.28 6프레임 동안
30골반이 계속 앞으로 이동pelvis y = 1.14 -> 1.31

판결: 렌더링 준비 실패. 모션에 발 잠금 정리 또는 리타겟팅 제약 조건 검토가 필요함; 바디 메시 비율 변경은 필요하지 않음.

거꾸로 임포트된 캐릭터

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

워크플로우 적용:

  • 전방, 상방, 측방 축 결정: 머리, 가슴, 발, 루트 모션 비교.
  • 애니메이션 프레임 샘플링: 프레임 1과 이동 경로의 중간 지점 검사.
  • 의견보다 사실을 먼저 보고: 루트 방향과 모델이 향하는 방향을 별도로 포함.

추출된 사실:

프레임사실증거
1캐릭터 얼굴이 월드 -Y 방향neck에서 head로의 벡터가 -Y로 확인됨
72루트 모션이 월드 +Y 방향으로 이동root y = 0.0 -> 2.8
72발은 여전히 이동 방향 반대쪽을 시각적으로 향함발가락 본은 -Y를 가리키지만 변위는 +Y

판결: 거꾸로 임포트되었거나 리타겟팅 전방 축 불일치 가능성. 애니메이션 커브를 편집하기 전에 임포트/리타겟 축 매핑 수정.

실용 임계값

  • 씬 단위 스케일이 달리 명시되지 않는 한 블렌더의 기본 미터 단위를 가정.
  • 지면 관통이 1-2cm 이상이면 바닥이 부드럽거나 의도적으로 스타일화되지 않은 이상 눈에 띄는 것으로 처리.
  • 갑작스러운 스케일 변화가 5% 이상이면 리그, 제약 조건 또는 트랜스폼 상속 문제 가능성.
  • 공중 반전 모션 중 왼쪽/오른쪽 발목 측면 순서가 뒤집히면 나중에 복구되더라도 다리 교차 위험으로 처리.
  • 루트 방향 점프가 프레임당 30도 이상이면 소스 모션에 급회전이 포함되지 않은 한 의심스러운 것으로 처리.

안티 패턴

  • 명시적으로 메시 수리가 작업이 아닌 한 포즈 일치를 위해 바디 비율을 수정하지 마십시오.
  • 기록하기 전에 깨끗한 베이스라인을 베이크하지 마십시오.
  • 하나의 렌더링된 카메라 각도를 포즈가 올바르다는 증거로 사용하지 마십시오.
  • 헬퍼 객체가 캐릭터의 일부가 아닌 이유를 기록하기 전에 삭제하지 마십시오.
  • 아바타가 +Y, -Y, +X 또는 -X를 향하는지 머리, 발, 몸통, 루트 모션을 함께 확인하지 않고 가정하지 마십시오.

도구 노트

블렌더 상태 익스포터를 사용할 수 있다면 메시, 아마추어, 포즈 본, 재질, 접촉, 바운딩 박스, 샘플링된 애니메이션 프레임이 포함된 JSON을 선호하십시오. 익스포터가 없으면 블렌더 자체를 통해 작은 블렌더 Python 스크립트를 실행하십시오. 예를 들어 blender --background scene.blend --python collect_motion_state.py와 같이, 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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