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Blender動作狀態檢查

用於檢查Blender角色、骨架、姿勢、動作重定向、地面接觸、面向方向或模型與動作對齊,單靠截圖不足的場景。

Blender動作狀態檢查 是什麼?

這項技能(blender-motion-state-inspection)旨在系統化診斷Blender中的3D角色動畫問題,不僅依賴視覺截圖,而是提取結構化資料。匯出Blender場景狀態、骨架層級、地面接觸和取樣動畫影格,將模糊的視覺問題轉化為可量化的事實,例如骨骼位置、邊界框和腳部高度。此工作流程特別適合用於Claude Code、Codex和Cursor等AI代理,支援以JSON匯出或透過Blender Python腳本執行命令列檢查。其核心原則是先確認場景基準、骨架軸向和接觸狀態,再與使用者預期的姿勢進行比較,並在最終報告中區分已確認的事實與疑似問題。通用於判斷角色是否為角色、道具、代理網格、控制骨架或損壞匯入,也可協助偵測地面穿透、腳部滑動、腿部交錯、扭曲變形和比例偏移。

相容平台~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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說明文件

Blender動作狀態檢查 是做什麼的?

使用時機

  • Blender角色在動畫中看起來扭曲、鏡像、扁平、偏移或腳部滑動。
  • 使用者詢問匯入的角色、骨架或重定向動作是否符合預期姿勢。
  • 你需要將渲染證據與結構化事實(如骨骼、邊界框、接觸點和朝向向量)進行比較。
  • 工作流程需要判斷模型是角色、道具、代理網格、控制骨架還是損壞匯入。

核心原則

不要僅從截圖判斷動畫3D素材。截圖是審查證據,但它們隱藏了軸向慣例、骨骼名稱、物件比例、局部變換、父級網格、材質插槽以及逐影格接觸狀態。

先提取結構化的Blender狀態,再使用視口截圖或渲染來確認事實所暗示的內容。

運作方式

  1. 在判斷動作之前,先建立乾淨的場景和素材基線。
  2. 使用匯出工具或在Blender自己的解釋器內執行Blender Python來從Blender提取結構化事實。
  3. 取樣最可能暴露接觸、方向、比例和重定向錯誤的影格。
  4. 將測量到的事實與使用者的預期姿勢、方向、地面平面和渲染目標進行比較。
  5. 回傳一份簡潔的報告,其中區分已確認的事實、可能的原因和所需的修正。

檢查工作流程

  1. 盤點場景。

    • 列出網格、骨架、空物件、攝影機、燈光、修改器、父級關係和隱藏物件。
    • 在判斷角色之前,先將角色網格與輔助/代理幾何體分開。
    • 記錄物件空間和世界空間的邊界框。
  2. 識別骨架。

    • 擷取骨架名稱、姿勢骨骼、骨骼頭/尾、旋轉角、父鏈、約束和休息姿勢軸。
    • 對應語義骨骼,例如臀部、脊椎、脖子、頭部、肩膀、手肘、手、大腿、膝蓋、腳踝和腳。
    • 標記缺少的左右配對和不尋常的命名方案。
  3. 確定前、上和側軸。

    • 同時使用骨盆、脊椎、肩膀、臀部、頭部和腳部;不要依賴單一網格法線。
    • 將局部骨架軸與世界軸以及匯入檔案慣例(例如 glTF Y-up 與 Blender Z-up)進行比較。
    • 當臉部/頭部/腳部方向與根運動衝突時,標記可能的鏡像或反向匯入。
  4. 取樣動畫影格。

    • 檢查起始、中間、接觸、騰空和極端影格。
    • 記錄根位置、根朝向、骨盆高度、軀幹傾斜、肢體方向、腳部間隙和網格邊界。
    • 對於較長或快速的動作,在翻轉、著地、轉彎、碰撞和地面接觸周圍更密集地取樣。
  5. 在歸咎於重定向之前檢查模型完整性。

    • 在應用動畫之前確認乾淨的基線形狀。
    • 保留原始網格、材質、骨架和蒙皮,除非使用者明確要求修復。
    • 在證明為其他問題之前,將無法解釋的球狀物體、巨大的代理網格或壓縮的身體視為匯入/選擇問題。
  6. 診斷接觸和動作問題。

    • 地面穿透:逐影格比較最低的腳或鞋子頂點與地板高度。
    • 腳部滑動:在著地影格之間比較腳的世界位置。
    • 腿部交錯:比較左右大腿、膝蓋、腳踝和腳的側向順序。
    • 扭曲損壞:將骨骼擺動方向與繞肢體軸的旋轉/扭曲分開比較。
    • 比例偏移:將動畫網格邊界與乾淨的基線邊界進行比較。
  7. 先報告事實,再提出意見。

    • 包括影格編號、物件名稱、骨骼名稱、世界座標和閾值。
    • 將已確認的失敗與視覺上的懷疑分開。
    • 只有在結構化狀態解釋了要觀察什麼之後,才附加截圖。

建議的報告格式

## Blender動作檢查

### 場景盤點
- 角色候選物件:
- 骨架:
- 輔助/代理物件:
- 攝影機/燈光:

### 方向
- 世界向上軸:
- 角色前方:
- 根朝向:
- 鏡像/反向風險:

### 基線完整性
- 乾淨的網格邊界:
- 動畫網格邊界:
- 材質/蒙皮已保留:
- 可疑的非角色網格:

### 影格發現
| 影格 | 發現 | 證據 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 乾淨的基線姿勢 | 臀部/脊椎/腳部對齊 |
| 96 | 腳部穿透地板 | left_foot min_z = -0.04 |

### 判決
- 通過/失敗:
- 所需修正:
- 可渲染程度:

範例

帶腳部滑動的步行循環

情境:重定向後的角色在步行循環中看起來像在滑冰,但正面攝影機角度使得腳部接觸難以判斷。

套用工作流程:

  • 盤點場景:角色網格 HeroBody,骨架 HeroRig,地面平面 Floor,無隱藏代理網格。
  • 識別骨架:語義腳部為 foot.L 和 foot.R;臀部為 pelvis;根骨骼為 root。
  • 取樣動畫影格:在著地時刻檢查影格 1、18、24、30、42 和 48。
  • 診斷接觸和動作問題:在著地影格之間比較世界空間的腳部位置。

提取的事實:

影格事實證據
18左腳著地foot.L min_z = 0.004,腳趾和腳跟都靠近地板
24左腳著地時滑動foot.L x = 0.21 -> 0.28 跨越六個影格
30骨盆持續向前移動pelvis y = 1.14 -> 1.31

判決:未達可渲染標準。動作需要腳部鎖定清理或重定向約束審查;身體網格不需要修改比例。

反向匯入的角色

情境:角色在靜止影格中看起來正確,但動畫的移動方向與預期行進方向相反。

套用工作流程:

  • 確定前、上和側軸:比較頭部、胸部、腳部和根運動。
  • 取樣動畫影格:檢查影格 1 和行進路徑的中點。
  • 先報告事實,再提出意見:分別包含根朝向和模型面向方向。

提取的事實:

影格事實證據
1角色臉部朝向世界 -Y從 neck 到 head 的頭部/胸部向量解析為 -Y
72根運動朝向世界 +Yroot y = 0.0 -> 2.8
72腳部視覺上保持面向與行進方向相反腳趾骨骼指向 -Y,而位移為 +Y

判決:可能是匯入方向相反或重定向前軸不匹配。在編輯動畫曲線之前修正匯入/重定向軸對應。

實用閾值

  • 除非場景單位比例另有說明,否則假設 Blender 的預設米制單位。
  • 除非地板是柔軟的或故意風格化,否則將大於 1-2 公分的地面穿透視為可見。
  • 將超過 5% 的突然比例變化視為可能的骨架、約束或變換繼承問題。
  • 在騰空倒置動作期間,左右腳踝側向順序翻轉,即使之後恢復,也視為腿部交錯風險。
  • 除非來源動作包含快轉,否則將每影格超過 30 度的根朝向跳躍視為可疑。

反模式

  • 除非任務明確是網格修復,否則不要修改身體比例來強制匹配姿勢。
  • 在記錄乾淨基線之前,不要將其烘焙掉。
  • 不要使用單一渲染的攝影機角度作為姿勢正確的證據。
  • 在記錄輔助物件為何不是角色的一部分之前,不要刪除它們。
  • 在同時檢查頭部、腳部、軀幹和根運動之前,不要假設角色面向 +Y、-Y、+X 或 -X。

工具說明

如果 Blender 狀態匯出工具可用,建議使用包含網格、骨架、姿勢骨骼、材質、接觸點、邊界框和取樣動畫影格的 JSON。如果沒有匯出工具,則透過 Blender 本身執行一個小型 Blender Python 腳本,例如 blender --background scene.blend --python collect_motion_state.py,因為 bpy 在一般的系統 Python 解釋器中不可用。

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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