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Blender 動作狀態檢查

用於檢查 Blender 角色、骨架、姿勢、動作重定位、地面接觸、面向方向或模型與動作對齊等,單憑截圖不足以判斷的情況。

Blender 動作狀態檢查 是什麼?

這個技能提供了一套系統化的流程,用來檢視 Blender 場景中的角色、骨架與動作狀態。它不僅依賴渲染截圖,而是透過提取 Blender 內部結構化資料(如骨架、骨骼名稱、局部變形、邊界框與地面接觸等),來判斷動作是否正確。支援的工作流程包括場景盤點、骨架識別、軸向判定、關鍵影格取樣、模型完整性檢查,以及接觸與動作問題診斷(如腳部穿地、滑步、腿部交叉、扭曲與縮放漂移)。最終產出具框架的檢查報告,包含發現的事實、證據與解決建議。此技能適用於 Claude 等 AI 編碼助手,可搭配 Blender Python 腳本或狀態匯出工具使用。

相容平台~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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說明文件

Blender 動作狀態檢查 是做什麼的?

使用時機

  • Blender 角色在動畫中出現扭曲、鏡像、扁平、偏移或腳部滑步等問題。
  • 使用者詢問已匯入的化身、骨架或重定位動作是否符合預期姿勢。
  • 需要將渲染證據與結構化事實(如骨骼、邊界框、接觸點與面向向量)進行比對。
  • 工作流程依賴於判斷模型是角色、道具、代理網格、控制骨架還是損毀的匯入。

核心原則

不要僅憑截圖判斷動畫 3D 資產。截圖是審查證據,但它們隱藏了軸向慣例、骨骼名稱、物件縮放、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,再使用視埠截圖或渲染來確認這些事實所隱含的內容。

運作方式

  1. 在判斷動作前,先建立乾淨的場景與資產基準。
  2. 使用匯出工具或在 Blender 直譯器內執行的 Blender Python 從 Blender 中提取結構化事實。
  3. 取樣最可能暴露接觸、方向、縮放與重定位錯誤的影格。
  4. 將測量到的事實與使用者預期的姿勢、方向、地面平面及渲染目標進行比對。
  5. 回傳簡潔的報告,區分確認的事實、可能的原因與所需的修復。

檢查流程

  1. 盤點場景。

    • 列出網格、骨架、空物件、攝影機、燈光、修改器、父級關係與隱藏物件。
    • 在判斷化身之前,先將角色網格與輔助/代理幾何體分開。
    • 記錄物件空間與世界空間的邊界框。
  2. 識別骨架。

    • 捕捉骨架名稱、姿勢骨骼、骨骼頭/尾、旋轉、父級鏈、約束與靜止姿勢軸向。
    • 對應語義骨骼,例如臀部、脊椎、頸部、頭部、肩膀、手肘、手部、大腿、膝蓋、腳踝與腳部。
    • 標記缺少的左右配對與不尋常的命名方案。
  3. 確定前方、上方與側方軸向。

    • 同時使用骨盆、脊椎、肩膀、臀部、頭部與腳部,不要依賴單一的網格法線。
    • 將局部骨架軸向與世界軸向及匯入檔案慣例(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,標記可能為鏡像或反向匯入。
  4. 取樣動畫影格。

    • 檢查起始、中間、接觸、騰空與極端影格。
    • 記錄根部位置、根部朝向、骨盆高度、軀幹傾斜、肢體方向、腳部離地高度與網格邊界。
    • 對於較長或快速的動作,在翻轉、落地、轉彎、碰撞與地面接觸附近更密集地取樣。
  5. 在歸咎重定位之前檢查模型完整性。

    • 在應用動畫前確認乾淨的基準形狀。
    • 除非使用者明確要求修復,否則保留原始網格、材質、骨架與蒙皮。
    • 在證明為其他問題之前,將無法解釋的類球體斑點、巨大代理網格或壓縮形體視為匯入/選取問題。
  6. 診斷接觸與動作問題。

    • 地面穿透:逐影格比較最低腳部或鞋子頂點與地板高度。
    • 腳部滑步:在著地影格間比較腳部世界位置。
    • 腿部交叉:比較左右大腿、膝蓋、腳踝與腳部的側向順序。
    • 扭曲損傷:將骨骼擺動方向與圍繞肢體軸的旋轉/扭曲分開比較。
    • 縮放漂移:比較動畫網格邊界與乾淨基準邊界。
  7. 先報告事實,再給出意見。

    • 包含影格編號、物件名稱、骨骼名稱、世界座標與閾值。
    • 將確認的失敗與視覺上的懷疑分開。
    • 僅在結構化狀態解釋了要尋找的內容之後,才附加截圖。

建議報告格式

## Blender 動作檢查

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

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

### 基準完整性
- 乾淨網格邊界:
- 動畫網格邊界:
- 材質/蒙皮保留:
- 可疑的非角色網格:

### 影格發現
| 影格 | 發現 | 證據 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 乾淨基準姿勢 | 臀部/脊椎/腳部對齊 |
| 96 | 腳部穿透地板 | left_foot min_z = -0.04 |

### 結論
- 通過/失敗:
- 所需修復:
- 渲染就緒度:

範例

帶有腳部滑步的走路循環

情境:重定位後的角色在走路循環中看起來像在滑冰,但前方攝影機角度使腳部接觸難以判斷。

套用流程:

  • 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 與 foot.R;臀部為 pelvis;根骨骼為 root。
  • 取樣動畫影格:在著地腳時刻附近檢查影格 1、18、24、30、42 與 48。
  • 診斷接觸與動作問題:在著地影格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,腳趾與腳跟皆接近地面
24左腳著地時滑動foot.L x = 0.21 -> 0.28 跨越六個影格
30骨盆持續前移pelvis y = 1.14 -> 1.31

結論:渲染就緒度失敗。動作需要腳部鎖定清理或重定位約束審查;身體網格不需要調整比例。

反向匯入的角色

情境:角色在靜止影格看起來正確,但動畫朝預期行進方向的相反方向移動。

套用流程:

  • 確定前方、上方與側方軸向:比較頭部、胸部、腳部與根運動。
  • 取樣動畫影格:檢查影格 1 與行進路徑的中點。
  • 先報告事實,再給出意見:分別包含根部朝向與模型面向方向。

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腳部視覺上向前,但與行進方向相反腳趾骨骼指向 -Y,而位移為 +Y

結論:可能是反向匯入或重定位前軸向不匹配。在編輯動畫曲線之前,先修正匯入/重定位的軸向對映。

實用閾值

  • 除非場景單位比例另有說明,否則假設 Blender 預設的米級單位。
  • 除非地面是軟質或刻意風格化,否則將高於 1-2 釐米的地面穿透視為可見。
  • 將超過 5% 的突然縮放變化視為可能的骨架、約束或變換繼承問題。
  • 在騰空倒立運動期間發生左右腳踝側向順序翻轉,即使後續恢復,也應視為腿部交叉風險。
  • 除非來源動作包含快轉,否則將每影格超過 30 度的根部朝向跳躍視為可疑。

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姿勢匹配。
  • 在記錄乾淨基準之前,不要將其烘焙掉。
  • 不要使用單一渲染攝影機角度作為姿勢正確的證據。
  • 在記錄輔助物件為何不屬於角色之前,不要將其刪除。
  • 在同時檢查頭部、腳部、軀幹與根運動之前,不要假設化身面向 +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、邊界框與取樣動畫影格的 JSON。如果沒有匯出工具,可透過 Blender 本身執行一個小的 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 直譯器中不可用。

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/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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