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遊戲開發協調器。根據專案需求路由到平台特定技能。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
使用 Claude API / Anthropic SDK 建構、除錯和最佳化應用程式。使用此技能建構的應用程式應包含提示快取 (prompt caching)。也處理在 Claude 模型版本之間遷移現有 Claude API 程式碼（4.5 → 4.6，4.6 → 4.7，替換已退役模型）。觸發時機：程式碼匯入 anthropic/@anthropic-ai/sdk；使用者要求使用 Claude API、Anthropic SDKs 或 Managed Agents (/v1/agents, /v1/sessions, /v1/environments)；使用者在檔案中新增/修改/調整 Claude 功能（快取、思考、壓縮、工具使用、批次、檔案、引用、記憶）或模型（Opus/Sonnet/Haiku）；關於 Anthropic SDK 專案中提示快取/快取命中率的問題。不觸發：檔案匯入 `openai`/其他提供者 SDK，檔案名稱類似 `*-openai.py`/`*-generic.py`，與提供者無關的程式碼，一般程式設計/機器學習。
當編寫呼叫 Gemini API 的程式碼時請使用此技能，用於文字生成、多輪對話、多模態理解、影像生成、串流回應、背景研究任務、函式呼叫、結構化輸出，或從舊的 generateContent API 遷移。此技能涵蓋 Interactions API，這是在 Python 與 TypeScript 中使用 Gemini 模型與代理的建議方式。
Tailwind CSS v4 原則。CSS 優先配置、容器查詢、現代模式、設計 token 架構。
處理使用 Gemini Live API 的即時、雙向串流應用程式時使用此技能。涵蓋基於 WebSocket 的音訊/視訊/文字串流、語音活動偵測 (VAD)、原生音訊功能、函式呼叫、會話管理、用戶端身分驗證的臨時權杖，以及所有 Live API 設定選項。涵蓋的 SDK - google-genai (Python)、@google/genai (JavaScript/TypeScript)。
Python 開發原則與決策。框架選擇、非同步模式、型別提示、專案結構。教你思考而非複製。
自動代理選擇與智慧任務路由。分析使用者請求並自動選擇最佳專家代理，無需使用者明確提及。
| name | game-development |
| description | 遊戲開發協調器。根據專案需求路由到平台特定技能。 |
| allowed-tools | Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash |
協調器技能，提供核心原則並根據情境導向正確的子技能。
你正在進行遊戲開發專案。此技能教導遊戲開發的原則，並根據情境引導你到正確的子技能。
| 如果遊戲目標是... | 使用子技能 |
|---|---|
| Web 瀏覽器（HTML5、WebGL） | game-development/web-games |
| 行動（iOS、Android） | game-development/mobile-games |
| PC（Steam、桌面） | game-development/pc-games |
| VR/AR 頭戴裝置 | game-development/vr-ar |
| 如果遊戲是... | 使用子技能 |
|---|---|
| 2D（精靈、瓦片地圖） | game-development/2d-games |
| 3D（網格、著色器） | game-development/3d-games |
| 如果你需要... | 使用子技能 |
|---|---|
| GDD、平衡性、玩家心理 | game-development/game-design |
| 多人遊戲、網路 | game-development/multiplayer |
| 視覺風格、資產管線、動畫 | game-development/game-art |
| 音效設計、音樂、自適應音訊 | game-development/game-audio |
每個遊戲，無論平台，都遵循此模式：
INPUT → 讀取玩家操作
UPDATE → 處理遊戲邏輯（固定時間步長）
RENDER → 繪製畫面（插值）
固定時間步長規則：
| 模式 | 適用時機 | 範例 |
|---|---|---|
| 狀態機 | 3-5 個離散狀態 | 玩家：待機→行走→跳躍 |
| 物件池 | 頻繁生成/銷毀 | 子彈、粒子 |
| 觀察者/事件 | 跨系統通訊 | 血量→UI 更新 |
| ECS | 數千個相似實體 | RTS 單位、粒子 |
| 命令 | 撤銷、重播、網路 | 輸入記錄 |
| 行為樹 | 複雜 AI 決策 | 敵人 AI |
決策規則： 從狀態機開始。僅在效能要求時才加入 ECS。
將輸入抽象為動作，而非原始按鍵：
「跳躍」→ 空白鍵、手把 A、觸控點擊
「移動」→ WASD、左搖桿、虛擬搖桿
原因： 啟用多平台、可重新綁定的控制。
| 系統 | 預算 |
|---|---|
| 輸入 | 1ms |
| 物理 | 3ms |
| AI | 2ms |
| 遊戲邏輯 | 4ms |
| 渲染 | 5ms |
| 緩衝 | 1.67ms |
最佳化優先順序：
| AI 類型 | 複雜度 | 適用時機 |
|---|---|---|
| FSM | 簡單 | 3-5 個狀態、可預測行為 |
| 行為樹 | 中等 | 模組化、設計師友善 |
| GOAP | 高 | 湧現式、基於規劃 |
| 效用 AI | 高 | 基於評分的決策 |
| 類型 | 最適合 |
|---|---|
| AABB | 矩形、快速檢查 |
| 圓形 | 圓形物件、低成本 |
| 空間雜湊 | 大量相似大小物件 |
| 四叉樹 | 大世界、不同大小 |
| 不要 | 要 |
|---|---|
| 每幀更新所有東西 | 使用事件、髒標記 |
| 在熱迴圈中建立物件 | 物件池 |
| 不快取任何東西 | 快取參考 |
| 不分析就最佳化 | 先分析 |
| 混合輸入和邏輯 | 抽象輸入層 |
記住： 優秀的遊戲來自迭代，而非完美。快速原型，然後打磨。