Skip to main content

webgpu-engine-architecture

Usa para construir motores WebGPU extendibles y juegos.

Ir a la instalación

Datos de origen

Repositorio
Ntizar/MasterMind
Última actividad en el origen
4 de septiembre de 2026 a las 10:27
Idioma detectado de SKILL.md
español
Estrellas
2
Forks
0

Opciones de instalación

De forma predeterminada está seleccionado el prompt que primero revisa el origen. Puedes cambiar a un comando directo o descargar una copia local.

Revisa los archivos de origen

Lee SKILL.md y los archivos complementarios que muestra SkillsMP antes de decidir si quieres instalarlo.

Mostrando SKILL.md

SKILL.md
Instrucciones de origen · Vista previa de solo lectura
name
webgpu-engine-architecture
version
1.0.0
description
Usa para construir motores WebGPU extendibles y juegos.
tags
["webgpu","engine","games","rendering","ecs"]
author
Hecho con ❤️ por David Antizar
license
MIT
metadata
{"hermes":{"tags":["webgpu","engine","games","rendering","ecs"],"related_skills":["threejs-awesome-graphics-agent-skills","webgpu-onnx-detection"]}}
# Sundown Engine — Motor WebGPU extendible ## Resumen `Sundown` es un motor WebGPU de juegos y simulación, extendible, para diversión, juegos e investigación. Incluye abstracciones de render, render graph flexible, sistema de materiales, capa de simulación de gameplay, ECS (fragment framework + TypedArrays), sistema de input por contexto, shaders PBR incluidos, instanciación e incluso un framework ML simple para experimentos IA en tiempo real. ## Uso (comandos reales del README) ```bash # Instalación git clone git@github.com:Sunset-Studio/Sundown.git cd Sundown npm install # Desarrollo en navegador npm run dev # Desarrollo en instancia electron npm run devtop ``` ## Patrones / Arquitectura - Renderable abstractions WebGPU; render graph flexible para pipelines de render y compute. - Sistema de materiales expresivo (shaders y materiales custom). - Sistema de capas de simulación de gameplay (funcionalidad modular por capas). - ECS eficiente con fragment framework y TypedArrays. - Input por contexto (diferentes esquemas y contextos); shaders PBR built-in; instanciación entity-first y auto-instancing con mesh task queue. - Compute task queue para trabajo de compute shaders; MSDF text rendering; post-process stack configurable; UI inmediata screen-space; AABB tree dinámico para ray casting; helpers para GTLFs, performance scopes, named IDs y frames. - Framework ML: gradient tape para backprop, DAG subnet API por capas, librería de activaciones/losses/optimizadores, y clase **MasterMind** para orquestar weight sharing, adaptación y retraining en tiempo real de múltiples modelos. ## Pitfalls - Requiere la última versión de NodeJS instalada antes de `npm install`. - Puede empaquetarse para web o desktop con Electron Forge. - El ejemplo `app.js` se incluye desde el `index.html` top-level; reemplazarlo con tus propios experimentos/entry points. ## Verificación - `npm run dev` abre el navegador con el ejemplo app.js. - Confirmar que el render graph, ECS y el gradient tape funcionan ejecutando el demo. ## Referencia README de https://github.com/Sunset-Studios/Sundown. Repo de clone: Sunset-Studio/Sundown.
Ver en GitHub