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webgpu-engine-architecture

Usa para construir motores WebGPU extendibles y juegos.

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ソース情報

リポジトリ
Ntizar/MasterMind
ソースの最終更新活動
2026年9月4日 10:27
検出された SKILL.md の言語
スペイン語
スター
2
フォーク
0

インストール方法

デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。

ソースファイルを確認

インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。

SKILL.md を表示中

SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー
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
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# 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.
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