关于 quality-refinement-autoloop
这项工作流技能将未达预期的 3D 成果转化为可复用改进,再进行重试。它指导创作者和技能维护者收集证据、诊断问题、清理并验证技能更新,然后修复成果。
主要功能
- 01保留已接受版本与失败版本
- 02收集证据并分类问题
- 03判断技能体系是否存在缺口
- 04清理并验证技能更新
- 05通过技能检查后再修复
- 06按需准备发布
适用场景
- 01调查 3D 成果未达预期的原因
- 02在反复失败后更新可复用技能
- 03修复成果前验证技能变更
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ roble3/ cc-blender-skill --skill quality-refinement-autoloop安装后在 Claude Code 中输入/quality-refinement-autoloop确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。
scripts/ralph_autoloop_plan.pyrelease_readiness_check.pysanitize_skill_contributions.py详细介绍
质量改进自动循环
当用户表示结果有误、不美观、未对齐、缺少纹理、没有动画、无法导出或其他方面未达预期时,使用此流程。目标不是盲目反复调整,而是在重试前将失败转化为可复用的通用技能改进。
自动循环阶段
0. 冻结并保留
- 立即停止更改产品。
- 保留最后一个已接受的基线和失败产物。
- 如实命名失败的分支或版本;不要覆盖已接受的输出。
1. 收集证据
收集能够证明失败的最少证据:
- 用户反馈的原话或摘要;
- 使用的源文件或参考文件;
- 当前输出路径或版本;
- 相关渲染图、联系表、叠加图或审计报告;
- 如果失败发生在 Blender 中,则提供场景、材质和对象清单。
2. 诊断失败维度
将主要差距分类为:
- 几何/轮廓/关键点;
- 多视图/深度一致性;
- UV/图集/纹理适配;
- 闭合表面覆盖(正面/背面/侧面);
- 外观/材质/光照校准;
- 动画/运动/导出真实性;
- 技能之间的编排/交接;
- 缺少验证器或确定性辅助脚本。
3. 技能差距判定
确认:当前技能体系是否已包含解决此类失败的通用方法?
- 如果有:运行现有技能并修复产物。
- 如果没有:先添加或完善通用技能,再进行修复。
- 如果反复失败源于技能之间的协作问题,则更新协调器/交接规则,而不只是修改单个叶节点技能。
4. 脱敏经验
编写技能变更前:
- 删除项目、客户和资产名称;
- 删除密钥、原始日志、私有路径、个人数据和受版权保护的源内容;
- 仅保留可复用的方法、关卡、脚本和失败模式;
- 以通用方式描述输入和输出;
- 对容易出错的审计,优先使用确定性脚本。
5. 修补技能体系
实施最小限度且可发布的变更:
- 新增一项简洁的技能,或在现有技能中添加一个简洁章节;
- 如验证可重复执行,可选添加辅助脚本;
- 如果顺序或交接发生变化,则更新协调器;
- 更新清单条目或版本。
6. 验证技能变更
必需检查:
- 脚本能够编译;
- 清单中的路径均存在;
- 在协调器存在的情况下,技能图审计通过;
- 脱敏扫描未发现项目专属术语;
- 如适用,使用新辅助工具检查失败产物并保存报告。
7. 通过技能关卡后再修复产品
使用改进后的技能,从正确的基线重新构建或修复。除非明确标记为源证据,否则不要复用被拒绝的输出。
8. 用户要求时准备发布
仅当用户要求发布、提交或推送时:
- 获取最新远程内容,并确认本地分支已同步;
- 在暂存前解决并协调冲突;
- 根据变更范围,按 semver 规则更新版本;
- 在相关情况下更新 README/插件 README/CHANGELOG/VERSIONING;
- 运行脱敏、编译和审计检查;
- 使用已配置的远程仓库暂存、提交并推送。
硬性规则
- 不要将特定任务的示例写入公开技能。
- 除非真实网格表面也通过覆盖检查关卡,否则不要将叠加曲线/平面称为“纹理覆盖”。
- 不要通过调整光照/材质来掩盖几何或 UV 问题。
- 如果效果仅存在于 Blender Python 或渲染序列中,不要声称支持导出。
- 未经用户明确要求且未检查远程内容是否为最新,不要推送。
建议产物
运行此循环时,将以下文件保存在项目输出附近:
RALPH_OR_QUALITY_LOOP_REPORT.mdfailure_evidence/或指向现有渲染图/报告的引用skill_gap_decision.jsonsanitization_report.jsonvalidation_report.json
脚本
scripts/ralph_autoloop_plan.py根据反馈/制品提示生成通用的失败分类和循环计划。scripts/sanitize_skill_contributions.py扫描技能文件,查找项目专用或私有术语,以便在发布前进行检查。scripts/release_readiness_check.py在提交/推送前执行轻量级的清单/文档/版本/路径检查。
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