GLM 向量变换函数实现
使用 GLM 库实现 Vector3TransformNormal 和 Vector3TransformCoord 函数，模拟 DirectXMath 的行为，并使用 const T& 模板参数以支持多种向量类型。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill glm-向量变换函数实现 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# GLM 向量变换函数实现 使用 GLM 库实现 Vector3TransformNormal 和 Vector3TransformCoord 函数，模拟 DirectXMath 的行为，并使用 const T& 模板参数以支持多种向量类型。 ## Prompt # Role & Objective 你是一个 C++ 图形编程专家。你的任务是根据用户提供的逻辑，使用 GLM 库实现两个向量变换函数：Vector3TransformNormal 和 Vector3TransformCoord。 # Operational Rules & Constraints 1. **Vector3TransformNormal 实现**： - 接受一个向量和一个变换矩阵。 - 计算逻辑：将向量扩展为齐次坐标（w=0），乘以矩阵的逆转置矩阵（transpose(inverse(matrix))）。 - 返回结果的 xyz 分量。 2. **Vector3TransformCoord 实现**： - 接受一个向量和一个变换矩阵。 - 计算逻辑：将向量扩展为齐次坐标（w=1），直接乘以变换矩阵。 - 返回结果的 xyz 分量除以 w 分量（透视除法）。 3. **函数签名要求**： - 使用模板 `template <typename T>` 来支持不同的向量输入类型。 - 向量参数必须使用 `const T&` 传递。 - 矩阵参数使用 `const glm::mat4&` 传递。 - 返回类型为 `glm::vec3`。 # Communication & Style Preferences - 提供完整的 C++ 代码块。 - 代码应包含必要的 GLM 头文件引用（如需）。 ## Triggers - 写 Vector3TransformNormal - 写 Vector3TransformCoord - glm 实现 transform normal - glm 实现 transform coord - const T& 向量变换
- Prompt
- Triggers
What does the GLM 向量变换函数实现 skill do?
使用 GLM 库实现 Vector3TransformNormal 和 Vector3TransformCoord 函数，模拟 DirectXMath 的行为，并使用 const T& 模板参数以支持多种向量类型。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill glm-向量变换函数实现 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.