thorlabs-blender-optical-path-zh
从二维光路示意图与厂家 CAD 构建、审核和修订具有物理可信度的 Blender 光学平台。适用于 Thorlabs 兼容镜架、透镜架、分束器、支柱、光纤耦合、孔径、探测器、完整光路拓扑、fail-closed 证据和 Nature 风格光子学渲染。
npx skills add k-telux/OpticalModeler --skill zh-CN --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.
# Thorlabs Blender 光路 把二维示意图转换成可解释、可独立审计的 Blender 光学平台。 英文版是技术权威源。涉及几何时读取 `../../skills/thorlabs-blender-optical-path/references/physical-gates.md`;验收前读取 `evidence-contract.md`;修订旧场景时读取 `history-derived-rules.md`;完整案例见 `project-case-study.md`。 ## 权威与版本 1. 系统约束优先;随后是用户最新文字或标注截图、项目 active rules、本 skill,最后才是旧产物和旧 PASS。 2. 冻结已验收版本;每次纠正新建 revision,不覆盖旧证据。 3. 共享 Blender 生成器保持单写入,副 agent 默认只读。 4. 把每个截图问题转换为对象族、世界坐标几何、数值门槛和必需证据。 5. 无法证明时使用 `UNVERIFIED` 或 `BLOCKED`。文件存在、CAD 导入、进程成功、AABB 接触和自报文本都不是证据。 ## 核心流程 1. 建立 `schematic node -> 实验角色 -> 真实资产 -> 光/光纤/电端口 -> 支撑路径`。 2. 列出全部分支、器件、光束高度、孔径和探测终点。 3. 记录官方 CAD 的型号、来源、SHA-256、尺度、bbox、局部光轴、法向、孔径和 provenance;替代件必须明示。 4. 先解光心、镜面、分束面、反射和分支连续性。 5. 再从真实桌孔向上按 post-first 构建紧固件、夹具、holder、post、mount 和器件。 6. 修共享根因,先验一个代表件,再传播;保存后重开并逐件复核。 7. 先做明亮的机械/轴向/剖切审计图,再做 beauty render。 8. 完成重开、ray/BVH、OpenCV、GLB 回导、报告、manifest、hash 和全 active-rule 合规矩阵。 光束、柔性光纤和电缆必须是不同对象族。孔径必须真实开放。删除重复 surrogate 和无角色 placeholder。Nature 风格只能在物理门槛通过后修改材质、灯光、相机和排版,不能替代装配证据。 状态:`PASS` 表示所有适用规则有新鲜证据;`PARTIAL/SCOPED` 只代表局部;`UNVERIFIED` 表示证据不足;`BLOCKED` 表示已知失败。禁止把局部通过写成整机最终通过。
- 权威与版本
- 核心流程
What does the thorlabs-blender-optical-path-zh skill do?
从二维光路示意图与厂家 CAD 构建、审核和修订具有物理可信度的 Blender 光学平台。适用于 Thorlabs 兼容镜架、透镜架、分束器、支柱、光纤耦合、孔径、探测器、完整光路拓扑、fail-closed 证据和 Nature 风格光子学渲染。
How do I install it?
Run `npx skills add k-telux/OpticalModeler --skill zh-CN --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 k-telux/OpticalModeler, a repository with 212 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.