Desenvolvimento

Captura uma captura de tela da Visualização de Cena do Unity Editor e a retorna como uma imagem para inspeção visual direta pelo LLM.

Gera bibliotecas de ajuda de teste específicas do motor para o conjunto de testes do projeto. Lê padrões de teste existentes e produz utilitários de asserção, funções de fábrica e objetos mock adaptados aos sistemas do projeto, reduzindo o código repetitivo em novos arquivos de teste.

Scaffold a new AI feature powered by DSPy. Use when adding AI to your app, starting a new AI project, building an AI-powered feature, setting up a DSPy program from scratch, or bootstrapping an LLM-powered backend. Also used for DSPy quickstart, DSPy hello world, first DSPy program, getting started with DSPy, new to AI development, add AI to existing Python app, AI feature from zero to working, sc

Use when setting up DocC documentation for a Swift package, deploying to GitHub Pages, or encountering "no such module 'UIKit'" during doc generation

Lista todos os shaders disponíveis nos ativos e pacotes do projeto, retornando seus nomes. Use-o para encontrar um nome de shader para a ferramenta 'assets-material-create'.

Cria um novo recurso de material com parâmetros padrão, gerando pastas recursivamente se não existirem. Forneça o 'shaderName' correto, usando a ferramenta 'assets-shader-list-all' para listar os shaders disponíveis.

Padrões de pathfinding do Unity NavMesh, verificações de segurança e otimização de desempenho.

Especialista em previsão de números da loteria Double Color Ball da China, com trinta anos de experiência. Analisa dados históricos usando matemática, física, probabilidade e metafísica do I Ching para recomendar números.

Gera automaticamente um changelog a partir de commits do Git, dados de sprint e documentos de design. Produz versões internas e voltadas para o jogador.

Explore as arquiteturas de sistema de estado e comportamento do Unity, incluindo FSM, FSM Hierárquico, Árvores de Comportamento e máquinas de estado baseadas em pilha. Isso abrange decisões de Animator-vs-código e testes de máquina de estado, com base no Unity 6.3 LTS.

Measure and improve how well your AI works. Use when AI gives wrong answers, accuracy is bad, responses are unreliable, you need to test AI quality, evaluate your AI, write metrics, benchmark performance, optimize prompts, improve results, or systematically make your AI better. Also used for spent hours tweaking prompts, trial and error prompt engineering is not working, quality plateaued early, s

Use when you have already tried prompt-only optimization and want the next level — jointly tuning prompts and model weights for maximum quality. Common scenarios - you have maxed out prompt optimization and need the next level, combining instruction tuning with weight tuning for maximum quality, making a small model match a large model through joint optimization, or squeezing the last few percent