'3d' 검색 결과

Core UI/UX engineering skill for building highly interactive, spatial, weightless, and glassmorphism-based web interfaces using GSAP and 3D CSS.

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Automate Unreal Engine editor scenes, actors, and renders.

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Drive Blender via the catalog blender MCP, with bpy recipes.

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p5.js sketches: gen art, shaders, interactive, 3D.

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Digital Twin Specialist IA — Expert en jumeaux numériques (IoT sensors, simulation, predictive maintenance, Unity/Unreal)

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Utilizes the Rhino MCP servers (RhinoMCP and golem-rhino-mcp) to create and manipulate 3D models and run Grasshopper graphs.

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Use when global skill for BDB Synapse (3D Codebase Visualizer) integration.

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Utilizes the Blender MCP server and addon to build 3D assets, apply materials, inspect scenes, and script bpy.

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Build augmented reality experiences with RealityKit and ARKit on iOS. Use when adding 3D content with RealityView, loading entities and models, placing objects via raycasting, configuring AR camera sessions, handling world tracking, scene understanding, or implementing entity interactions and gestures.

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Build and verify Three.js product viewer shell for Commerce and checkout with Bootstrap v5.3 using a working semantic implementation, responsive RTL/LTR behavior, theme tokens, test plan and design verification.

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Build and verify Three.js product viewer shell for Mobile-first interface with Bootstrap v5.3 using a working semantic implementation, responsive RTL/LTR behavior, theme tokens, test plan and design verification.

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Build and verify Three.js product viewer shell for Documentation and knowledge with Bootstrap v5.3 using a working semantic implementation, responsive RTL/LTR behavior, theme tokens, test plan and design verification.

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Build and verify Three.js product viewer shell for Data-heavy application with Bootstrap v5.3 using a working semantic implementation, responsive RTL/LTR behavior, theme tokens, test plan and design verification.

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Build and verify Three.js product viewer shell for Marketing landing with Bootstrap v5.3 using a working semantic implementation, responsive RTL/LTR behavior, theme tokens, test plan and design verification.

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Core UI/UX engineering skill for building highly interactive, spatial, weightless, and glassmorphism-based web interfaces using GSAP and 3D CSS.

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p5.js sketches: gen art, shaders, interactive, 3D.

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Create, edit, or debug parametric 3D CAD parts in CadQuery (Python) that export to STEP for SolidWorks. Use when the request involves CadQuery, .step/.stl export, or modelling a physical part — enclosure, bracket, PCB, motor mount, cam, gear. Also use when a STEP will not open in CAD, or geometry looks correct in STL but is invalid as a solid. Applies a verification discipline before export and documented OCC pitfalls.

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Simulate wave propagation — acoustic, electromagnetic, elastic, and quantum waves. FDTD, spectral methods, and absorbing boundary conditions for 1D/2D/3D wave equations with sources, scattering, and dispersion.

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Solve partial differential equations — finite differences, spectral methods, and physics-informed neural networks (PINNs via DeepXDE). Supports 1D/2D/3D, steady/transient, linear/nonlinear PDEs with Dirichlet, Neumann, and periodic boundary conditions.

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Framework for computational fluid dynamics simulations using Python. Use when running fluid dynamics simulations including Navier-Stokes equations (2D/3D), shallow water equations, stratified flows, or when analyzing turbulence, vortex dynamics, or geophysical flows. Provides pseudospectral methods with FFT, HPC support, and comprehensive output analysis.

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Publication-quality physics plots — vector fields, streamlines, contour maps, 3D surfaces, phase space, spectrograms, and animations. Optimized for journal submission with LaTeX labels, proper colormaps, and multi-panel layouts.

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Train Physics-Informed Neural Networks (PINNs) using DeepXDE. Solve forward and inverse PDE problems by embedding physics equations into the neural network loss function. Supports 1D/2D/3D, time-dependent, and parametric PDEs.

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UMAP dimensionality reduction. Fast nonlinear manifold learning for 2D/3D visualization, clustering preprocessing (HDBSCAN), supervised/parametric UMAP, for high-dimensional data.

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Protein structure prediction from sequence. ESMFold-based, single GPU, no MSA needed. Predicts 3D structures with pLDDT confidence scores for drug discovery targets.

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