2d-games
無料2D game development principles. Sprites, tilemaps, physics, camera.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Perform triangulated cognitive research combining SQLite memory, GitHub 10k+ stars patterns, and ToT DAG benchmarking before critical architectural decisions. Automatically triggers subagent research escalation when confidence is low (<0.70). Keywords: research, benchmark, github, memory, triangulation, grounding, best-practices, escalation
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Khi đối mặt với một bài toán kiến trúc mới, công nghệ lạ, hoặc khi độ tin cậy thấp, Agent KHÔNG ĐƯỢC PHÉP ĐOÁN MÒ (Zero Guesswork / Zero Hallucination). Skill này quy chuẩn hóa quy trình Cognitive Triangulation: $$\text{Kiến Trúc Tối Ưu} = \mathcal{F}(\text{Kinh Nghiệm Nội Bộ SQLite},\ \text{Mẫu Chuẩn GitHub 10k+},\ \text{Ràng Buộc Thực Tế Của Dự Án})$$
Kích hoạt skill này khi:
failureStreak >= 2) nhưng test vẫn thất bại.kilo_memory_report hoặc đọc các gợi ý tại Gate 1 để lấy danh sách:
memory_facts đang có hiệu lực.learning_reflections) của các session trước.wrongPathsEncountered) để không lặp lại.invoke_subagent với role research).llms.txt, và AST Signatures trong sandbox riêng.kilo_triangulate_research với:
internalMemoryLearned: Bài học cũ từ SQLite.externalGroundingPatterns: Mẫu thiết kế chuẩn từ GitHub.dagOptions: So sánh cụ thể ít nhất 2-3 phương án:
chosenOption: Phương án được chọn kèm lý do.confidenceScore: Điểm tin cậy [0.0 - 1.0]. Nếu < 0.70, tool tự động kích hoạt cờ cảnh báo Research Escalation.kilo_grill_plan để phản biện rủi ro Adversarial Red-Team (Inversion, Simplification, Blast Radius).kilo_benchmark_solution để so khớp với chuẩn công nghiệp.problem-solving/defense-in-depth (Validation ở 3 tầng: Input, Logic, State/Persistence).engineering/clean-code (Không wrapper rác, không log debug thừa thãi).kilo_record_reflection để lưu bài học thành công và cạm bẫy đã tránh vào SQLite.kilo_remember_fact để ghim quy tắc kiến trúc mới vào memory_facts.kilo_synthesize_skill để tự sinh SKILL.md mới.kilo_trace_root_cause 5-Whys.まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
2D game development principles. Sprites, tilemaps, physics, camera.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
3D game development principles. Rendering, shaders, physics, cameras.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Create aesthetically beautiful interfaces following proven design principles. Use when building UI/UX, analyzing designs from inspiration sites, generating design images with ai-multimodal, implementing visual hierarchy and color theory, adding micro-interactions, or creating design documentation. Includes workflows for capturing and analyzing inspiration screenshots with chrome-devtools and ai-multimodal, iterative design image generation until aesthetic standards are met, and comprehensive design system guidance covering BEAUTIFUL (aesthetic principles), RIGHT (functionality/accessibility), SATISFYING (micro-interactions), and PEAK (storytelling) stages. Integrates with chrome-devtools, ai-multimodal, media-processing, ui-styling, and web-frameworks skills.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when implementing or managing persistent, hierarchical memory systems for AI agents. Covers cross-session state, fact supersession, and self-managed memory tools to enable long-term recall and adaptive agent behavior.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when monitoring, tracing, or debugging agentic workflows in production. Keywords: observability, tracing, OpenTelemetry, Langfuse, latency, token cost, loop detection, telemetry.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
Use when building self-correcting retrieval systems for AI agents. Keywords: RAG, retrieval, Corrective RAG, Self-RAG, query decomposition, reranking, hallucination, grounding.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。