Install any skill in seconds. Free to start, no credit card required.
Get Started Free →2D 光学回路図とメーカー CAD から、物理的に妥当な Blender 光学テーブルを構築・監査・改訂します。Thorlabs 互換ミラーマウント、レンズマウント、ビームスプリッター、ポスト、ファイバー結合、開口、検出器、光学トポロジー、fail-closed 証拠、Nature スタイル描画に使用します。
.claude/skills/k-telux-thorlabs-blender-optical-path-ja/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | -56% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | 21% | 0% |
| case-09 | ✗→✓ | ▲ Improved | 33% | 0% |
| case-10 | ✗→✓ | ▲ Improved | 46% | 0% |
| case-12 | ✗→✓ | ▲ Improved | 115% | 0% |
測定要件または 2D 光路図を、説明可能で独立監査可能な Blender 光学テーブルへ変換します。
英語版を技術的な正本とします。形状作業の前に ../../skills/thorlabs-blender-optical-path/references/physical-gates.md、合否判定の前に evidence-contract.md、既存シーンの改訂では history-derived-rules.md、実例では project-case-study.md、全系 run の前に end-to-end-workflow.md、複数 run の scale/release qualification 前に multi-run-qualification.md を読みます。
UNVERIFIED または BLOCKED とします。CAD の存在、process success、AABB 接触、自己申告は証拠ではありません。最初に、新しい測定設計、図の再構築、既存シーンの修正、描画のみの変更を区別します。「以前の例と同等の品質で別の光路」という依頼では、旧例は画質比較に限り、空のシーンから新しい topology・generator・asset map を作ります。optics-only は光検出器と機械支持を含み、回路・電気・データ配線の可視化を除きます。詳細は新設計と描画を参照してください。
scripts/workflow_ledger.py で一つの whole-system run spec、state ledger、append-only event hash chain を初期化します。schematic node -> experimental role -> real asset -> optical/fiber/electrical ports -> support path を作成します。BLOCKED を生成しなければなりません。active_states または hashed deterministic expansion を持たせ、全 state に明示的 ray template を要求します。自由空間光、ガイドファイバー、電気ケーブルは別 family とし、依頼範囲内だけを生成します。開口は実際に開いている必要があります。低コストの診断プレビューで部品の精細さ、光路の可読性、構図を確認できますが、未完了の物理検証を明示します。最終出版用レンダーは物理ゲートの後に行います。材質スロットと polygon index の意味を保ち、部品 close-up と全 branch を確認します。全画像の sharpness・edge density・色画素総数だけでは精度や連続性を証明できず、2K 出力は 4K 納品を満たしません。
要求と必須ゲートを満たした最初の候補を凍結し、一度の納品・公開に進みます。入力・依存・runtime の変化や検査失敗がある場合に影響範囲を再検証します。Skill 文書の公開で未合格モデルの教訓を記録しても、モデルの release credit は与えません。事例固有の数値閾値を一般基準にしません。
PASS は全適用ゲートの新しい証拠、PARTIAL/SCOPED は blocker を列挙した限定範囲かつ final/release=false、UNVERIFIED は証拠不足、BLOCKED は既知の失敗を表します。Sanitization PASS は CAD conversion PASS を意味しません。
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 44,581 | 44,767 | +0% | 1 | 1 | 0% | 8,254 | 9,135 | +11% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→fail | 55,627 | 21,450 | -61% | 1 | 1 | 0% | 1,295 | 4,107 | +217% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→fail | 36,126 | 46,750 | +29% | 1 | 1 | 0% | 5,947 | 8,837 | +49% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 48,581 | 15,773 | -68% | 1 | 1 | 0% | 8,240 | 3,626 | -56% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→fail | 17,125 | 18,077 | +6% | 1 | 1 | 0% | 2,614 | 3,823 | +46% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→fail | 23,728 | 32,714 | +38% | 1 | 1 | 0% | 3,427 | 5,868 | +71% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 15,289 | 14,537 | -5% | 1 | 1 | 0% | 2,916 | 3,519 | +21% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 12,666 | 13,490 | +7% | 1 | 1 | 0% | 1,657 | 3,216 | +94% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 17,660 | 13,132 | -26% | 1 | 1 | 0% | 2,390 | 3,168 | +33% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→pass | 16,949 | 16,772 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,722 | 3,979 | +46% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 16,372 | 11,604 | -29% | 1 | 1 | 0% | 2,041 | 2,965 | +45% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 13,365 | 21,810 | +63% | 1 | 1 | 0% | 1,976 | 4,251 | +115% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 15,605 | 15,150 | -3% | 1 | 1 | 0% | 2,004 | 3,462 | +73% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 15,075 | 11,193 | -26% | 1 | 1 | 0% | 2,031 | 2,743 | +35% | 0 | 0 | — |
case-15 | fail→pass | 11,866 | 7,126 | -40% | 1 | 1 | 0% | 1,549 | 2,249 | +45% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 12,944 | 12,822 | -1% | 1 | 1 | 0% | 1,685 | 3,016 | +79% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 29,338 | 15,623 | -47% | 1 | 1 | 0% | 4,726 | 3,486 | -26% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 15,240 | 18,124 | +19% | 1 | 1 | 0% | 2,219 | 3,587 | +62% | 0 | 0 | — |
case-19 | fail→pass | 15,370 | 13,632 | -11% | 1 | 1 | 0% | 1,958 | 3,286 | +68% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 13,624 | 10,538 | -23% | 1 | 1 | 0% | 1,776 | 2,913 | +64% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 17,834 | 10,270 | -42% | 1 | 1 | 0% | 2,269 | 2,596 | +14% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 11,360 | 13,585 | +20% | 1 | 1 | 0% | 1,729 | 3,101 | +79% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted, and 21 counted toward the lift figure. The other 1 produced results that are not comparable between the two arms, so they are excluded from the headline rather than averaged into it. The headline lift of +50 percentage points is the difference between those two pass rates over the 21 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
| Model | Method | Date | Lift |
|---|---|---|---|
| gemini-3.6-flash | verified | 8/27/2026 | +32% |
| gemini-3.6-flash | verified | 8/22/2026 | +60% |
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.