SynthClaw
通过AI代理控制Blender参数，自动生成合成数据。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：SynthClaw。 它的用途是：通过AI代理控制Blender参数，自动生成合成数据。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/synthclaw/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘我需要生成1000张不同光照和天气条件下的街景图片，用于训练车辆检测模型。请调整Blender文件中的太阳强度、雾效和相机视角。’，它会解析你的需求，自动在后台调用SynthClaw技能，配置并执行一系列Blender渲染任务，最终为你生成一个包含所有图片和对应标注文件的数据集。
介绍
SynthClaw 解决了在机器学习和计算机视觉项目中，获取高质量、多样化标注训练数据成本高昂且耗时的核心痛点。它允许用户通过AI代理直接控制Blender软件中的程序化参数，自动化地渲染3D场景，从而批量生成符合特定需求的合成数据。
用户只需提供基础的Blender文件，并通过自然语言或脚本指令告诉AI代理需要调整哪些参数（如光照、材质、物体位置、相机角度等），SynthClaw便能理解指令并驱动Blender进行渲染，生成大量带精确标注的图像或视频序列。整个过程无需手动操作Blender界面，实现了合成数据生成的流程自动化。
该技能非常适合从事计算机视觉、自动驾驶、机器人仿真等领域的研究人员、算法工程师以及需要大量3D视觉数据的产品开发团队。对于高校学生或独立开发者而言，它降低了获取定制化数据集的入门门槛。
使用建议：建议用户先熟悉Blender的基本概念和程序化参数体系，以便更精确地向AI代理下达指令。由于渲染过程可能消耗大量计算资源，建议在性能充足的服务器或工作站上运行，并注意管理生成数据集的存储空间。
核心特点
与同类数据生成工具相比，SynthClaw的核心区别在于其“代理控制”能力，允许用户通过高级指令（而非手动编码或UI操作）动态、智能地调整复杂的Blender渲染管线参数，并能返回动态的质量指标，实现了更高层次的自动化和交互性。
注意事项
不适合需要完全真实世界图像数据、或对3D建模和Blender完全不熟悉的用户。
常见问题
SynthClaw能生成哪些类型的合成数据？
主要用于生成带标注的2D图像或视频序列，适用于物体检测、分割、姿态估计等计算机视觉任务。
使用前需要很精通Blender吗？
需要了解Blender的基本操作和程序化参数概念，但不需要成为专家，AI代理可以协助执行复杂操作。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/synthclaw/raw/index.md 读取 SynthClaw 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/synthclaw/raw/index.md（查看排版版本）