# wildworld-dataset

Скилл для работы с датасетом WildWorld: 108M+ кадров из ARPG, 450+ действий, аннотации по кадрам. Пригодится, если вы готовите данные для world modeling.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 782 установки · ★ 88
- Автор: reason-machines
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/wildworld-dataset/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-09
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/wildworld-dataset

## Что делает

Скилл даёт агенту контекст по датасету WildWorld — крупному набору action-conditioned данных из фотореалистичной ARPG. Внутри: 108M+ кадров, 450+ действий, 29 видов монстров, 4 игровых персонажа, 4 типа оружия, 5 стадий. Каждый кадр идёт с аннотациями: скелеты персонажей, состояния (HP, анимация, стамина), позы камеры, карты глубины и иерархические подписи.

Скилл описывает ожидаемую структуру каталогов и вспомогательные классы на Python: `WildWorldClip` для чтения клипа и `WildWorldDataset` для PyTorch с последовательностями кадров, действий и состояний. Зависимости — `PIL`, `numpy`, `torch`, `torchvision`; установка через `pip install -r requirements.txt`. Датасет и бенчмарк WildBench на момент публикации ещё не выпущены, поэтому код рассчитан на будущий релиз. Это повод проверить репозиторий перед тем, как встраивать скилл в пайплайн.

Скилл пригодится для подготовки данных под генеративные модели, которые предсказывают следующее состояние игры по прошлым кадрам и действиям игрока. Если вам нужны только RGB-кадры без состояний и действий, большая часть аннотаций останется невостребованной.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill wildworld-dataset -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/wildworld-dataset/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/wildworld-dataset/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill wildworld-dataset -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/wildworld-dataset/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill wildworld-dataset -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/wildworld-dataset/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install reason-machines/trending-skills wildworld-dataset
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/wildworld-dataset/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill wildworld-dataset -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/wildworld-dataset
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/wildworld-dataset/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill wildworld-dataset -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/reason-machines/trending-skills/tree/HEAD/skills/wildworld-dataset/SKILL.md

## Когда брать
- загрузить клип WildWorld и разобрать его аннотации по кадрам
- собрать PyTorch Dataset для предсказания следующего кадра
- прочитать состояния HP, анимации и стамины из JSON
- получить карты глубины и позы камеры для каждого кадра
- подготовить последовательности кадров и действий для world modeling

## Примеры запросов агенту
- покажи, как загрузить клип WildWorld и вывести HP и действие для первых 100 кадров
- собери PyTorch Dataset из WildWorld с длиной последовательности 16
- объясни структуру каталогов датасета WildWorld

## Похожие
- [dataset-curation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/dataset-curation.md) — скилл · 2600 установок
- [tao-validate-dataset-format](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tao-validate-dataset-format.md) — скилл · 1600 установок
- [tao-convert-dataset-format](https://affpapa.org/nevibecode/skills/tao-convert-dataset-format.md) — скилл · 1600 установок
- [arize-dataset](https://affpapa.org/nevibecode/skills/arize-dataset.md) — скилл · 1100 установок
- [build-isometric-arpg](https://affpapa.org/nevibecode/skills/build-isometric-arpg.md) — скилл · 1300 установок
- [error-discovery](https://affpapa.org/nevibecode/skills/error-discovery.md) — скилл · 1000 установок

Из того же набора: [reason-machines/trending-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/reason-machines/trending-skills.md) — 42 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md