零基础入门MC.JS WEBMC1.8:10分钟创建你的第一个方块世界

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
生成一个极简的MC.JS WEBMC1.8入门教程项目。包含一个基础的3D场景,地面由绿色方块组成,玩家可以使用WASD移动,鼠标点击放置红色方块。代码要极度简化,每个关键部分都有详细注释说明。提供一个分步教程文档,解释如何修改代码来改变方块颜色、大小和移动速度等基本参数。界面要友好,有明确的操作指引。 
  1. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果
示例图片

最近在学习3D游戏开发,发现用MC.JS WEBMC1.8创建简单的方块世界特别适合新手入门。今天就把我的学习过程记录下来,分享给同样想尝试的小伙伴们。

  1. 环境准备 不需要安装任何软件,直接打开浏览器就能开始。MC.JS WEBMC1.8是基于Web的简化版Minecraft开发框架,特别适合快速搭建3D场景原型。
  2. 创建基础场景 首先需要初始化一个3D场景,这个场景会包含基础的渲染器、摄像机和光照。代码中会设置一个绿色的地面网格,作为我们的"草地"。
  3. 添加玩家控制 通过简单的键盘事件监听,实现WASD键控制角色移动。这里要注意设置合理的移动速度,新手建议先用较低的速度值测试。
  4. 方块放置功能 鼠标点击事件会检测点击位置,然后在对应坐标生成红色方块。这是最有趣的部分,可以实时看到自己建造的成果。
  5. 参数调整教学 教程会详细说明如何修改以下参数:
  6. 地面方块的颜色和大小
  7. 玩家移动速度
  8. 新建方块的颜色和尺寸
  9. 摄像机视角参数
  10. 常见问题解决 新手容易遇到的几个问题:
  11. 方块生成位置不准确
  12. 移动控制不流畅
  13. 场景加载缓慢 教程都会给出对应的解决方法。
示例图片

实际操作中发现,通过InsCode(快马)平台来运行这个项目特别方便。不需要配置任何环境,代码写好直接就能看到3D效果,还能一键部署分享给朋友体验。对于想快速验证想法的新手来说,这种开箱即用的体验真的很友好。

示例图片

整个项目从零到完成大概只需要10-15分钟,完成后你就能拥有一个可以自由行走和建造的简易方块世界了。虽然功能简单,但包含了3D游戏开发的基础要素,是入门学习的绝佳起点。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
生成一个极简的MC.JS WEBMC1.8入门教程项目。包含一个基础的3D场景,地面由绿色方块组成,玩家可以使用WASD移动,鼠标点击放置红色方块。代码要极度简化,每个关键部分都有详细注释说明。提供一个分步教程文档,解释如何修改代码来改变方块颜色、大小和移动速度等基本参数。界面要友好,有明确的操作指引。 
  1. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

Read more

手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人

手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人

手把手教你用 OpenClaw + 飞书,打造专属 AI 机器人 当前版本 OpenClaw(2026.2.22-2)已内置飞书插件,无需额外安装。 你有没有想过,在飞书里直接跟 AI 对话,就像跟同事聊天一样自然? 今天这篇文章,带你从零开始,用 OpenClaw 搭建一个飞书 AI 机器人。全程命令行操作,10 分钟搞定。 一、准备工作 1.1 安装 Node.js(版本 ≥ 22) OpenClaw 依赖 Node.js 运行,首先确保你的 Node 版本不低于 22。 推荐使用 nvm 管理 Node

政安晨【零基础玩转开源AI项目】OpenClaw飞书通信端机器人配置指南(手把手配置OpenClaw飞书/Lark机器人,实现多渠道AI助手集成)(作者自己配置时留存使用,小伙伴们可酌情参考)

政安晨【零基础玩转开源AI项目】OpenClaw飞书通信端机器人配置指南(手把手配置OpenClaw飞书/Lark机器人,实现多渠道AI助手集成)(作者自己配置时留存使用,小伙伴们可酌情参考)

政安晨的个人主页:政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 希望政安晨的博客能够对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正! 目录 一、前言 1.1 为什么需要配置飞书机器人? 1.2 飞书机器人支持的功能 二、准备工作 2.1 环境要求 2.2 OpenClaw安装(本篇主要介绍飞书端的配置,这里可参考我上一篇博客) 2.3 飞书账号要求 三、飞书应用创建 3.1 创建企业应用 3.2 获取应用凭证 编辑3.3 开通权限 3.4 配置事件订阅 Webhook URL配置 订阅事件 3.5

OpenClaw 完整安装与配置文档(包含Minimax/deepseek模型接入、飞书机器人接入)

OpenClaw 完整安装与配置文档 文档说明:本文档适用于 Linux 系统(Debian/Ubuntu 系列),详细梳理 OpenClaw 从基础环境准备、核心程序安装,到模型配置(Minimax/DeepSeek)、飞书渠道对接的全流程,所有交互式配置选项完整呈现,步骤可直接复制执行,适配新手操作。 适用场景:OpenClaw 新手部署、企业内部飞书机器人对接、Minimax/DeepSeek 模型配置 前置说明: 1. 服务器需联网,确保能访问 GitHub、npm、飞书官网; 2. 操作全程使用终端命令行,建议使用远程工具(如 Xshell、Putty)连接服务器; 3. 复制命令时需完整复制,避免遗漏特殊符号; 4. 所有交互式配置选项均完整列出,按文档指引选择即可。 5. 拥有root用户/sudo权限。

从人类视频到机器人跳舞:BeyondMimic 全流程解析与 rl_sar 部署实践

从人类视频到机器人跳舞:BeyondMimic 全流程解析与 rl_sar 部署实践

0. 前言 让人形机器人学会跳舞,听起来像是科幻电影中的场景,但在强化学习和运动模仿技术的推动下,这件事正在变得越来越现实。本文将完整介绍一条从"人类 RGB 视频"到"真实机器人跳舞"的技术链路:首先通过视觉算法从视频中提取人体运动轨迹,然后将人体模型重定向到机器人关节空间,接着在仿真环境中进行强化学习训练,最后在 MuJoCo 中验证并部署到真实的 Unitree G1 人形机器人上。 整条流程涉及四个核心开源项目:GVHMR(视频到人体模型)、GMR(人体到机器人重定向)、BeyondMimic(强化学习训练框架)、以及 rl_sar(仿真验证与真机部署框架)。本文不仅会逐一拆解每个环节的原理和操作步骤,还会深入分析 BeyondMimic 的算法设计,并详细记录将训练产物迁移到 rl_sar 项目中进行 sim2sim 和 sim2real 部署时遇到的关键问题与解决方案。 下图展示了