云资源目录与明文导出

云模型骨骼/Socket 查询失败时，先确认目录资源身份和 localExists，下载完整资源后重试结构查询，不猜骨骼名。检查依赖以真实引用闭包为准，不以目录文件数证明完整。首次粒子异常须区分冷启动、再次生成、资源就绪与晚加入；隐藏连发预热是实验性绕法，不作为通用要求。缩放和客户端证据流程见从配置到运行证据。

为什么使用这个 Skill

资源目录中的官方云资源可以直接被编辑器使用，但资源文件本身不一定适合 AI 直接阅读。AI 手写 .effect 或 prefab 时，真实官方文件比凭记忆猜字段更可靠。先从目录搜索一个合适的资源，再导出它的明文副本，可以获得真实的节点层级、材质引用、粒子发射器、贴图路径和参数组合。

这条流程用于获取资源样例和项目制作副本，不修改官方缓存。

标准流程

如果完整 Editor MCP 可用，先调用 editor_get_context，确认 MCP 服务可用。项目未打开时仍可搜索 local 和 cloud 资源。
调用 resource_catalog_list_categories 发现云素材分类和标签。
调用 resource_catalog_search，显式传 source: "cloud"，并提供 category、labels 或 query。
从结果中保存 path、resourceType、source、categoryPath 和 localExists；后续工具使用 path，不要把 displayName 当作资源标识。
需要结构摘要时调用 resource_catalog_get_detail 和 resource_get_preview_info。
调用 resource_download 或 resource_download_batch 获取完整云资源。
调用 resource_export 或 resource_export_batch 导出到明确的目标目录。默认使用 overwrite: "skip"；需要一次完成下载和导出时传 downloadIfMissing: true。
检查每项返回的 status、fileCount、bytesCopied、decoded、warnings 和失败原因。

搜索示例

json

{
  "source": "cloud",
  "category": "特效/其他特效",
  "resourceType": "particle",
  "maxResults": 5
}

不要在没有分类、标签或关键词时对云目录做大范围搜索。先发现分类可以减少无效查询，也能让 AI 解释资源选择理由。

导出与样例使用

model.prefab 和 particle.effect 默认连同所在目录及依赖导出。将导出目录作为只读参考，或复制到项目 res/ 下形成项目副本，然后再修改项目副本。

当用户要求 AI 手写资源时：

先说明选用的官方样例路径和它适合参考的部分。
阅读入口文件及相邻依赖，不要只看文件名猜格式。
保留项目副本的目录关系，并把引用替换为项目中真实存在的资源。
修改后调用 resource_reload 或打开资源预览，再结合 PIE/运行时画面检查。
对 prefab 重点检查节点层级、模型/材质/贴图引用和变换；对 .effect 重点检查 emitter、材质、贴图和生命周期参数。

示例目标可以是：导出一个官方 particle.effect，读取其真实 XML 结构，然后创建一个项目自己的 res/effect/custom/.../particle.effect；或导出一个官方 model.prefab 及其依赖，再以它为格式样例制作项目装饰物。

边界与错误处理

使用工具返回的 path，不要使用机器路径、缓存根路径或仅有显示名。
resource_get_preview_info 返回摘要，不等于已取得明文文件；要阅读文件内容必须执行导出。
资源导出只接受支持的云资源目录和扩展名；导出路径应直接使用目录搜索返回的 path。
resource_not_downloaded 表示资源尚未进入编辑器资源缓存；可重新调用下载，或在导出时使用 downloadIfMissing: true。
already_present 是成功的缓存命中，不要把它报告为网络下载失败。
导出失败时保留每项结果和 warnings，不要盲目重试批量操作。

完整参数和用户说明见云资源 MCP 下载与明文导出。

云资源目录与明文导出 ​

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