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web-games

Webブラウザゲーム開発の原則です。フレームワークの選定、WebGPU、最適化、PWAに関する知識が身につきます。ゲーム開発に適したフレームワークの選択方法、高性能なグラフィックスを実現するWebGPUの活用、ブラウザ上でのパフォーマンス最適化、オフライン対応やインストール機能を備えたプログレッシブウェブアプリ(PWA)の構築方法を習得できます。これらのスキルにより、ユーザー体験に優れたブラウザゲームを効率的に開発することができます。

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Web browser game development principles. Framework selection, WebGPU, optimization, PWA.

SKILL.md 本文

Webブラウザゲーム開発

フレームワークの選択とブラウザ固有の原則。


1. フレームワークの選択

デシジョンツリー

What type of game?
│
├── 2D Game
│   ├── Full game engine features? → Phaser
│   └── Raw rendering power? → PixiJS
│
├── 3D Game
│   ├── Full engine (physics, XR)? → Babylon.js
│   └── Rendering focused? → Three.js
│
└── Hybrid / Canvas
    └── Custom → Raw Canvas/WebGL

比較表(2025年)

フレームワークタイプ最適な用途
Phaser 42Dフル機能のゲーム
PixiJS 82Dレンダリング、UI
Three.js3Dビジュアライゼーション、軽量
Babylon.js 73Dフルエンジン、XR

2. WebGPUの採用

ブラウザ対応状況(2025年)

ブラウザ対応状況
Chrome✅ v113以降
Edge✅ v113以降
Firefox✅ v131以降
Safari✅ 18.0以降
合計全体の約73%

判断基準

  • 新規プロジェクト: WebGPUをWebGLフォールバック付きで使用
  • レガシー対応: WebGLから開始
  • 機能検出: navigator.gpuをチェック

3. パフォーマンス原則

ブラウザの制約

制約戦略
ローカルファイルアクセス不可アセットバンドリング、CDN
タブスロットリング非表示時に一時停止
モバイルデータ制限アセットの圧縮
オーディオ自動再生ユーザーインタラクション必須

最適化の優先順位

  1. アセット圧縮 - KTX2、Draco、WebP
  2. 遅延読み込み - オンデマンド読み込み
  3. オブジェクトプーリング - ガベージコレクション回避
  4. ドローコールバッチング - 状態変更の削減
  5. Web Workers - 重い計算の処理分離

4. アセット戦略

圧縮フォーマット

タイプフォーマット
テクスチャKTX2 + Basis Universal
オーディオWebM/Opus(フォールバック: MP3)
3DモデルglTF + Draco/Meshopt

読み込み戦略

フェーズ読み込み対象
起動時コアアセット、2MB未満
ゲームプレイ中オンデマンドストリーミング
バックグラウンド次のレベルのプリフェッチ

5. ゲーム向けPWA

メリット

  • オフラインプレイ
  • ホーム画面へのインストール
  • フルスクリーンモード
  • プッシュ通知

必要条件

  • キャッシング用のService Worker
  • Webアプリマニフェスト
  • HTTPS

6. オーディオ処理

ブラウザの要件

  • AudioContextはユーザーインタラクションが必須
  • 最初のクリック/タップでAudioContextを作成
  • コンテキストが一時停止状態の場合は再開

ベストプラクティス

  • Web Audio APIを使用
  • オーディオソースをプール化
  • 一般的な音声をプリロード
  • WebM/Opusで圧縮

7. アンチパターン

❌ してはいけないこと✅ すべきこと
すべてのアセットを事前読み込み段階的な読み込み
タブの可視性を無視非表示時に一時停止
オーディオ読み込みをブロックオーディオの遅延読み込み
圧縮をスキップすべて圧縮
高速接続を想定低速ネットワークに対応

覚えておくこと: ブラウザは最もアクセスしやすいプラットフォームです。その制約を尊重してください。

使用時期

このスキルは、概要に記載されたワークフローまたはアクションを実行する場合に適用可能です。

制限事項

  • このスキルは、タスクが上記のスコープと明確に一致する場合のみ使用してください。
  • 出力を環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代替物として扱わないでください。
  • 必要な入力、権限、安全性の境界、または成功基準が不足している場合は、説明を求めてください。

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
newmindsgroup
リポジトリ
newmindsgroup/ai-agent-skills-library
ライセンス
MIT
最終更新
2026/5/10

Source: https://github.com/newmindsgroup/ai-agent-skills-library / ライセンス: MIT

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原作者: newmindsgroup · newmindsgroup/ai-agent-skills-library · ライセンス: MIT