ovphysx-host-runtime-boundary

โดย nvidia

รันเดโม OVPhysX เนทีฟที่กำหนดค่าไว้ และรายงานใบเสร็จ GIF/สถานะของโฮสต์เมื่อ Hermes อยู่ในแซนด์บ็อกซ์ แต่รันไทม์ OVRTX/OVPhysX และกระบวนการ Blender ที่มองเห็นได้...

npx skills add https://github.com/nvidia/nemoclaw-community --skill ovphysx-host-runtime-boundary

OVPhysX Host Runtime Boundary

Use this skill together with the official ovphysx-drop-contact-acceptance skill for this guide's split deployment.

When a task asks for the configured or guide-owned native OVPhysX demo, select this skill before generic scene-authoring skills. Use the installed helper and its defaults immediately; the currently open Blender scene is not the fixture and does not need to contain stairs or rigid bodies.

For that configured-demo request, make one Blender MCP call with exactly this action and no overrides:

import runpy
from pathlib import Path
helper = Path.home() / ".local/share/nemoclaw-blender/ovphysx_host_helper.py"
runpy.run_path(
    str(helper),
    init_globals={"OVPHYSX_REQUEST": {"action": "run_configured_demo"}},
)

Do not pass fixture, output_dir, body_prims, or the words from the user request as path overrides. The helper reads the configured absolute host paths and returns the final native simulation and GIF receipt in one bounded action.

Topology

The always-on Hermes SOUL contains this deployment boundary. This skill adds OVPhysX-specific handling, but the same rule applies to every Blender task: use Blender MCP for Blender operations and host file access; sandbox terminal and file tools cannot see the Blender host filesystem.

  • Hermes and the installed public OV skills run inside the OpenShell sandbox.
  • Visible Blender, the installed add-on, ovphysx_grpc_server, and the ovphysx_bridge_client native extension run on the host.
  • Blender MCP is the approved control path from Hermes to host Blender.

The standard workflow does not copy the OV checkout or native runtime into the sandbox. Source-analysis tasks may add a sandbox-local checkout separately.

The native OVPhysX binary and extension are not expected under /sandbox. Their absence there does not prove that OVPhysX is unavailable. Do not run the standalone native probe directly with sandbox Python and do not ask the user to copy native runtime libraries into the sandbox.

Installed helper

Use the guide-installed host helper instead of constructing Python programs, reading host files from the sandbox, or copying native results across the boundary. The helper is additive to the OV add-on and is installed at:

~/.local/share/nemoclaw-blender/ovphysx_host_helper.py

Invoke it only through the Blender MCP tool named mcp_blender_execute_blender_code. If that tool is not visible yet, use tool search for blender execute code, then call the discovered Blender MCP tool. Pass the following snippet as that tool's code argument, changing only the request dictionary:

import runpy
from pathlib import Path
helper = Path.home() / ".local/share/nemoclaw-blender/ovphysx_host_helper.py"
runpy.run_path(str(helper), init_globals={"OVPHYSX_REQUEST": {"action": "preflight"}})

Do not run this snippet with sandbox terminal, execute_code, or a temporary Python file. Those tools execute inside /sandbox and cannot see the installed host helper. A successful helper action always appears as a mcp_blender_execute_blender_code tool call.

Supported actions are:

  • run_configured_demo: run the complete configured demo and return its final compact native simulation and GIF receipt. Prefer this for the guide demo.
  • preflight: inspect the installed host add-on and runtime.
  • prepare: run the configured fixture preparation script on the host.
  • preview: import the configured USD into visible Blender and render its starting state.
  • simulate: run native OVPhysX and write sampled authoritative poses.
  • replay: render those native samples in visible Blender and create a GIF.
  • status: return compact simulation and replay receipts.

For a complete request, call the needed actions in that order. Each action returns a compact JSON receipt. Do not fetch or print the complete pose timeline or native diagnostics through MCP.

The helper owns a dedicated Blender scene for each active fixture. Repeated preview and replay calls for the same fixture reuse that scene and restore its imported transforms before applying new samples. Do not clear the scene or re-import the fixture manually between helper actions.

The installed configuration supplies demo defaults. For another task, put only the necessary overrides in the request: fixture, body_prims, output_dir, steps, sample_every, fps, device, optional body_map, and optional render settings. A custom fixture must be a host-visible USD file. Scene authoring and choosing valid body prims remain governed by the upstream OVPhysX skills; do not guess them.

Preflight

Call the helper's preflight action from the already-open Blender process. It reports installed add-on diagnostics and resolved host paths without returning the complete runtime manifest.

Treat the host preflight as blocked only when Blender reports that its installed runtime is absent, unhealthy, or incompatible. A missing sandbox-local binary or .so is not a blocker in this topology.

Execution

Use the helper actions for normal execution. simulate runs a generic, guide-owned timeline adapter against the upstream add-on API and installed runtime without changing either one. It samples complete body states at bounded intervals and writes pose-timeline.json, ovphysx-report.json, and a compact status.json under the host output directory. replay accepts only a timeline labeled native-ovphysx-readback, renders each authoritative sample, and labels the output blender-replay.

Never use sandbox read_file, terminal, or write_file on /home/... paths. Never ask Blender to open a /sandbox/... path. If the installed helper is missing, report that setup blocker instead of recreating it ad hoc.

For Blender Python properties, enum values, operators, and animation APIs, use the blender-python-api-verification skill and inspect the running API through Blender MCP before mutation.

Do not substitute Blender rigid bodies, keyframes, or inferred motion for a failed native run. Render or encode a GIF only from authoritative OVPhysX pose readback, and label the rendering path accurately.

Skills เพิ่มเติมจาก nvidia

compileiq-debug
nvidia
ใช้เมื่อมีบางอย่างผิดปกติ: Search() ค้าง, การประเมินทั้งหมดคืนค่า INVALID_SCORE, คะแนนไม่ดีขึ้น, ทุกคอนฟิกคืนค่าเลขเดียวกัน, ข้อผิดพลาด ptxas…
create-github-pr
nvidia
สร้างคำขอดึงข้อมูล GitHub โดยใช้ gh CLI ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการสร้าง PR ใหม่ ส่งโค้ดเพื่อตรวจสอบ หรือเปิดคำขอดึงข้อมูล คำหลักที่ใช้เรียก -…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
สแกน issue อื่นๆ ที่เปิดอยู่เพื่อค้นหาว่า PR ที่กำหนดอาจแก้ไขหรือทำให้เสียโดยไม่ได้ตั้งใจ แสดงผลโอกาสในการแก้ไขที่เกี่ยวข้องและความเสี่ยงที่ขัดแย้งกันพร้อมไฟล์:บรรทัด…
fhir-basics
nvidia
สอนให้เอเจนต์เข้าใจการทำงานของ FHIR R4 API ทรัพยากรที่มีให้ วิธีค้นหาด้วยพารามิเตอร์ค้นหา และวิธีแยกวิเคราะห์รูปแบบการตอบกลับทั้งหมดอย่างถูกต้อง…
compileiq-validate-result
nvidia
ใช้หลังจากที่การค้นหาเสร็จสิ้น และก่อนที่จะอ้างสิทธิ์การเร่งความเร็วหรือจัดส่ง ACF โหลดไฟล์ CSV dump_results แยกผู้สมัคร K อันดับแรก (วัตถุประสงค์เดียว)…
changelog-audit
nvidia
ตรวจสอบ Warp CHANGELOG.md ก่อนปล่อย: กู้คืนรายการที่สูญหาย จัดเรียงตามผลกระทบต่อผู้ใช้ ปรับปรุงภาษาในรายการ จัดบรรทัด และ (ในโหมดสาขาปล่อย) เปรียบเทียบการเพิ่มเวอร์ชัน…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
ดูแล NeMo Relay dynamic plugin loaders, manifests, Rust native SDKs, gRPC worker protocol, Python worker SDK, เอกสาร, การทดสอบ และความครอบคลุมของเวิร์กโฟลว์การเผยแพร่
dgx-diagnose
nvidia
วินิจฉัยปัญหาทั่วไปของ DGX Station GB300 — CUDA ล่ม, การกำหนดเป้าหมาย GPU ผิด, บั๊กคอนเทนเนอร์ vLLM/SGLang, ปัญหาสถานะ MIG, ข้อผิดพลาด NVLink/Fabric Manager,…