Blender Technical Director

BTD/Modul 7: Projektphase, Reviews, Präsentationen

Inhalte:

Team- oder Einzelprojekt
Entwicklung eines Blender-Add-ons oder einer Mini-Pipeline
Dokumentation der Arbeit
Präsentation und Review nach Studio-Standards
Bewertungskriterien: Funktionalität, Stabilität, Codequalität, Integration, Dokumentation

Vorlesung 7

Projektphase – Entwicklung, Dokumentation und Präsentation

In Modul 7 wenden die Teilnehmer das in den Modulen 1–6 erworbene Wissen praktisch an. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung einer **Mini-Pipeline oder eines Blender-Add-ons** unter Produktionsbedingungen.

1. Ziele der Projektphase

Die Projektphase dient dazu:

eigenständig oder im Team ein technisches Blender-Projekt zu entwickeln
technische Konzepte in praxisreife Werkzeuge umzusetzen
Workflow- und Pipeline-Standards zu berücksichtigen
Projekte professionell zu dokumentieren und zu präsentieren

Bewertungskriterien:

Funktionalität der entwickelten Tools/Pipelines
Stabilität und Fehlerfreiheit
Codequalität und Best Practices
Pipeline-Integration und Reproduzierbarkeit
Vollständige und klare Dokumentation

2. Projektplanung (Aufgabe 1)

TDs sollten vor der Umsetzung einen detaillierten Plan erstellen:

Definition des Projekts: Mini-Pipeline oder Add-on
Aufgabenverteilung (Team) oder eigene Teilbereiche
Timeline und Meilensteine
Testing-Plan: Unit Tests, QC-Skripte, Beispiel-Szenen
Risikoanalyse: mögliche technische Probleme identifizieren

# Beispiel: Projektplan als Python-Dictionary
project_plan = {
    "Name": "Asset Ingestion Pipeline",
    "Tasks": ["Import FBX", "Rig Automatisierung", "Simulation Setup", "Render Setup"],
    "Milestones": {"M1": "Import & Rig", "M2": "Simulation & Caching", "M3": "Rendering & Export"},
    "Timeline": "4 Wochen",
    "Testing": ["Unit Tests für Import", "Simulation QC Scripts", "Render Pass Logging"]
}
print("Projektplan erstellt:", project_plan)

3. Tool- oder Pipeline-Entwicklung (Aufgabe 2)

TDs setzen ihre Projekte technisch um:

Erstellen einer **Mini-Pipeline**: z. B. Asset Ingestion → Rig → Animation → Lighting → Rendering
Alternativ: **Add-on-Entwicklung** mit Operatoren, Panels, Properties, Node Groups
Wiederverwendbare Node Groups, Rigging-Tools und Shader-Templates integrieren
Dokumentation während der Entwicklung: Code-Kommentare, README, Versionslogs

# Beispiel: einfache Operator-Struktur für Pipeline-Tool
import bpy

class PipelineStepOperator(bpy.types.Operator):
    bl_idname = "object.pipeline_step"
    bl_label = "Pipeline Step"

    def execute(self, context):
        print("Pipeline-Step ausgeführt")
        return {'FINISHED'}

bpy.utils.register_class(PipelineStepOperator)

4. Dokumentation der Arbeit

Best Practices:

**README**: Projektbeschreibung, Installation, Nutzung
**Changelog**: Versionierung, Änderungen
**Inline-Dokumentation**: Kommentare, docstrings, Hinweise zu Node Groups
**Beispiel-Szenen**: zeigen Funktionsweise und Testfälle

# Beispiel: Versions-Logging
from datetime import datetime

version_log = []
version_log.append({"Version": "v001", "Date": datetime.now(), "Notes": "Erster Prototyp"})
print("Version-Log:", version_log)

5. Präsentation und Review (Aufgabe 3)

Ziele:

Präsentation der technischen Umsetzung (10–15 Minuten)
Workflow und Pipeline erläutern
Funktionsweise der entwickelten Tools demonstrieren
Peer-Review durchführen
Feedback dokumentieren und Verbesserungen optional implementieren

Wichtige Inhalte der Präsentation:

Projektübersicht & Ziele
Technische Architektur
Beispiel-Assets & Screenshots
QC- und Logging-Mechanismen
Lessons Learned

# Beispiel: Review-Feedback erfassen
review_feedback = [
    {"Reviewer": "Kollege 1", "Feedback": "Operatoren sauber, Node Groups könnten besser dokumentiert werden"},
    {"Reviewer": "Kollege 2", "Feedback": "Simulation Caching gut implementiert, Performance optimierbar"}
]
print("Review Feedback:", review_feedback)

6. Bonus: Verbesserungen nach Review

Teilnehmer können:

Verbesserungen implementieren
Performance-Optimierungen einfügen
UI/UX der Add-ons anpassen
Logging und Dokumentation erweitern

# Beispiel: automatisches Logging nach Review-Update
for feedback in review_feedback:
    print(f"{feedback['Reviewer']} schrieb: {feedback['Feedback']}")

7. Verbindung zu den Übungen

Die Übungen dieses Moduls bauen direkt auf den vorgestellten Konzepten auf:

Projektplanung und Meilensteine
Entwicklung einer Mini-Pipeline oder eines Add-ons
Präsentation, Review und iterative Verbesserung

Die Aufgaben finden Sie unter Modul 7 – Übungen.

Modul7