本次课程中，续接此前Flynn所介绍的应用于Decentraland平台内部的Builder与SDK开发，关杰为我们介绍了Decentraland不局限于平台内部的交互可扩展形式。
🎦以下为此次课程录影，供大家参考复习：
🔍课程中提到的工具如下：
作为服务器连接metaverse和现实的工具
Node-red：https://nodered.org/
IFTTT: https://ifttt.com/home
获取图像信息的工具：
OpenCV: https://opencv.org/
PoseNet: https://betterprogramming.pub/machine-learning-for-everyone-pose-estimation-in-a-browser-with-your-webcam-65bb2648c16a
机器学习工具：
Runway Ml: https://runwayml.com/
✉联系关杰：
微信：jieguann
邮箱：jieguann@gmail.com
🙋另附课代表Genny总结的“虽然应该不难、但还是经过无数次试错、就差手把手的” DCL开发SDK环境部署步骤：
下载 Node.js（开发环境）https://nodejs.org/en/；
下载 VS Code（代码开发工具）https://code.visualstudio.com/；
搜索“终端”，并打开电脑终端(terminal)，输入 sudo npm install-g decentraland，回车，输入开机密码；
*sudo 指转化为管理者身份进行指令运行；npm install-g decentraland 为安装 Command Line Interface (CLI)，CLI 使开发者能够在本地进行dcl环境构建。
在桌面新建一个英文名（！）文件夹，如dcl_test；
打开VS Code，点击“打开文件夹”选择刚刚新建的文件夹；
右键“资源管理器”界面，“在集成终端打开”，输入指令 node.js，回车，确认开发环境已部署完成；
输入指令 dcl init，回车，导入dcl开发场景；
Success! Run 'dcl start' to see your scene 完成！
🏃 最后，不必害羞，若你需要与同学和主讲人交流学习，欢迎加入INS的[Discord社群]和[Mastodon站点]。