Results for “dev tool”

Starts a CARLA UE 5.8 server from a ue58-dev tree — the editor binary in -game mode (the working headless server), the packaged shipping build, or the full editor — with offscreen/nullrhi rendering, custom RPC and streaming ports, and native ROS 2 via the single-dash -ros2 flag. Probes a running server, and stops one cleanly despite the 15-character process-name truncation. Use when the user asks to "run/start CARLA UE5", "launch a ue58 server", "run headless", "publish ROS 2 topics from UE5", or a client cannot reach the simulator.

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Reads a CARLA Leaderboard results.json — per-route driving score, route completion, infraction penalty and the infraction lists — explains how the score was computed for that leaderboard version, and rescores an existing result under the other version's rules (2.0 multiplicative vs 2.1 additive) without re-running anything. Also diffs two runs and merges sharded result files. Use when the user asks "what did I score", "why is my score low", "did my agent pass", "why don't my scores match the leaderboard", or hands over a results.json.

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Inspects and visualises a ROS-2-enabled CARLA server from Docker containers, with no local ROS 2 install — list/echo/rate-check topics (the "are the topics actually on the wire" check), run the bundled map-and-lidar demo stack (hero vehicle with camera/lidar/GNSS/IMU on autopilot), and open RViz2 with the lane-network preset. Use when the user asks to "check the ROS topics", "echo /carla/map", "is CARLA publishing to ROS", "visualise the lidar in RViz", "open rviz", or "run the ROS 2 demo".

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Packages an agent for CARLA Leaderboard submission — builds the docker image with make_docker.sh (plain or ROS variant), checks the four required roots and the egg layout it assumes, sets the agent/track/routes environment inside the image, and verifies the image can import the stack and load the agent before submission. Use when the user asks to "build the leaderboard docker image", "submit to the leaderboard", "package my agent", or make_docker.sh fails.

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OpenAI Apps SDK / ChatGPT plugins (developers.openai.com/plugins) のリファレンス。 ChatGPT 内アプリを MCP サーバーとして公開する側の API。 window.openai, useOpenAiGlobal, registerAppTool, ui://widget, _meta, openai/outputTemplate, OAuth, plugin.json / mcp.json (Agent Plugins), MCP Events, Plugin Extensions, Checkout API, 接続テスト・審査・申請。

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OpenAI API (developers.openai.com) の音声 API リファレンス。 GPT-Live (gpt-live-1, full-duplex, delegation, /v1/live/sessions), Realtime API (WebRTC / WARP / WebSocket / SIP, sessions / events, client secrets, VAD (server_vad / semantic_vad), tools/MCP), speech-to-speech voice agents, speech-to-text (gpt-transcribe / gpt-live-transcribe), text-to-speech, custom voices, translation。

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OpenAI API (developers.openai.com) の画像生成・画像入力リファレンス。 GPT Image 2.5 (`gpt-image-2.5-sunburst` / `flare`), Images API `images.generate` / `images.edit`, mask, reference images, quality xhigh / max, image prompting, image_generation tool (Responses API), vision (画像入力, detail, image tokens, cost calculator, vision fine-tuning)。 Sora 2 / Videos API は 2026-09-24 終了 (履歴のみ)。

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OpenAI API (developers.openai.com) の Responses API リファレンス。 text generation, embeddings, gpt-6-astra / gpt-6.1-sol / gpt-6-luna, structured outputs, streaming, function calling, programmatic / async tool calling, conversation state, prompt caching, prompt cache diagnostics, reasoning (configuration_update), background mode, compaction, multi-agent, WebSocket mode (mid-turn steering, stream_id), webhooks, error codes, rate limits, Realtime server controls, 公式 SDK (Python / JS / .NET / Java / Go / Ruby), openai CLI, Chat Completions / Assistants 移行, deprecations。

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Apple SwiftUI 宣言的 UI フレームワークリファレンス。 View, VStack, HStack, ZStack, List, NavigationStack, TabView, toolbar, State, Binding, Bindable, Environment, EnvironmentObject, sheet, fullScreenCover, modifier, animation, Animation, withAnimation, Transition, matchedGeometryEffect, PhaseAnimator, KeyframeAnimator, swipeActions, reorderable, AsyncImage, DocumentGroup, Document, Liquid Glass, iPhone Duo 対応 (ArrangementView, ReservedRegion, DeviceHinge)。

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Unity 6 UI development guide. Use when building user interfaces, menus, HUD, buttons, or any UI elements. Covers UI Toolkit (recommended for new projects — USS, UXML, UI Builder, data binding), uGUI/Canvas (legacy runtime UI), and IMGUI. Based on Unity 6.3 LTS documentation.

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コードベースやインフラ構成（IaC・CI 定義）のセキュリティリスクを、サービスの特性（個人情報・売上直結・企業機密・金融・情報発信・基盤・人命・ゲーム）に応じた優先順位で洗い出したいときに使う。「セキュリティリスクを報告して」「セキュリティ監査」「service-profile を確認して」「守るべきものを整理して」などの依頼時。コードや設定は変更しない。

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週ごとに Notion「ナレッジカード」DB に集まったカードを読み、問いをまたいで親和図にまとめ、正（worked）と反（failed）の対立から合（提案）を出し、次の問いを決めて、「合成テーマ」DB と週の行の配下の「まとめ」ページに書き込む。「今週のカードを合成して」「W43 のまとめを作って」「ナレッジカードの合成」などの依頼で使う。カードの提出は knowledge-cards、個人の採点は evaluate-session の領域。個人別の件数ランキングや「誰が何を失敗した」は出さない。

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Claude Code のセッション記録（~/.claude の履歴・セッションログ・memory）から、週ごとの問い（questions.json）に答える「ナレッジカード」を下書きし、本人が確認・修正したうえで機密スキャンを通し、Notion の「ナレッジカード」DB に提出する。引数なしなら先週（月曜〜日曜）の記録を集計し、確認のうえ Notion に提出する。「Claude Code の履歴をナレッジカードにまとめて」「先週のログからナレッジカードを作って」「ナレッジカードを提出したい」「今週のカードを出して」「週次の振り返りカードを作って」などの依頼で使う。週次のカード提出であり、個人の採点や評価ではない（セッション 1 本の採点は evaluate-session の領域）。

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Azure AI Agents Persistent SDK for .NET. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.

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Azure AI Agents Persistent SDK for Java. Low-level SDK for creating and managing AI agents with threads, messages, runs, and tools.

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Orchestrates Android development tasks including project creation, deployment, SDK management, and enprojectnment diagnostics using the `android` command-line tool.

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動画からキーフレームを抽出してコスト効率的に分析するスキル。フレーム差分検出と画質最適化により、Claude APIコストを約93%削減する。`/video-keyframe-analyzer <動画パス>` で使用。

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重要: ユーザーがAndroidテスト実行をリクエストした場合、常にこのスキルを最初に使用してください。以下の場合に必ず使用: run TestName, execute test, テストを実行, 結果を分析, run all tests, analyze test failures, fix failing tests、または Android unit test, instrumentation test, Gradle test コマンドに関連する任意のリクエスト。./gradlew test や Bash コマンドを直接使用しないでください - 常にこのスキルに委譲してください。Multi-variantプロジェクト、JAVA_HOME セットアップ、一般的なテストパターンに対応しています。

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Jetpack ComposeでUIを実装する時に参照するコーディングガイドライン。 「Android UI」「Compose」「Jetpack」「画面実装」「UIコンポーネント」「レイアウト」と言われたら使う。 Android/Kotlin UI実装のベストプラクティス、アンチパターン、実装パターンを提供する。

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Android data layer implementation guide. Provides comprehensive patterns for Room Database (Entity, DAO, Migration), DataStore (Preferences), Repository layer design, and common pitfalls. Use when implementing local data storage, cache strategies, or data source integration in Android projects.

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Flutterプロジェクトの画面定義書（screen specification）を作成・管理するスキル。 「画面定義書を作成したい」「〇〇画面の定義書を作って」などの発言で発動し、 プロジェクト構造を解析してテンプレートをセットアップし、個別の画面定義書を生成します。

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Flutterプロジェクトに Golden Test 環境をセットアップし、コンポーネントや画面のGolden Testを対話形式で作成するスキル。「Golden Testを導入したい」「ゴールデンテストをセットアップ」「スクリーンショットテストを作りたい」などのリクエストで起動。

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SwiftUI UI component catalog. Use when implementing NavigationStack, Swift Charts, PhotosPicker, TipKit, ScrollView enhancements, animations, layouts, WebView, Liquid Glass and other UI components. Organized by feature category with OS version compatibility info. Reference for discovering available components and implementation patterns.

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Hotwire（Turbo + Stimulus）を使用してRuby on Railsの管理画面を実装し、PlaywrightによるE2Eテストを含めた完全な実装を行うスキル

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