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CARLAのUE 5.8サーバーを起動し、接続確認から停止まで扱います。画面なしの実行、ポートを分けた複数起動、ROS 2連携を目的に合わせて設定できます。

• クライアント接続用サーバーの起動
• ROS 2へのカメラ画像配信の準備
• 地図が見つからない・接続できない調査

指定したCARLAの配布版やソースから起動方法を判別し、画面なし・ウィンドウ付きのサーバー起動、接続確認、終了までを支援するスキル。

• ダウンロードしたCARLAを起動したいとき
• 画面なしで交通シナリオを動かしたいとき
• ROS 2対応サーバーを起動したいとき

CARLAの自動運転評価環境を、指定したLeaderboardの版に合わせて構築します。関連ソフトの組み合わせと環境変数を整え、読み込みまで確認します。

• 自動運転エージェントの評価環境構築
• スコアの不一致を版の違いから調べたいとき
• Leaderboard 1.0環境の再現

CARLAの公式版や開発版、ソースコード、Dockerイメージを取得し、保存先と後続スキル用の環境変数を案内します。追加マップの取得や中断したダウンロードの再開にも対応します。

• 初めてCARLAを用意したいとき
• 古いバージョンで不具合を再現したいとき
• 追加マップを取得したいとき

CARLA本体や選択したマップ・小物を配布用に変換し、圧縮パッケージを作成するスキル。生成物の検証やROS 2対応を保ったビルドも扱います。

• CARLAのフルリリース作成
• Town02を素材として書き出したいとき
• ROS 2対応を保って配布したいとき

CARLA Leaderboardに提出するエージェントをDockerイメージにまとめ、必要なファイル構成や依存関係、エージェントの読み込みを検証するスキル。

• Leaderboard提出用イメージの作成
• make_docker.shの失敗を調べたいとき
• ROSエージェントとブリッジの梱包

CARLAのバージョンに合うScenarioRunnerを選び、導入から依存パッケージと環境変数の設定、読み込み確認まで進めます。既存環境の不具合調査にも使えます。

• CARLAの版に合うScenarioRunnerの導入
• 既存環境をUE5向けに切り替えたいとき
• agents不足による読み込みエラーの修正

vLLMで大規模言語モデルのAPI公開や一括推論を進めます。GPUメモリに合わせた量子化や複数GPUへの分散設定、応答速度と処理量の調整を支援します。

• OpenAI互換のモデルAPIを公開したいとき
• 大量のプロンプトを一括処理したいとき
• 限られたGPUメモリでモデルを動かしたいとき

機械学習の学習・バッチ処理を複数クラウドで動かす設定を支援します。GPU要件に応じた低コスト環境の選択や、スポットインスタンスの中断からの自動復旧を扱います。

• GPU学習のクラウド費用を抑えたいとき
• 中断から復旧する長時間学習の設定
• 複数マシンでの分散学習の設定

機械学習の学習・推論に使うLambda LabsのGPU環境を構築し、SSH接続やデータの永続保存、複数GPUでの実行と運用管理を支援するスキル。

• LLMの追加学習用GPUを準備したいとき
• データや学習途中の状態を残したいとき
• APIで起動と終了を自動化したいとき

ModalのクラウドGPUで機械学習の学習・推論・バッチ処理を動かすためのスキル。Pythonによる実行環境の定義からAPI公開、自動スケーリングまで案内します。

• サーバー管理なしでGPU推論を行いたいとき
• 自動スケーリングするモデルAPIの公開
• 大量データの並列バッチ処理

PythonやShellを隔離環境で実行し、ファイルの読み書きやホスト側ディレクトリの接続、通信制御、状態を保った一時停止・再開を扱うスキル。

• 信頼性が不明なコードを隔離実行したいとき
• サンドボックス内のファイル操作
• 外部への通信先を制限したいとき

Ant Design Mobileのnpm公開に向け、バージョン確認、ビルド、配布内容の検査を進めます。利用者による公開後は、パッケージを検証し、タグとリリースを作成します。

• Ant Design Mobileの公開準備
• npm配布ファイルを確認したいとき
• 中英文のリリースノート作成

AWS・Azure・GCPのインフラをTerraformでコード化し、再利用可能なモジュール設計、状態管理、環境別設定、検証と変更計画の確認を支援します。

• 再利用できるモジュールを作りたいとき
• 状態の保存先移行や既存資源の取り込み
• 開発・本番環境の設定を管理したいとき

本番サービスの信頼性目標と許容する障害の範囲を定め、監視・通知の設定、障害対応手順、運用自動化や処理能力の計画を具体化するスキル。

• 信頼性目標と障害許容範囲の策定
• 監視画面と対応可能な通知の設計
• 障害対応手順と振り返りの整備

PostgreSQLの遅いクエリや運用設定を見直すスキル。実行計画の分析、インデックス設計、JSONBの検索、データ複製や保守・監視を支援します。

• EXPLAINで遅いクエリを調べたいとき
• JSONB検索用インデックスの設計
• レプリケーションの設定と遅延監視

AWS・Azure・GCPのクラウド構成と移行計画を設計するスキル。サービスの選定理由、セキュリティ、費用の見直し、障害時の復旧方針をまとめます。

• クラウド構成とサービス選定理由を整理
• クラウド移行と切り替え確認を計画
• クラウド費用とリソース規模の見直し

アプリのログ・性能指標・処理経路を収集し、監視画面とアラートを整備します。負荷試験やCPU・メモリの分析、将来の設備容量の見積もりにも対応します。

• アプリの監視画面と通知の整備
• ログ・指標・処理経路による障害調査
• アクセス増加前の負荷試験

Kubernetesのアプリ配置に必要なYAMLやHelm chartを作成し、権限・通信・保存領域の設定、障害調査、リソース配分の調整まで支援するスキル。

• 配置用YAMLとHelm chartの作成
• アクセス権限と通信制限の設定
• 永続ストレージと機密情報の設定

PostgreSQLやMySQLの遅いクエリを調べ、実行計画と測定値を基に、インデックス設計やSQLの書き換え、設定調整を進めて改善結果まで検証するスキル。

• 遅いSQLの原因を調べたいとき
• インデックス設計の見直し
• メモリやデータベース設定の調整

プロジェクトの課題に合うLoop Engineeringのひな型をCLIで導入し、報告のみの初期設定、健全性診断、準備状況の評価、初回実行の案内まで進めるスキル。

• 日々の課題と優先順位の整理を導入
• 停滞PRやCI失敗への対応を導入
• 既存のLoop Engineeringの健全性確認

CIの失敗ログから失敗したジョブやステップを特定し、一時的な不具合、コード変更、環境、設定に分類して、修正・監視・人への確認を提案するスキル。

• CIの失敗箇所を特定したいとき
• 一時的な失敗と不具合の切り分け
• 環境障害を人の確認に回したいとき

CIの失敗を、変更による不具合、一時的なインフラ障害、セキュリティテスト失敗などに分類。項目ごとの次の対応と試行回数を、状態ファイルにまとめます。

• CIの失敗を原因別に切り分けたいとき
• 自動修正候補の小さな不具合の特定
• インフラ・セキュリティ障害の人への引き継ぎ

holaOSのワークスペースで、AIエージェントが使うMCPサーバーを追加・更新・削除するスキル。接続先や認証用の環境変数、利用ツールの許可設定を整えます。

• リモートMCPサーバーを追加
• ローカルMCPの設定を更新
• 利用できるツールを限定したいとき