「config」の検索結果

Comprehensive guide for installing, configuring, operating, and troubleshooting OpenClaw — a self-hosted, multi-channel AI agent gateway. Use when the user asks about OpenClaw setup, configuration, channel management (WhatsApp/Telegram/Discord/Slack/iMessage/etc.), model provider setup, Gateway operations, multi-agent routing, security hardening, troubleshooting, or any maintenance task related to their local OpenClaw installation. Also use when encountering errors from `openclaw` CLI commands or the Gateway daemon.

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Configures the rollout shape of a PostHog experiment — the variant split (50/50, 80/20, A/B/C ratios), the overall rollout percentage that gates how many users enter the experiment, and the disambiguation when a percentage like "roll out to 25%" could mean either. Use when the user mentions a rollout percentage, variant split, or traffic distribution; gives a ratio like 60/40, 70/30, or 80/20; asks "who sees the test variant?"; wants to increase, decrease, or change the rollout or split on a draft or running experiment; weighs equal vs uneven splits; or proposes a mid-experiment split change (often an anti-pattern that needs reset or end-and-restart).

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Validate, migrate, and atomically persist files and configuration with safe fallback and restart coverage.

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Builds CARLA on Unreal Engine 5.8 from the ue58-dev branch using its CMake build system — configure a preset, then build the carla-unreal / carla-unreal-editor / carla-python-api-install / launch targets — with ROS 2, DLSS, RSS and cook-scope options, and the engine-side build of the CarlaUnreal UE 5.8 fork. There is no Makefile and no Util/BuildTools in this tree, so every UE4 `make` recipe is invalid here. Use when the user asks to "build CARLA UE5", "build ue58-dev", "compile CARLA with cmake", "rebuild the Python API", or hits a CMake configure or target failure.

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Writes an autonomous agent for the CARLA Leaderboard — an AutonomousAgent subclass with setup/sensors/run_step/destroy, a sensor suite inside the track's budget, and the right constructor signature for the leaderboard version (1.0 and 2.x differ). Generates a working skeleton, validates the sensor configuration against the real per-track limits offline, and covers the ROS1/ROS2 agent base classes. Use when the user asks to "write a leaderboard agent", "make my agent work with the leaderboard", "add sensors to my agent", "port my agent to 2.1", or hits SensorConfigurationInvalid.

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Windows アプリ開発 (WinUI 3 / Windows App SDK) のテスト・性能・アクセシビリティ・スレッド。 MSTest, xUnit, NUnit, WinAppDriver, Appium, Playwright, WebView2 テスト, CI, WACK, MSIX サイドローディング, version adaptive。LoggingChannel / ETW, WPT, WPA, プロファイリング, GC, 起動性能, XAML 最適化, ListView/GridView 仮想化。UI Automation, AutomationProperties, automation peers, キーボード操作性, ハイコントラスト, Narrator。DispatcherQueue, DispatcherQueueTimer, WinRT 非同期パターン, async/await, ConfigureAwait, スレッドプール, STA/MTA, デッドロック回避, バックグラウンドタスク。

Vitest 5 (Vite ネイティブテストフレームワーク) リファレンス。 test, describe, it, expect, vi.fn, vi.mock, vi.spyOn, vi.when、 beforeEach / afterEach、test.extend fixtures、test tags / annotations、 coverage (v8 / istanbul)、snapshot、vitest.config.ts、projects (old workspace)、 Vitest Browser Mode (vitest-browser-react, locators, expect.element)、UI モード、bench fixture。

Playwright v1.64 (E2E / コンポーネントテストフレームワーク) リファレンス。 test, expect, page, locator, getByRole / getByText / getByLabel / getByTestId / getByRef、 toBeVisible, click, fill, route, mock, fixtures、playwright.config.ts、 auth 永続化、Credentials (passkeys / WebAuthn)、WebStorage、WebMCP、 Playwright MCP / playwright-cli、trace viewer、screencast、test locks、codegen、UI モード。

Motion (旧 Framer Motion) アニメーションライブラリ リファレンス。motion/react, vanilla JS, Vue 版 motion-v (v-motion ディレクティブ)。 AnimatePresence, AnimateView, LayoutGroup, LazyMotion, MotionConfig, Reorder, useAnimate, useScroll, useSpring, useTransform, useMotionValue, useInView, motionValue。 animate, animateView, scroll, inView, hover, press, stagger, spring, timeline, transitions, styleEffect, threeEffect。Motion+ Carousel, Cursor, Ticker, Typewriter, AnimateNumber。 layout, drag, gestures, SVG, Tailwind, Lenis 連携。accessibility, performance, bundle 最適化, troubleshooting。

Kubb (OpenAPI / Swagger コードジェネレーター) リファレンス。 kubb.config.ts、TypeScript 型・TanStack Query フック・Zod・Faker・MSW モック生成プラグイン、 Fetch / Axios / SWR / React Query クライアント、plugin-client (自前クライアント)。 CLI 8 コマンド、拡張レジストリ (kubb add)、Kubb Studio、Kit (kubb/kit)、 parser-ts / parser-md、adapter-oas、diagnostics、プラグインベース、モノレポ対応。 TanStack Query 本体の API は tanstack-query スキル。

Next.js App Router 専用 API リファレンス（Pages Router / getStaticProps 等は非対応）。 Server Components, Server Actions, layout/page/loading/error ファイル規約, dynamic / parallel / intercepting routes, Metadata API (generateMetadata), Cache Components, use cache, Partial Prefetching, revalidatePath/revalidateTag/updateTag, catchError, next/root-params, ensureStatic, next/image・next/font・next/link, cookies/headers, useRouter, next.config.js, proxy（旧 middleware）。 プラットフォーム実行基盤・CDN・ISR インフラは vercel スキル参照。

NVIDIA Sync デスクトップアプリ。DGX Spark, DGX Station, SSH Linux ホストのリモート接続管理。mDNS 自動検出, 手動 IP, SSH config インポート, Tailscale, 自動ネットワーク切替。 Cluster Assistant, ConnectX-7 クラスタトポロジ, netplan 検証。 Resource Monitor (CPU / GPU / memory), release notes。 VS Code, VS Code Insiders, Cursor, NVIDIA AI Workbench 起動, カスタムアプリ, ポートフォワード, SSH トンネル。

Feature-Sliced Design (FSD、フロントエンドアーキテクチャ手法) リファレンスとルール。 別名 fsd / feature-sliced。layers (app / pages / widgets / features / entities / shared)、 依存方向、Public API、@x 記法 (cross-import)、slice groups (スライスグループ)、 segments (ui / model / api / lib / config)、steiger、Next.js、TanStack Query 連携。 コードレビュー・リファクタリング時に自動参照。

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。

Knip (TypeScript / JavaScript 未使用コード検出ツール) リファレンス。 未使用ファイル・export・依存関係・型・列挙メンバー・循環依存 (circular dependencies / cycles) 検出、 auto-fix、monorepo (workspaces)、catalog (pnpm / Yarn / Bun catalogs)、 knip.json / knip.config.ts、プラグイン、ignore、reporter (SARIF)、 初回クリーンアップ (first cleanup)、段階導入 (adopt gradually)、how Knip works。

OpenAI Codex (CLI / IDE / cloud / ChatGPT desktop app) リファレンス。 GPT-6 系, Fast / Ultrafast mode, codex exec, スラッシュコマンド, prompting, AGENTS.md, rules, subagents, approvals, auto-review, sandbox, permission profiles, profiles, config.toml, 環境変数, roles, MCP 設定, GitHub Action, Codex SDK, App Server (JSON-RPC), Agents SDK 連携, Codex skills (.agents/skills), plugins, scheduled tasks, Browser, Computer Use, cloud / local / worktree 環境, git worktrees, Record & Replay, cloud 委譲, GitHub / GitLab / Linear / Slack 連携, administration, provisioning, analytics API, compliance API, LLM gateway, Codex Security 脆弱性スキャン (SARIF), deep scan, triage, findings, threat model, security hardening。

Android アプリ開発 (Kotlin) のテストリファレンス。JUnit4, AndroidJUnit4, Truth, Espresso (チートシート), テストピラミッド, テストダブル, Mockito, MockK, Robolectric。 coroutines/Flow/ViewModel テスト, ActivityScenario, FragmentScenario, UiAutomator, AndroidTestOrchestrator。 createComposeRule, runComposeUiTest, ComposeUiTestConfig, Compose UI テスト同期, CI, Window Testing (画面サイズ別)。

Claude Code (code.claude.com) の権限・セキュリティ・企業管理リファレンス。 permissions (allow / ask / deny), permission modes, auto mode (classifier billing), sandboxing, sandbox environments, sandboxed Bash, zero data retention, data usage, HIPAA, managed settings (MDM / plist / registry), server-managed settings, managedMcpServers, allowedProviders, admin setup, authentication (SSO), network config, corporate launcher, OpenTelemetry monitoring, analytics, costs, large codebases, communications kit / champion kit。

Apple オンデバイス機械学習フレームワークリファレンス。 Core AI (.aimodel) / Core ML / Create ML / Vision / Natural Language / Speech / Media Intelligence / Music Understanding。 AIModel, InferenceFunction, MLModel, MLModelConfiguration, MLMultiArray, MLTensor, MLComputeUnits, MLImageClassifier, MLTextClassifier, MLDataTable, VNCoreMLRequest, VNImageRequestHandler, VNRecognizeTextRequest, RecognizeTextRequest, NLTagger, NLEmbedding, NLLanguageRecognizer, SpeechAnalyzer, SpeechTranscriber, SFSpeechRecognizer, SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest, SFTranscription, FaceGroupAnalyzer, MusicUnderstandingSession。

visionOS / iOS 空間コンピューティング。RealityKit、ARKit、visionOS SwiftUI、USDKit、Spatial Preview。 Entity, ModelEntity, AnchorEntity, Component, System, RealityView, MeshResource, Material, EntityAction, MeshDeformerComponent, GaussianSplatComponent, ComputeGraphComponent, ComputeNodeGraph, PhysicsJointsComponent, ForceEffectComponent, ClothBodyComponent, NavigationComponent, NavigationMeshComponent, NavigationController, USDStage, SpatialPreviewSession, ImmersiveSpace, ImmersionStyle, WindowGroup, VolumetricWindowStyle, Model3D, ARKitSession, ARSession, ARWorldTrackingConfiguration, WorldTrackingProvider, HandTrackingProvider, ImageTrackingProvider, AccessoryTrackingProvider, CameraFrameProvider, ObjectTrackingProvider, RoomTrackingProvider, SceneReconstructionProvider。

Driver.js (プロダクトツアー・要素ハイライト) リファレンス。 driver(), highlight, tour steps, popover, overlay, hints (beacon), onboarding checklist, DestroyReason, advanceOnClick, waitForElement, skipMissingElement, theming, configuration, コールバック, 1.5〜1.10 変更点。

Drizzle ORM (TypeScript ORM, drizzle-orm / drizzle-kit) の API リファレンス。 pgTable / mysqlTable / sqliteTable, `drizzle()`, `$inferSelect` / `$inferInsert`, RQB (Relational Queries) / `db.query`, `defineRelations`, magic `sql` operator, `drizzle-kit generate` / `push`, `drizzle.config.ts`, drizzle-zod, drizzle-seed, Drizzle Studio。SQL Server の低レベルドライバーは別スキル mssql。

Build and configure Laravel 10+ applications, including creating Eloquent models and relationships, implementing Sanctum authentication, configuring Horizon queues, designing RESTful APIs with API resources, and building reactive interfaces with Livewire. Use when creating Laravel models, setting up queue workers, implementing Sanctum auth flows, building Livewire components, optimising Eloquent queries, or writing Pest/PHPUnit tests for Laravel features.

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Provides fault tolerance patterns for Spring Boot 3.x using Resilience4j. Use when implementing circuit breakers, handling service failures, adding retry logic with exponential backoff, configuring rate limiters, or protecting services from cascading failures. Generates circuit breaker, retry, rate limiter, bulkhead, time limiter, and fallback implementations. Validates resilience configurations through Actuator endpoints.

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