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概要と使いどころ
GitHub workflow for ToolUniverse - push code safely by moving temp files, activating pre-commit hooks, running tests, and cleaning staged files. Use when pushing to GitHub, fixing CI failures, or cleaning up before commits.
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Runs the Autoware autonomous-driving stack against CARLA on UE 5.8 over CARLA's native ROS 2 interface — no bridge process. Reports the DDS contract (rt/vehicle/status/* out, rt/control/command/* in), the Autoware-only sensor blueprints, generates the lanelet2 + point-cloud map artifacts Autoware needs instead of an .xodr, and drives the two shipped modes (classical NDT stack, or the camera-only VAD end-to-end model). Use when the user asks to "run Autoware on CARLA", "connect an AV stack", "drive the ego from Autoware", "generate a lanelet2 map", or asks which topics CARLA exchanges with Autoware.
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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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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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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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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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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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Use when starting feature work that needs isolation from current workspace or before executing implementation plans - ensures an isolated workspace exists via native tools or git worktree fallback
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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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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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Orchestrates Android development tasks including project creation, deployment, SDK management, and enprojectnment diagnostics using the `android` command-line tool.
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Retrofit + OkHttpを使用したAPIクライアント実装のベストプラクティスを提供する。 「API実装」「APIクライアント」「Retrofit」「OkHttp」「ネットワーク」と言われたら使う。
JSONで定義されたAPI仕様を元にRuby on RailsでAPIと管理画面を実装するスキル。全体のオーケストレーションを行い、各ステップの詳細ガイドラインに従って実装を進めます。
CI/GitHub Actionsの失敗パターンをCLAUDE.mdに蓄積するスキル。`/ci-learn` で直近の失敗runから学び、`/ci-learn #run_id` で指定runを分析。同じCI失敗を繰り返さないコードベースを実現する。
Claude Codeセッションの効率を分析・スコアリングするWebツール。セッションログ（JSONL）を解析し、7観点100点満点で「無駄の有無」を評価。npx session-evaluatorで起動し、ブラウザUIでセッション選択→分析→改善提案まで実行可能。
CLAUDE.mdの「Lessons Learned」セクションを管理するスキル。`/lessons` で学びを追記、`/lessons review` で既存ルールのレビュー・整理を行う。セッション中の修正・失敗・発見を構造的に蓄積し、チーム全体の知見として共有する。「CLAUDE.mdを更新して」「学びを記録して」等の自然言語でも起動可能。
Notion MCP の接続を名前付きで管理する（追加・一覧・削除・付け替え）。複数の Notion ワークスペース（例: 会社別・案件別）を、切り替えずに同時に使えるようにする。「Notion のワークスペースを追加したい」「別のワークスペースにも繋ぎたい」「Notion の接続先を確認して」「どの Notion に繋がってる？」「notion MCP を消したい／名前を変えたい」「ワークスペースの切り替えが面倒」など、Notion MCP の登録・接続先・ワークスペースに関する依頼では、明示的に skill 名を言われなくても必ずこの skill を使う。Notion のページを読み書きするだけの依頼には使わない。
PRレビューで受けた指摘をCLAUDE.mdのルールとして蓄積するスキル。`/review-learn` または `/review-learn #123` で使用。レビュアーの知見をチーム全体の資産に変換し、同じ指摘を繰り返さないコードベースを実現する。
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
CLAUDE.mdを分割ルールファイル(.claude/rules/)で管理するスキル。学習トライアドの書き込み先を分割ファイルにリダイレクトし、CLAUDE.mdには目次だけを生成する（本文は .claude/rules/ を Claude Code が自動で読み込む）。/rules-init, /rules-merge, /rules-add, /rules-status コマンドを提供。CLAUDE.mdが肥大化している場合や、学習トライアドの蓄積を分割管理したい場合に使用。
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。
PRやコード変更の汎用コードレビューを実施します。コードの品質、セキュリティ、設計を共通基準で評価し、approve/rejectを判断します。「このPRをレビュー」「コードレビューして」「マージ前チェック」などの依頼や、gh pr viewコマンドの実行時に使用してください。
Figma のワイヤーフレーム URL から仕様書一式を docs/ 配下に Markdown で抽出するスキル。ページ構成・ユースケース・アクター・データモデル・コンポーネントを 15 ステップで段階的に生成し、整合性／データモデル／コンポーネントの 3 レビューを作成する。**既存リポジトリの機能拡張モード** では既存モデル・ルーティング・ビューを再利用優先。**レビュー反復反映ステップ** では質問ループで方針を確定しドキュメントに反映する。Figma URL が提供されたとき、Figma デザインから実装用仕様書を作りたいとき、または既存仕様書の精度向上を求められたときに使用する。
非同期処理のバックエンドとフロントエンドを実装する際のベストプラクティスをまとめたスキルです。非同期処理が必要なWebサービスのフロントエンドおよびバックエンドを実装する際に利用されます。