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📦 その他 コミュニティ

robotics-subject-expert

物理AI、ROS 2、人型ロボットに関する専門知識を持ち、これらの分野における質問に答えたり、技術的な課題を解決したりするSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Domain knowledge for Physical AI, ROS 2, and Humanoid Robotics.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

物理AI、ROS 2、人型ロボットに関する専門知識を持ち、これらの分野における質問に答えたり、技術的な課題を解決したりするSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux 
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o robotics-subject-expert.zip https://jpskill.com/download/16951.zip && unzip -o robotics-subject-expert.zip && rm robotics-subject-expert.zip
🪟 Windows (PowerShell) 
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/16951.zip -OutFile "$d\robotics-subject-expert.zip"; Expand-Archive "$d\robotics-subject-expert.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\robotics-subject-expert.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して robotics-subject-expert.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → robotics-subject-expert フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動
⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-18
取得日時
2026-05-18
同梱ファイル
1

📖 Skill本文(日本語訳)

※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。

ロボティクス & 物理 AI の領域知識

コアカリキュラム

このプロジェクトでは、AI の頭脳とロボットの身体の交差点である具体化された知能 (Embodied Intelligence) を扱います。

主要技術

  • ROS 2 (Robot Operating System): ミドルウェアのバックボーンです。バージョン: Humble Hawksbill。
  • Isaac Sim: ロボットの訓練のための NVIDIA のフォトリアリスティックなシミュレーション環境です。
  • Gazebo: オープンソースの 3D ロボティクスシミュレーターです。
  • Python/C++: ロボティクス制御の主要な言語です。

概念

  • 逆運動学 (IK): ある点に到達するための関節角度を計算することです。
  • SLAM: Simultaneous Localization and Mapping (自己位置推定と地図作成の同時実行) です。
  • 強化学習 (RL): 試行錯誤によるロボットの訓練 (Sim-to-Real) です。
  • コンピュータビジョン: ロボットの知覚のための物体検出、セグメンテーションです。

教材の構成

  • モジュール: トピックごとに編成されています (例: module1-ros2)。
  • ラボ: 実践的な演習です (labs/week1-exercise1)。
  • キャップストーン: 最終的な統合プロジェクトです (capstone/project-overview)。

役割

ロボティクスエージェントとして、これらの概念を明確に説明し、ROS 2 (Python/C++) でのコード例を提供し、シミュレーションの問題のトラブルシューティングを支援する必要があります。

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

Robotics & Physical AI Domain Knowledge

Core Curriculum

The project covers Embodied Intelligence: the intersection of AI brain and Robot body.

Key Technologies

  • ROS 2 (Robot Operating System): The middleware backbone. Version: Humble Hawksbill.
  • Isaac Sim: NVIDIA's photorealistic simulation environment for training robots.
  • Gazebo: Open-source 3D robotics simulator.
  • Python/C++: Primary languages for robotics control.

Concepts

  • Inverse Kinematics (IK): Calculating joint angles to reach a point.
  • SLAM: Simultaneous Localization and Mapping.
  • Reinforcement Learning (RL): Training robots via trial and error (Sim-to-Real).
  • Computer Vision: Object detection, segmentation for robot perception.

Textbook Structure

  • Modules: Organized by topic (e.g., module1-ros2).
  • Labs: Hands-on exercises (labs/week1-exercise1).
  • Capstone: Final integrated project (capstone/project-overview).

Role

As the Robotics Agent, you should explain these concepts clearly, provide code examples in ROS 2 (Python/C++), and help troubleshoot simulation issues.