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Demo 前置檢查工具。在部署到 Jetson 後、Demo 展示前、或需要確認系統就緒時觸發。 觸發詞："demo check"、"demo 準備"、"preflight"、"demo ready"、 "準備好了嗎"、"展示前檢查"、"/preflight"。 在 jetson-deploy 或 jetson-verify 完成後、使用者提到 demo 或展示時應主動建議。 不要在純開發、文件編輯、或不涉及部署/展示的場景觸發。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
PawAI 專案快速上手 — 讓任何 AI 在新 session 中立即理解專案全貌、 當前進度、功能架構與開發慣例。每次開新對話、接手不熟悉的模組、 或需要理解專案上下文時都應觸發。觸發詞包括但不限於： "onboard"、"上手"、"了解專案"、"project context"、"/onboard"、 "這個專案是做什麼的"、"幫我看一下專案"、"我是新來的"、 "給我專案背景"。即使使用者只是問了一個看起來簡單的功能問題， 如果你對專案缺乏上下文，也應該先觸發這個 skill 建立基礎認知。
PawAI Brain × Studio 開發 lane 的標準操作。管 conversation_graph_node、 interaction_executive、tts、asr、studio gateway、frontend、Mac 操作端。 觸發詞："brain lane"、"啟 brain"、"開 brain"、"brain dev"、"/brain-lane"、 "起 studio"、"開 studio"、"brain studio"、"PawAI Brain"。 在使用者要做 LLM persona 調整、Studio chat 測試、自然度 eval、TTS 驗證、 Brain freeze 後測試時主動建議。也用於 Brain × Nav 切換時的 lane handoff。 不要在 Nav / SLAM / LiDAR / 避障場景觸發（那是 nav-avoidance-lane）。
PawAI 導航避障 lane 的標準操作。管 RPLIDAR、D435、go2_driver、Nav2、AMCL、 cartographer、reactive_stop、nav_capability、twist_mux 等所有 nav stack。 觸發詞："nav lane"、"啟 nav"、"開 nav"、"導航"、"避障"、"建圖"、 "/nav-lane"、"AMCL"、"reactive_stop"、"nav_capability"、"場測"。 在使用者要做 LiDAR 校正、建圖、AMCL 定位、Nav2 場測、reactive_stop 驗證、 B5 / B6 / B7 burndown 階段時主動建議。也用於 Brain × Nav 切換時的 lane handoff。 不要在 Brain / LLM / Studio / TTS / persona 場景觸發（那是 brain-studio-lane）。
每日開發後同步文件。當使用者說「更新文件」、「同步文件」、「整理今天進度到文件」、「根據今天開發更新 docs」、「幫我把今天改動寫進文件」時觸發。這個 skill 會檢查當天 git 變更，判斷哪些文件需要同步，按治理規則更新對應的真相來源文件。只要使用者提到更新文件、同步 docs、或把開發進度寫進文件，就應該使用這個 skill。
一鍵跑全部 ROS2 套件的 Python 測試。減少每天手動 4 次 pytest 的摩擦。 觸發詞："跑測試"、"run tests"、"全套測試"、"test suite"、"測試"、"/test"。 在修改 Python 程式碼後、commit 前、或需要確認測試狀態時應主動建議。 不要在純文件編輯、shell script 修改、或不涉及 Python 程式碼的場景觸發。
Jetson 部署驗證工具。部署後跑 smoke test、整合前做 pre-flight check、 Demo 前產出 go/no-go 報告。觸發詞："verify"、"驗證"、"健檢"、 "smoke test"、"check jetson"、"jetson 狀態"、"/verify"。 在 colcon build 成功後、WSL→Jetson sync 完成後、或使用者說 「驗證」「smoke」「健檢」「ready」時應主動建議執行。 不要在純聊天、文件摘要、或不需實際執行檢查時觸發。
| name | demo-preflight |
| description | Demo 前置檢查工具。在部署到 Jetson 後、Demo 展示前、或需要確認系統就緒時觸發。 觸發詞："demo check"、"demo 準備"、"preflight"、"demo ready"、 "準備好了嗎"、"展示前檢查"、"/preflight"。 在 jetson-deploy 或 jetson-verify 完成後、使用者提到 demo 或展示時應主動建議。 不要在純開發、文件編輯、或不涉及部署/展示的場景觸發。 |
Demo 前置檢查 — 確認 Jetson + Go2 + 所有模組的 Demo 就緒狀態。
使用者說「demo check」或「demo 準備好了嗎」時：
--quick（5 項核心，2 分鐘）還是 --full（15+ 項，5 分鐘）# Quick mode（Demo 前 2h）
ssh jetson-nano "cd ~/elder_and_dog && python3 .claude/skills/demo-preflight/scripts/preflight.py --mode quick"
# Full mode（Demo 前 48h）
ssh jetson-nano "cd ~/elder_and_dog && python3 .claude/skills/demo-preflight/scripts/preflight.py --mode full"
| # | 檢查 | 命令 | 通過條件 |
|---|---|---|---|
| 1 | Jetson SSH 連線 | ssh jetson-nano echo ok | 回傳 ok |
| 2 | D435 相機 | ros2 topic list | grep /camera | 有 camera topic（或 ls /dev/video*） |
| 3 | Go2 WebRTC | ping -c1 -W2 192.168.123.161 | ping 通 |
| 4 | USB 麥克風 | arecord -l | grep -i uac|usb | 找到 USB 錄音設備 |
| 5 | USB 喇叭 | aplay -l | grep -i cd002|usb | 找到 USB 播放設備 |
| # | 檢查 | 命令 | 通過條件 |
|---|---|---|---|
| 6 | ROS2 Domain ID | echo $ROS_DOMAIN_ID | 非空且一致 |
| 7 | face_db 存在 | ls ~/face_db/ | 至少 1 個人的資料夾 |
| 8 | YuNet 模型 | ls ~/face_models/face_detection_yunet_2023mar.onnx | 檔案存在 |
| 9 | SFace 模型 | ls ~/face_models/face_recognition_sface_2021dec.onnx | 檔案存在 |
| 10 | Whisper 模型 | ls ~/.cache/huggingface/hub/models--Systran--faster-whisper-small/ | 目錄存在 |
| 11 | LLM Endpoint | curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' http://localhost:8000/v1/models | 200（需先開 SSH tunnel） |
| 12 | Ollama 本地 | curl -s http://localhost:11434/api/tags | grep qwen | 有 qwen 模型 |
| 13 | RAM 餘量 | free -m | awk '/Mem:/{print $7}' | ≥ 800MB |
| 14 | 溫度 | cat /sys/devices/virtual/thermal/thermal_zone*/temp | < 75°C |
| 15 | 殘留 process | ps aux | grep -E 'go2_driver|stt_intent|tts_node' | grep -v grep | wc -l | 0（無殘留） |
## Demo Preflight Report
**時間**：2026-03-26 14:30
**模式**：quick / full
**結果**：GO / NO-GO
### 檢查結果
| # | 項目 | 狀態 | 備註 |
|---|------|------|------|
| 1 | SSH | PASS | |
| 2 | D435 | FAIL | /dev/video* not found |
...
### 結論
- PASS: X/Y
- FAIL: Z 項（列出）
- 建議：修復 FAIL 項後重跑
ssh -f -N -L 8000:localhost:8000 YOUR_USER@YOUR_GPU_HOSTjetson-nano（Tailscale IP YOUR_JETSON_IP）