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Use when the user wants a bagel data pipeline — reducing a log to windows around events ("keep 30s around every hard brake"), recurring snippets/GIFs/exports, or any tasks-and-gates automation over robot data.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/Extelligence-ai/bagel --skill authoring-pipelinesコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
SOC 職業分類に基づく
| name | authoring-pipelines |
| description | Use when the user wants a bagel data pipeline — reducing a log to windows around events ("keep 30s around every hard brake"), recurring snippets/GIFs/exports, or any tasks-and-gates automation over robot data. |
The bagel MCP server owns the authoring workflow, including the reduce-vs-snippet decision, window/debounce extraction, and the preview-before-run rule. Do not write pipeline YAML from memory:
run_poml_capability with poml_path="./src/agent/compose/pipeline.poml".preview_pipeline and show the
user the summary (events found, data kept) BEFORE running anything.list_pipeline_capabilities for the exact task/gate module paths and
arguments — never guess them.run_pipeline, or
run_pipeline_batch for many sources). The capability also mentions a host
CLI (run.py); that path is for users at a terminal in the repo, not for
plugin sessions — do not shell out to it.If the connection fails, the server container is not running — see references/formats.md.