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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.
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/Extelligence-ai/bagel --skill authoring-pipelines명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
SOC 직업 분류 기준
| 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.