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차량 OBD2/CAN 로그(.asc, .log, .blf, .csv)에서 RPM·차속·조향각·기어 같은 신호의 ID와 바이트 위치, 스케일·오프셋을 자동 추정하고 검증 그래프(PNG)와 DBC 초안을 생성한다. 사용자가 "CAN 로그 분석", "RPM ID 찾아줘", "0x202가 무슨 신호야", "조향각 ID 매핑", "DBC 만들어줘" 같은 요청을 할 때 호출한다. 제조사 비공개 신호를 빠르게 역엔지니어링할 때 쓰는 스킬.
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자동차 이상 소음 진단용 PWA를 자동으로 스캐폴딩한다. 마이크 입력 FFT 스펙트로그램 + 라즈베리파이로부터 WebSocket으로 받은 CAN 데이터(RPM·속도·조향각·기어) 동시 시각화 + 녹음 정지 시 WAV+CSV ZIP 저장 + Service Worker 오프라인 동작까지 한 번에 만든다. 사용자가 "차량 진단 PWA 만들어줘", "OBD2 시각화 앱", "FFT 스펙트로그램 PWA", "마이크 + CAN 동시 기록 앱", "car-noise-pwa-builder" 같은 요청을 할 때 호출한다.
PWA가 내보낸 ZIP(audio.webm/wav + can.csv + metadata.json)을 입력받아 이상음 후보 구간을 자동 탐지하고 RPM·속도와의 상관관계를 분석한 리포트(MD + PNG 패널)를 생성한다. 음향 에너지 급증 구간, 특정 RPM에서만 나타나는 피크 주파수, 노면/속도와 무관한 정상 회전성 노이즈 분리 등을 다룬다. 사용자가 "이상음 분석해줘", "녹음 ZIP 분석", "주행 노이즈 리포트", "특정 RPM에서 나는 소리 찾아줘", "car-noise-report" 같은 요청에서 호출한다.
라즈베리파이 4(Raspberry Pi OS Bookworm)에 OBD2/CAN 진단 환경을 한 번에 깔아주는 스킬. Node.js 18 LTS, Claude Code, python-can, socketcan, USB-CAN 어댑터(slcan/canable) udev 규칙, aiohttp 의존성, 스왑 확장(4GB 미만 모델용)까지 부트스트랩 스크립트로 자동화한다. 사용자가 "라즈베리파이에 Claude Code 깔아줘", "Pi에 CAN 환경 세팅", "OBD2 raspi 부트스트랩", "raspi-can-bootstrap" 같은 요청을 할 때 호출한다.
topics.json에서 중요도 상위 토픽을 선정해 60초 하이라이트 영상용 highlights.json을 생성합니다. 각 클립의 자막(caption/subCaption), 시작·종료 시각, src 경로를 결정하고 합계 60초를 정확히 맞춥니다. "60초 하이라이트 만들어줘", "highlights.json 만들어줘" 같은 표현에서 발동됩니다. cc-meeting-highlight 파이프라인의 Phase 4.
회의 받아쓰기(transcript.json)와 회의록 요약 텍스트(예: Gemini Meet 요약, Teams 요약, 네이버 웍스 요약)를 입력으로 받아, 회의에서 다뤄진 주요 토픽을 추출해 transcript의 word-level 타임스탬프와 매칭한 topics.json을 생성합니다. "회의 토픽 뽑아줘", "topics.json 만들어줘", "회의 요약과 받아쓰기 매칭해줘" 같은 표현에서 발동됩니다. cc-meeting-highlight 파이프라인의 Phase 3.
사용자가 쓴 Claude Code Skill / SlashCommand / 프롬프트를 별도 AI에 백지 dispatch 시켜 재현성을 객관 측정하는 메타 스킬. 자기 재독으로는 못 보는 불명확점·재량 보완·재시도를 정성+정량(tool_uses) 양면으로 수집해 1회 1테마로 정련. 트리거 - "내 스킬 평가해줘", "프롬프트 재현성 검증", "skill 튜닝", "SKILL.md 다듬어줘", "암묵지 빼줘", "empirical prompt tuning". 단순 윤문은 humanize-korean, 다분야 토론 리뷰는 start로 분기.
| name | can-signal-hunter |
| description | 차량 OBD2/CAN 로그(.asc, .log, .blf, .csv)에서 RPM·차속·조향각·기어 같은 신호의 ID와 바이트 위치, 스케일·오프셋을 자동 추정하고 검증 그래프(PNG)와 DBC 초안을 생성한다. 사용자가 "CAN 로그 분석", "RPM ID 찾아줘", "0x202가 무슨 신호야", "조향각 ID 매핑", "DBC 만들어줘" 같은 요청을 할 때 호출한다. 제조사 비공개 신호를 빠르게 역엔지니어링할 때 쓰는 스킬. |
대용량 CAN 로그를 받아 후보 신호를 자동 식별하고, 사람이 한눈에 검증할 수 있는 그래프와 DBC 초안을 만들어낸다.
.asc(Vector), .log(candump), .blf, 또는 timestamp,id,data 형식 CSV CAN 로그가 있다다음 중 하나를 사용자에게 받는다:
python-can 우선, 없으면 텍스트 파서로 폴백:
pip install python-can numpy pandas matplotlib
import can
import pandas as pd
# .asc / .log / .blf 자동 감지
reader = can.LogReader(log_path)
rows = [(m.timestamp, m.arbitration_id, bytes(m.data)) for m in reader]
df = pd.DataFrame(rows, columns=["t", "id", "data"])
candump 텍스트 로그((timestamp) can0 ID#DATA)는 scripts/parse_candump.py 사용.
각 CAN ID마다:
scripts/hunt_can_signals.py가 모든 ID×바이트조합을 표로 뽑아준다.
| 신호 | 단서 |
|---|---|
| RPM | 100Hz, 16비트 BE, 정지 시 ~800rpm(=값 3200, ÷4), 가속 시 단조 증가 |
| 차속 | 100Hz, 16비트 BE, 정지 시 0, 후진 시 부호 전환 또는 별도 비트 |
| 조향각 | 50~64Hz, 부호 있는 16비트, 직진 시 0 근처, 좌우 대칭 |
| 기어 | 50Hz 이하, 1바이트, 이산값(P/R/N/D/숫자), 정차 중 변화 |
| 엑셀ON | 1비트, 시동 직후 토글 빈번 |
후보가 여러 개면 Top-3을 상관계수와 함께 제시.
원본 글의 car-can-data2.jpeg와 동일한 4단 패널(RPM, Speed, Steering, Gear) PNG를 scripts/plot_signals.py로 출력한다. 사용자가 눈으로 즉시 검증.
cantools 사용:
import cantools
from cantools.database.can import Database, Message, Signal
db = Database()
db.messages.append(Message(
frame_id=0x202, name="EngineStatus", length=8,
signals=[
Signal("RPM", start_bit=7, length=16, byte_order="big_endian",
scale=0.25, offset=0, unit="rpm"),
Signal("Speed", start_bit=23, length=16, byte_order="big_endian",
scale=0.01, offset=0, unit="km/h"),
],
))
db.dump_file("guess.dbc")
can_analysis_<timestamp>/
summary.md — ID별 후보 신호 표 + 신뢰도signals.png — 4단 검증 패널guess.dbc — 초안id_stats.csv — 전체 ID 통계 (사람이 추가 탐색용)scripts/hunt_can_signals.py — 메인 분석기scripts/parse_candump.py — candump 텍스트 로그 파서scripts/plot_signals.py — 4단 검증 패널 그리기