scenescape-setup

SceneScape エンドツーエンドセットアップ

ホストには Docker、docker-compose、および requests を備えた Python 3.10+ が必要です。

概要

このスキルは、リポジトリ外に Intel® SceneScape 環境をデプロイして再開し、ユーザーから必要なデプロイ入力を収集したうえで、ブートストラップ、キャリブレーション、シーン再構築、検証のワークフローを統括します。初回インストール、既存の deploy-inputs.json を使った再実行、およびユーザーがデプロイの一部のみを再実行または続行する場合の bootstrap、calibrate、scene などを対象としたフェーズ再開を想定しています。

パラメーター／引数

新規デプロイに必要な実行時入力：deploy_dir、streams（または動画ファイル）、camera_ids、scene_name、mapping（シーンマップのソース：デフォルトの reconstruction、ブループリント、.glb／.ply メッシュ、または地理空間データ）。任意の状態フィールド：--phase、--fresh、およびファストパスで示される再開フラグ。

戻り値／出力

deploy_dir 内のデプロイ成果物：deploy-inputs.json（信頼できる唯一の情報源）、.deploy-state.json、オーケストレーターのログ、キャリブレーション／再構築／検証の出力、および scene_uid とデプロイ指標を含む最終結果 DEPLOY COMPLETE。

エラー処理

推測せず、安全に対処します。streams と camera_ids の不一致または重複がある場合 → 停止して修正済みの入力を依頼します。カメラ変更を伴う新規再デプロイで以前の入力が読み取れない場合 → 保持するセットについてユーザーに確認します。ローカルリポジトリ／ドキュメントが見つからない場合 → 内容を捏造せず、正式な GitHub URL にフォールバックします。再開／続行の合図がある場合 → deploy-inputs.json が存在するとみなし、ユーザーがディレクトリが誤っていると伝えない限り、ステップ 1 をスキップします。ステップが失敗した場合 → 該当するトラブルシューティングのリファレンスのみを読み込み、ログ全体を大量に出力しません。

ファイルの解決

すべてのスクリプト、リファレンス、アセットは $SKILL_DIR を基準に解決されるため、このスキルフォルダーは自己完結しており、移植可能です。docs/user-guide/... のリンクは、まずローカルのチェックアウトを参照します。利用できない場合（スキルの単独コピーの場合）は、推測せず https://github.com/open-edge-platform/scenescape/blob/main/<path> にフォールバックします。Scenescape リポジトリのドキュメントを references/ にコピーしてはいけません。新しいリファレンスは、他に文書化された形がない知識のためにのみ用意してください。

常時適用されるルール（例外なし）

• デプロイ／再開／フェーズの起動前に、必ず agent-guardrails.md を読みます。
• オーケストレーターを起動するたびに、バックグラウンドでオーケストレーターの PID を指定して watch_orchestrator.sh も起動し、RESULT= を通知します。ユーザーがポーリングするのではなく、ウォッチャーの通知を利用してください。
• カメラ ID／ストリーム／シーン名を捏造してはいけません。生の入力をアドホックなシェルのワンライナーに埋め込んではいけません。破壊的な操作（--fresh、deploy_dir の削除、docker compose down -v）には必ず明示的な確認が必要です。
• 報告された失敗に該当する単一のフェーズ／症状リファレンスのみを読み込みます。

ステップ 0 — skill-dir のブートストラップ

他のステップに進む前に、最初に一致する方法を使って SKILL_DIR を解決します。

A. スクリプトがすでにディスク上にある（scenescape リポジトリがローカルにチェックアウト済み）：

export SKILL_DIR=<path-to-scenescape-checkout>/.github/skills/scenescape-setup

B. git から抽出する（完全なチェックアウトは不要。高速で、ブランチの状態も残しません）：

SCENESCAPE_REPO=$(find ~ -maxdepth 5 -type d -name scenescape 2>/dev/null | head -1)
git -C "$SCENESCAPE_REPO" fetch origin main
mkdir -p /tmp/scenescape-skill
git -C "$SCENESCAPE_REPO" archive origin/main \
  -- .github/skills/scenescape-setup | tar -x -C /tmp/scenescape-skill
export SKILL_DIR=/tmp/scenescape-skill/.github/skills/scenescape-setup

確認：続行する前に ls "$SKILL_DIR/scripts/deploy_scenescape.sh" が成功する必要があります。

ルーティング

状況	参照するドキュメント
新規デプロイ（入力の収集、マッピングの選択、動画ファイル）	step-1-gather-inputs.md
再開／繰り返し／Fast Path（「続けて」「再開」、入力に変更なし）	fast-path.md
起動（全体のデプロイ、再開、または --phase によるオーケストレーター＋監視ツール＋README＋引き継ぎ）	deploy-and-complete.md
単一フェーズ：ブートストラップ（6～8）、キャリブレーション（9～10）、シーン（11～13）	phase-bootstrap.md / phase-calibrate.md / phase-scene.md
トラッキングがちらつく、消える、またはIDが変わる（同じカメラ）	tuning-tracker.md
カメラ間のRe-IDで見失う／人物を間違える	tuning-reid.md
ビジョン属性がリセットされないようにする	attribute-persistence.md
外部の非ビジョンセンサーによる読み取り／イベント	singleton-sensors.md
クラスの想定サイズ／形状（Object Library）	object-library.md
デプロイ成功後 — シーン出力を使って構築する内容（必須の引き継ぎ）	using-scene-output.md
生成ファイルのレイアウト／Web UIへの引き継ぎ／ブートストラップ実行時の再構築に関する診断	operational-reference.md（該当する場合のみ。通常のデプロイ中は参照しないでください）

トラッカー／Re-IDの動作調整（事後対応のみ）

ステップ1で最初から調整について質問してはいけません。まず、同梱の tracker-config.json／reid-config.json のデフォルト設定で必ずデプロイしてください。 調整用の質問票を開くのは、ユーザーからトラッキング／Re-IDへの不満が報告された 後だけです。最初の回答では、次の対応を行います。

1. 開いた参照ドキュメント（tuning-tracker.md または tuning-reid.md のいずれか1つ）を明示します。
2. その参照ドキュメントにある番号付きの質問票を回答に提示します。
3. 同じターンで、その参照ドキュメントの推奨ロジックから症状に応じた初期値を適用し、デプロイ済みの <deploy_dir>/controller/tracker-config.json または <deploy_dir>/controller/reid-config.json を更新します（スキルの assets/ にある元ファイルは変更しないでください）。変更する JSONフィールドと、再起動コマンド docker compose up -d --force-recreate scene を正確に示します。
4. 質問票への回答によって初期値をさらに調整できることを伝えます。

質問票の提示を省略してはいけません。また、デプロイ先のパスに対する編集内容と、sceneのみの 再起動を示すことも省略してはいけません。該当する参照ドキュメントを1つだけ読み込みます （トラッカーのタイミング調整か、カメラ間のRe-ID調整か）。

品質と評価

自動評価ケースは evals/evals.json にあり、 example-prompts/ の各ファイルに1つずつ対応します（prompt_file で両者を関連付けています）。現在のベンチマークについては、 benchmark/benchmark.md を参照してください。