mcpField
S
setup

setup

github.com/atholaエージェントワークフロー34380 回インストール4 日前に更新
リポジトリ

setup について

Oracle の ML 推論環境を準備するスキルです。uv で Python 3.11+ の仮想環境を作成し、onnxruntime をインストールして検証したうえで、結果とデーモンの次回セッションでの起動可否を報告します。

主な機能

  1. 01Python 3.11+ 仮想環境の作成
  2. 02uv による onnxruntime のインストール
  3. 03インストール結果の検証
  4. 04セットアップ成否の報告

活用シーン

  1. 01Oracle 推論環境の準備
  2. 02onnxruntime の利用可否の確認
  3. 03デーモンの次回セッション起動準備

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill setup

インストール後、Claude Code で/setupを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Oracle のセットアップ

ML 推論環境をプロビジョニングします。

使用しない場合

  • デーモンがすでにプロビジョニング済みで、使用するだけの場合
  • スキル自体の品質を評価する場合（abstract:skills-eval を使用してください）

これを実行すると

  1. uv を使用して Python 3.11 以降の仮想環境を作成します
  2. venv に onnxruntime をインストールします
  3. インストールを検証します

前提条件

  • uv がインストールされていること
  • 初回ダウンロード用のインターネット接続

手順

  1. プロビジョニングを実行します。
cd plugins/oracle && uv run python -c "
from oracle.provision import provision_venv, get_venv_path
result = provision_venv(get_venv_path())
print(result.message)
"
  1. 結果をユーザーに報告します。
  2. 成功した場合は、次のセッションでデーモンが起動することをユーザーに伝えます。
  3. 失敗した場合は、エラーを表示し、uv とネットワークを確認するよう提案します。

完了条件

  • provision_venv() がエラーではない message を含む結果を返し、 venv のパスが plugins/oracle/ 配下に存在する
  • プロビジョニングした venv 内で onnxruntime をインポートできること。 uv run python -c "import onnxruntime" が終了コード 0 で終了することを確認します
  • デーモンが次のセッションで起動することを明記した明確な成功メッセージ、または 具体的なエラーと、それが uv またはネットワークのどちらに起因するかを示した明確な失敗メッセージをユーザーが受け取る
  • 失敗時に、正常な再試行を妨げる壊れた状態の不完全な venv が残らない

コメント

Markdown 対応