Synthèse automatique
Interroge le monde CARLA en direct et transforme une description d'entité (type, rôle, couleur, proximité) en identifiant d'acteur exploitable par d'autres skills, en exposant aussi l'instantané du monde, les boîtes englobantes du niveau, des raycasts et la projection d'un point au sol.
Points forts
- Résolution par attributs stables (blueprint, rôle, couleur) plutôt que par un rang ou un index inexistant chez les acteurs homologues
- Combinaison de filtres et du prédicat --nearest avec --near/--near-id pour isoler un seul acteur parmi plusieurs modèles identiques
- L'option --full expose couleur, rôle, taille et yaw pour repérer le champ discriminant avant de filtrer
- Sortie directement réutilisable : l'id obtenu alimente les skills de télémétrie, bounding-boxes, contrôle véhicule ou spectateur
Limites
- Suppose un serveur CARLA déjà lancé, joignable, et la PythonAPI installée pour l'interpréteur actif ; validé seulement sur CARLA 0.9.16
- --nearest ne reflète qu'une distance à un instant donné : l'id reste stable, mais la proximité doit être requêtée
- Les chemins scripts/ et references/ sont relatifs au dossier du SKILL.md et doivent être préfixés en absolu ; les coordonnées négatives exigent la forme --near=-24,-57,0.6
À utiliser dès qu'il faut traduire une description d'acteur (« la prius rouge », « le piéton le plus proche ») en un id concret, ou lire des données au niveau du monde comme le snapshot, les bounding-boxes de niveau ou un raycast sémantique.
À éviter si aucun serveur CARLA n'est démarré ou si la PythonAPI n'est pas installée pour l'interpréteur, ou pour des requêtes ordonnées le long d'une voie (files de véhicules) ou des jonctions, qui relèvent du skill cartographie/waypoints.
Analyse de sécurité
PrudenceThe document is an instruction/reference file for querying a running CARLA simulator; described operations (actors, snapshot, level-bbox, raycast, ground, ros-topics) are read-only and explicitly state no world change. Risk is limited to executing local helper scripts and talking to a local server, which warrants 'caution' rather than 'safe' because the referenced scripts are opaque in this artifact and should be inspected before listing.
- •Skill directs the agent to execute bundled shell and Python entry points (bash scripts/check_env.sh, python3 scripts/world_data.py) that are not included in the supplied content, so their actual behavior cannot be audited here; only the documentation's description (read-only world queries) can be assessed.
- •Requires sourcing scripts/env.sh and opening an RPC connection to a CARLA server (CARLA_HOST/CARLA_PORT), i.e., network access to a local service — legitimate but a privileged capability.
- •No prompt-injection or role-manipulation attempts, no obfuscated payloads, no curl|sh, no destructive filesystem commands, and no instructions to transmit credentials or tokens were observed.
- •References bundled scripts (scripts/check_env.sh, scripts/env.sh, scripts/world_data.py) that are not included in the submitted skill content, so their behavior cannot be verified; `source scripts/env.sh` executes that file with no integrity check.
- •Uses bash and Python execution plus a network connection to a CARLA server whose address comes from CARLA_HOST/CARLA_PORT, so it can be pointed at non-local hosts.
- •The 'Paths' note tells the agent to prefix relative paths with an absolute path, which in practice can resolve `source`/`bash` targets inside the user's project directory — an untrusted location — rather than the skill directory.
- •All described operations are read-only queries (actors, snapshot, level-bbox, raycast, ground, ros-topics) with no destructive, exfiltration, or obfuscated behavior seen.
Exemples
List all the priuses in the CARLA world, then narrow it down to the red one and give me its actor id.Which pedestrian is currently closest to the ego vehicle? Resolve it to one actor id using --nearest.There are three identical vehicles near the intersection — dump their full attributes (colour, role, yaw) so I can tell them apart and pick the right id.name: world-data description: Queries the live CARLA world and resolves an entity description into a concrete actor id — find actors by type, role, or colour, or the single one nearest a point/actor; read the world snapshot; get static level bounding boxes by label; cast rays for semantic points; project a point to the ground; or (ros-topics) list the native ROS 2 topics each actor should be publishing and why any is silent. Identifies by stable attributes, not by any rank/order. Use when the user asks "what actors are here", "find the red prius", "the vehicle nearest the ego", "list the pedestrians", or needs a specific actor id for another skill. license: MIT compatibility: Any OS with the CARLA PythonAPI installed for the active interpreter and a reachable, already-running CARLA server. Does NOT need UE4_ROOT. Tested against CARLA 0.9.16. metadata: group: python-api prerequisites: scripts/check_env.sh reference: references/world-data.md
Query the world (and resolve entities)
Paths.
scripts/…andreferences/…below are relative to the directory holding this SKILL.md. Your working directory is the user's project, not that directory, so prefix them with its absolute path or the command is not found.
The resolver skill. Other skills act on one entity by id; this one finds that id when the request is a description — "a prius" (but there are three), "the nearest walker", "the 3rd vehicle". It also reads world-level data: snapshot, level bounding boxes, raycasts, ground projection.
Identifying a specific actor (the core use)
There is no ordering / rank — peer actors have no meaningful order, so "the 3rd one" is not a thing. Identify by a stable attribute or a spatial predicate, narrowing until one remains, then use its id:
- by type/blueprint:
--filter '*prius*',--filter walker.pedestrian.* - by role:
--role hero - by colour (tells identical models apart):
--color 255,0,0 - the single closest to a point/actor:
--near X,Y,Z/--near-id Nwith--nearest(a predicate — "the closest" — not an index) --fulldumps every attribute (colour, role, size, yaw), so you can spot the distinguishing field and filter by it (or just read the id)
So "the red prius" → actors --filter '*prius*' --color 255,0,0; "the prius
nearest the ego" → actors --filter '*prius*' --near-id <ego> --nearest. Either
yields an id to hand to telemetry / bounding-boxes / control-vehicle /
control-spectator. For junctions ("3-way intersections") use the map-waypoints
skill's junctions --arms 3.
Moving objects: a distance is a single-frame snapshot and changes as actors
move, so --nearest is only "closest right now". The id is the stable handle
— resolve once, then act on the id; re-query for a fresh distance. (An inherent
order only exists in special cases like a queue of vehicles along a lane — that is
a lane query, not this generic actor list.)
Instructions
Progress:
- [ ] Step 1: Check prerequisites (bash scripts/check_env.sh), clear FAILs
- [ ] Step 2: actors --filter/--role/--color [--nearest] until one remains → its id
- [ ] Step 3: hand the id to the action skill; or use snapshot/level-bbox/raycast/ground
Commands need CARLA_HOST/CARLA_PORT from scripts/env.sh. Negative
coordinates: use the = form (--near=-24,-57,0.6).
Step 1: Check prerequisites
bash scripts/check_env.sh
Step 2-3: Query
source scripts/env.sh
python3 scripts/world_data.py actors # everything (non-traffic)
python3 scripts/world_data.py actors --filter '*prius*' # all priuses (ids + locations)
python3 scripts/world_data.py actors --filter '*prius*' --full # + color/role/size to tell them apart
python3 scripts/world_data.py actors --filter '*prius*' --color 255,0,0 # the red one
python3 scripts/world_data.py actors --filter '*prius*' --near-id 100 --nearest # closest to actor 100
python3 scripts/world_data.py snapshot # frame / time / count
python3 scripts/world_data.py level-bbox --label TrafficSigns # static boxes by label
python3 scripts/world_data.py raycast --from=0,0,1 --to=50,0,1 # semantic hits along a ray
python3 scripts/world_data.py ground --at=20,20,50 # drop to the ground
python3 scripts/world_data.py ros-topics # ROS 2 topic tree per actor
Resolving ROS 2 topics (ros-topics)
The same resolver job, one level up: it maps live actors to the topics the server
should be publishing, and names the reason for each silent one. It needs no
ROS 2 installation — it derives the names the way the server does, so it answers
the half ros2 topic list cannot ("the topic is missing — why?").
world topics (exist whenever the server runs with --ros2):
rt/clock [rosgraph_msgs/Clock] every tick
rt/carla/map [std_msgs/String] OpenDRIVE, LATCHED, re-sent on map load
rt/tf [tf2_msgs/TFMessage] per registered actor, unless ros_publish_tf=false
hero vehicle(s): 1
id=112 vehicle.lincoln.mkz_2017 ros_name=hero
<- rt/carla/hero/vehicle_control_cmd [carla_msgs/CarlaEgoVehicleControl]
<- rt/carla/hero/ackermann_control_cmd [ackermann_msgs/AckermannDriveStamped]
sensors: 2
id=113 sensor.camera.rgb ros_name=front [NOT enabled_for_ros -> SILENT]
-> rt/carla/hero/front/image [sensor_msgs/Image]
-> rt/carla/hero/front/camera_info [sensor_msgs/CameraInfo]
id=114 sensor.other.obstacle ros_name=actor114
(no native publisher for sensor.other.obstacle)
Three reasons an expected topic is absent, all visible above: the sensor is not
enable_for_ros()-ed ([[create-sensor]] ros --id N), the sensor type has no
publisher at all, or the vehicle is not role_name = hero (only the hero is
registered). If even rt/clock is missing, the problem is upstream — the build
or the launch flag ([[run-carla-server]] ROS2=1).
On CARLA 0.10.0 (the UE5 line: 5.5 and 5.8)
ros-topics is the only mode that changes. rt/carla/map does not exist on
0.10.0: CarlaMapPublisher is present in 0.9.x and absent from
LibCarla/source/carla/ros2/publishers/ in 0.10.0, so nothing ever advertises
the OpenDRIVE topic. The mode detects the server version and says so rather than
listing a topic you would then hunt for; read the map with map.to_opendrive()
over RPC instead.
rt/clock and rt/tf behave the same on both. On 0.10.0, rt/tf publishing is
additionally gated globally by World.set_publish_tf(), which is new.
The actor-query modes are unchanged, and 0.10.0 adds a few worth knowing:
world.get_traffic_sign(), world.get_names_of_all_objects() and
world.set_imu_sensor_gravity() — plus world.get_ego_spawn_points() and
world.spawn_custom_mesh(), which are UE 5.8 only
([[check-ue5-limitations]]). CityObjectLabel gained Rock, which matters
for level-bbox if you hard-code label integers.
Examples
Example 1: 1 vehicle among many
User says: "get the prius closest to me" (ego = id 100)
actors --filter '*prius*' --near-id 100 --nearest → e.g. id=137. Then
telemetry show --id 137. (Or "the red prius" → --color 255,0,0.)
Example 2: survey the scene
User says: "what's around?"
actors for the movable actors, snapshot for the frame/count.
Example 3: where's the ground here
User says: "what's the ground height at (20, 20)?"
ground --at=20,20,50 → projects down to the road surface + its semantic label.
Troubleshooting
Problem: too many actors match
Cause: broad filter.
Solution: narrow by --role/--color, or take --nearest --near-id N; use
--full to find a distinguishing attribute, then the id.
Problem: expected actor not listed
Cause: it's a traffic light/sign/spectator (hidden by default).
Solution: add --all.
Problem: raycast/ground returns nothing
Cause: the ray misses geometry, or no ground within --search.
Solution: widen the ray / raise --search; check the start point is above ground.
Outputs
Text listings (actors, boxes, points) — no world change. The actor ids it prints are inputs for the action skills.
Detail (attribute/nearest selection, level bbox labels, cast_ray/project_point, snapshot fields) in references/world-data.md.
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/download' --output '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md.part' '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Environnement déclaré par l’auteur : Any OS with the CARLA PythonAPI installed for the active interpreter and a reachable, already-running CARLA server. Does NOT need UE4_ROOT. Tested against CARLA 0.9.16.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/world-data' && cp -R '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n' '.claude/skills/world-data'Cursor
test -f '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md' && mkdir -p '.cursor/skills' && test ! -e '.cursor/skills/world-data' && cp -R '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n' '.cursor/skills/world-data'Codex
test -f '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md' && mkdir -p '.agents/skills' && test ! -e '.agents/skills/world-data' && cp -R '.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n' '.agents/skills/world-data'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n'openskills read 'carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/carla-world-queries-entity-resolver-mtz9jr2n/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Créer des cartes interactives avec kepler.gl
Data & IA
Création de cartes interactives et export HTML autonome avec le package Python keplergl, à partir de données géospatiales (DataFrame, GeoJSON, CSV).
Optimisation de paramètres par agent
Data & IA
Guide d'optimisation de systèmes configurables avec objectif mesurable, via des essais bornés et une recommandation fondée sur des preuves.
Relance des visiteurs ICP
Data & IA
Identifiez les utilisateurs inscrits correspondant au profil client idéal mais qui n'ont pas activé, et rédigez des messages de relance personnalisés pour les réengager.