리더블 프로그래밍으로 구현한 자율주행 로봇 코어

Claude Code 작업 스킬 10개

모듈 생성, 테스트 생성·실행, 의존성 추가, CMake 타깃 구성, 문서 생성, 포맷 검사, 정적 분석, 커버리지 측정, 품질 검증 스킬을 받습니다. .claude/skills/의 작업 절차를 읽고 수정해, Claude Code에 프로젝트 기준에 맞는 개발 작업을 맡길 때 사용할 수 있습니다.

AI와 함께 쓰는 개발 기준 문서

CLAUDE.md와 context/의 C++·CMake·Doxygen·테스트 기준, 프로젝트별 설계 명세가 포함됩니다. AI에게 코드를 요청할 때 참고할 규칙과 구조가 준비되어 있어, 내 프로젝트의 요구사항과 예외를 여기에 덧붙여 작업 문맥으로 사용할 수 있습니다.

동시 실행과 데이터 흐름 구현

ThreadPool, Scheduler, Producer → Transformer → Consumer 파이프라인의 헤더와 구현 소스를 받습니다. 작업을 여러 스레드에 나누거나 주기적으로 실행하고, 수집한 데이터를 처리 단계로 연결하는 코드의 출발점으로 쓸 수 있습니다.

설정·로그·오류 처리와 공통 라이브러리

YAML 설정 읽기, spdlog 기반 로그, Tracy 프로파일러 연동, Result<T> 오류 처리, 파일·메모리·시간·물리 단위·문자열 유틸리티가 포함됩니다. 예를 들어 설정값을 읽어 실행 동작을 바꾸고, 성공·실패를 명시적으로 반환하는 방식을 실제 구현과 함께 살펴보고 가져올 수 있습니다.

설치 스크립트와 CMake 빌드 구성

macOS·Linux 환경 설치·확인 스크립트, debug·release·ci·profile 프리셋, 외부 라이브러리 의존성 구성을 받습니다. 실행 파일과 라이브러리, 테스트가 나뉜 프로젝트 구조에 내 코드를 추가하고 목적에 맞는 프리셋으로 빌드할 수 있습니다.

테스트 코드와 품질 검사 도구

Catch2 단위·통합 테스트, clang-format·clang-tidy 설정과 실행 스크립트, 커버리지 측정 구성, GitHub Actions 워크플로가 들어 있습니다. 기존 테스트를 참고해 새 기능의 검사를 추가하고, 수정한 코드의 형식·정적 분석 결과와 테스트 결과를 확인할 수 있습니다.

센서 융합 로봇 시뮬레이션 소스

IMU·LiDAR·GPS·카메라 데이터를 모사하는 실행 예제를 받습니다. Scheduler → SensorQueue → Pipeline → MotionCommand 흐름을 따라가며 코어 모듈이 하나의 애플리케이션에서 연결되는 모습을 확인하고, 데이터 처리 단계를 바꿔 볼 수 있습니다.

프로젝트 설명서와 API 문서 구성

원본 README, 설치·사용 설명서, Doxygen 설정과 문서 생성 워크플로를 함께 제공합니다. 디렉터리별 역할과 실행 방법을 확인하고, 소스의 문서 주석을 기반으로 API 문서를 만드는 구성을 활용할 수 있습니다.