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🚗 Automotive AI Skills(自動車AIスキル集)

License: MIT PRs Welcome Contributor Covenant

自動車の診断・整備・修理・カスタマイズ・車両所有に関するAIスキルのオープンソースコレクションです。初心者からプロの整備士まで幅広く活用できます。

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📖 Webサイト版: shoka-jp.github.io/automotive-ai-skills


車種を選んで、すぐ試す

車種別チェックメーカーを開く → · N-BOXの購入前チェック · 中古N-BOX購入前ガイド · English

車種と目的を選び、公式出典を確認して、質問文をコピーする流れ

  1. 車種と目的を選ぶ。購入前・症状・リコール記録・整備計画・見積もり・販売説明に対応。
  2. 型式・製造年・仕向けに合う資料と、確認すべき質問を読む。
  3. 質問文を使いたいAIへコピー、Markdownで保存、または印刷する。

登録・APIキー・診断機は不要。 入力を送信・保存せず、共有リンクには車種と目的だけを含めます。AI診断や公式の個別照会は実行しません。

メーカー等の出典を確認した7件を日本向け8車種から参照できます。他の車にも共通手順を利用でき、資料全体は17件です。品質と限界 · 車種をリクエスト

役立ったら、GitHubの Star で保存・応援していただけると嬉しいです。確認できた事例や訂正も歓迎します。

概要

大規模言語モデル(LLM)はガレージでも十分に役立ちます。ただし、それは適切な構造・文脈・限界の認識を持ってプロンプトを与えた場合に限ります。本リポジトリはその構造を「スキル」としてパッケージ化したものです。厳選されたプロンプトフレームワーク、ワークフロー、ガードレールにより、汎用AIアシスタントを自動車特化のアシスタントに変えます。

各スキルには以下が定義されています。

スキルはプラットフォーム非依存です。Claude、ChatGPT、ローカルモデルなど、十分な能力を持つAIアシスタントであればどれでも利用できます。ドキュメント主体のため、利用にコードは不要です。

特徴

スキル一覧

すべてのスキルに日本語版があります(下表のリンクは日本語版です。各ページから英語版に切り替えられます)。

スキル 内容
🔧 Mechanic Assistant(整備士アシスタント) 修理手順、トルク値、工具、システム解説
🔌 OBD-II Diagnostic Assistant(OBD-II診断) 故障コード、フリーズフレーム、ライブデータの解釈
📅 Vehicle Maintenance Planner(整備計画) 車両に合わせた予防整備スケジュールと費用計画
🔍 Used Car Inspector(中古車チェック) 購入前チェックリスト、注意サイン、価格交渉支援
🩺 Vehicle Troubleshooting(症状別トラブルシュート) 異音・漏れ・振動・警告灯からの原因絞り込み
🏁 Vehicle Customization Advisor(カスタム相談) 改造計画、フィッティング計算、施工順序、車検・法規面の注意
⚡ EV Assistant(EVアシスタント) 充電戦略、バッテリー健全性、航続距離、EV特有の整備
🏍️ Motorcycle Mechanic(バイク整備) 二輪の整備・診断、キャブ/FI、バルブ、サスセッティング
🛢️ Diesel Specialist(ディーゼル専門) コモンレール、DPF/EGR/アドブルー、グロープラグ、ターボ
🕰️ Classic Car Restorer(旧車レストア) ポイント点火、キャブレター、錆診断、絶版部品の調達
🚛 Fleet Manager(フリート管理) 複数車両の整備スケジュール、コスト追跡、稼働計画
🛞 Tire & Wheel Advisor(タイヤ&ホイール) サイズ計算、フィッティング、夏冬戦略、摩耗診断、TPMS
🚚 Commercial Vehicle & Truck Assistant(商用車・トラック) エアブレーキ、運行前点検、固縛、重量の基礎
🎨 Body & Paint Assistant(板金・塗装) へこみ・傷の評価、修理方法の選択、色合わせ、DIYの限界
🪝 Towing & Trailer Advisor(牽引・トレーラー) ヒッチ、垂直荷重、トレーラー配線とブレーキ、蛇行予防
🔊 Car Audio & Electronics Assistant(オーディオ・電装) ヘッドユニット、アンプ、ドラレコ、12V配線の規律、CANの限界
📝 Service Intake Assistant(整備受付) 症状の聞き取り、申告と確認結果の区別、整備士への申し送り
🧾 Repair Estimate Reviewer(修理見積もりレビュー) 修理見積もりの作業範囲・根拠・計算・確認事項を比較
🏷️ Used Car Listing Assistant(中古車販売説明) 裏付けのある仕様・状態・価格内訳から中古車の掲載原稿を作成
📣 Vehicle Recall Checker(リコール確認) 公式照会先、個別車両への適用、改修済みの根拠と未確認事項を整理

日本のユーザー向けコンテンツ

車なしで試すOBD-II MCPデモ — 実行コマンド、模擬データの取得結果、確認できること・できないこと。

インストール

読むだけならインストール不要です(skills/ またはWebサイトを閲覧)。より深く統合する場合:

Claude Code(プラグイン — 推奨)

このリポジトリはClaude Codeのプラグインマーケットプレイスです。Claude Code内で:

/plugin marketplace add shoka-jp/automotive-ai-skills
/plugin install automotive-ai-skills@automotive-ai-skills

全20スキルがネイティブスキル(各フォルダのSKILL.md)としてインストールされ、車の質問をすると自動で発動します。

OpenAI Codex

このリポジトリのクローン内でcodexを起動するとAGENTS.mdが自動で読み込まれます。グローバル設定やスキルごとのスラッシュコマンド化はCodexガイド(英語)を参照。

実車を読む: obd2-mcp 🔌

このスキル集は「知識」レイヤーです。姉妹プロジェクトの obd2-mcp は「道具」レイヤー — 安価なELM327アダプタ経由で、AIが実車の故障コード・ライブデータ・フリーズフレームを直接読めるMCPサーバーです(モック車両同梱なのでハードウェアなしでも試せます):

ソースからビルドして試す手順(英日)

その他

git clone https://github.com/shoka-jp/automotive-ai-skills.git

使い方

  1. 状況に合ったスキルを選ぶ(上の一覧を参照)
  2. スキルの推奨ワークフローを読む — 集めるべき情報(車両情報、症状、測定値)が書かれています
  3. プロンプト例をコピーし、自分の車両情報に合わせて修正する
  4. 対話的に進める — 一問一答ではなく、結果を報告しながら絞り込む設計です
  5. Limitations(限界)の節を尊重する — 安全に関わる数値は必ず純正資料で確認し、リスクの高い作業は専門家に依頼してください

リポジトリ構成

automotive-ai-skills/
├── README.md                 # 英語版README
├── README.ja.md              # このファイル
├── LICENSE                   # MITライセンス
├── CONTRIBUTING.md           # コントリビューションガイド
├── CODE_OF_CONDUCT.md        # 行動規範
├── CHANGELOG.md              # 変更履歴
├── SECURITY.md               # セキュリティポリシー
├── docs/                     # ガイド・FAQ・免責事項
│   └── ja/                   # 日本向け: 車検チェックリスト、日本ユーザーガイド
├── data/known-issues/        # 車種別の既知問題データベース(コミュニティ投稿)
├── examples/                 # 会話例(日英)
├── integrations/             # Claude Projectテンプレート、統合システムプロンプト
└── skills/                   # 20スキル(各フォルダに README.md / README.ja.md / SKILL.md / skill.yaml)

ロードマップ

コントリビューション

新スキルの追加、既存スキルの改善、誤りの修正、翻訳、会話例の追加を歓迎します。

安全に関する免責事項

これらのスキルは一般的な自動車情報を提供するものであり、専門的な助言ではありません。車両の作業は安全に直結するシステムを含みます。数値・仕様は必ず純正整備書で確認し、ブレーキ・ステアリング・エアバッグ(SRS)・燃料・高電圧系の作業は、少しでも不安があれば資格を持つ専門家に依頼してください。詳細は安全免責事項(英語)を参照してください。

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役立った方は、次の方法で開発を応援していただけます。

ライセンス

MIT © 2026 Sho Kamakura

注: 本翻訳は英語版READMEを基にしています。内容に差異がある場合は英語版が優先されます。