データ・AIのスキル

画像と文章を扱うAIモデルの追加学習に向け、学習対象の層やLoRA、画像解像度の設定を整理します。画像と文章の対応ずれなど、学習が進んでも評価が改善しない原因の確認も支援します。

• 画像と文章のタスク向け学習設定
• 画像処理部分を学習するか判断したいとき
• 学習しても評価が伸びない原因調査

意味の近さで探すベクトル検索とキーワード検索を組み合わせ、固有名詞やコードの一致も拾える検索を設計し、RAGや検索エンジンの実装に役立てるスキル。

• RAGで必要な資料を拾いやすくしたいとき
• 固有名詞やコードの完全一致検索
• 専門用語を含む検索の改善

LLMアプリの回答品質を、自動指標・人の評価・別のLLMによる採点で検証し、モデルやプロンプトの比較、変更後の品質低下の確認に役立てるスキル。

• モデルやプロンプトを比較したいとき
• プロンプト変更後の品質確認
• 公開前の性能低下を検出したいとき

NVIDIA DGX Sparkで機械学習の学習・推論環境を整えるスキル。コンテナやパッケージの選定、CUDAの互換性エラーの切り分け、GPU認識の確認を支援します。

• DGX Sparkの学習・推論環境構築
• CUDA互換性エラーを調べたいとき
• コンテナとpip導入の選択

NVIDIA DGX Sparkで機械学習の長時間実行前や障害時に、10種類の問題を点検するスキル。起動失敗、メモリ不足、速度低下の原因と対処を整理します。

• 長時間学習前のDGX Spark点検
• 空き容量があるのに起きるメモリ不足
• 学習途中の速度低下を調べたいとき

文章の意味を数値で表す埋め込みモデルを用途別に比較し、文書の分割や前処理、多言語対応を検討して、意味検索やRAGの検索品質を改善するためのスキル。

• RAG用の埋め込みモデルを選びたいとき
• 文書の分割サイズや区切り方の見直し
• コードや専門文書の検索設計

AIへの指示文を設計・改善し、回答のばらつきや出力形式の崩れを検証します。例の選び方、再利用できるテンプレート、JSON形式の出力を扱い、品質や応答時間を比較します。

• 回答がばらつく指示文を改善したいとき
• 再利用できるプロンプトを作りたいとき
• 指定形式のJSON出力を設計したいとき

社内文書や外部の知識を検索し、その内容を根拠に回答するAIを実装するスキル。文書のベクトル化から検索方式の選択、結果の並べ替えまで扱います。

• 社内文書の質問応答を作りたいとき
• チャットボットに専門知識を加えたいとき
• 自然文で文書を検索したいとき

NVIDIA DGX Sparkで長時間の機械学習を動かす際に、共有メモリの余裕を見積もり、メモリ不足への対処や温度・電力の監視、処理低下の原因確認を進めるスキル。

• 学習前にメモリの余裕を見積もりたいとき
• メモリ不足の原因と対処を確認したいとき
• 長時間学習の速度低下を調べたいとき

LangChain 1.xとLangGraphで、外部ツールを使うAIアプリを設計します。会話履歴や処理状態の管理、文書検索、動作の記録やテストも扱います。

• 外部ツールを呼ぶAIエージェント開発
• 会話履歴と処理状態を管理したいとき
• 文書処理と検索の流れを作りたいとき

分析結果を、背景・重要な発見・提案が伝わる報告やプレゼンに組み立てるスキル。数字や比較、グラフを聞き手の関心に結び付け、意思決定と次の行動につなげます。

• 経営層への分析結果の報告
• 四半期の事業レビュー資料の作成
• データを使った投資家向け説明の構成

Apache Sparkの遅いデータ処理を、データの分割、キャッシュ、通信量、メモリ設定から見直し、大規模な処理に向けた性能改善を支援するスキル。

• 遅いSparkジョブを調査したいとき
• メモリと実行プロセスの設定調整
• データの偏りと転送量の削減

dbtで分析用データを整えるために、加工処理の階層化、品質テスト、モデルの説明、差分更新を設計します。データモデルの命名やプロジェクト構成も整理します。

• dbtのモデル階層を整理したいとき
• データ品質テストを追加したいとき
• 大規模テーブルの差分更新の設計

Apache Airflowでデータ処理や定期ジョブの実行順序を設計し、再試行や待機処理、テスト、本番運用を見据えたワークフロー作成を支援するスキルです。

• データ処理を定期実行したいとき
• タスクの実行順序と依存関係の設計
• 独自タスクや待機条件を実装したいとき

データの欠損・重複・鮮度を検証し、処理工程に品質チェックを組み込むスキル。Great Expectationsやdbt tests、チーム間のデータ仕様の合意を扱います。

• データの欠損や重複を確認したいとき
• dbtのテストを整備したいとき
• チーム間でデータ仕様を合意したいとき

データと知りたい問いに合わせて、グラフやダッシュボードを作成します。比較が伝わる表現を選び、出典や前提を添え、軸・単位・欠損値も確認するスキルです。

• 比較内容に合うグラフを選びたいとき
• データからダッシュボードを作成
• 出典と前提を添えた図解の作成

表計算データの余分な空白や表記ゆれ、文字列扱いの数値、日付の不統一、重複を点検し、修正案と変更前後の確認を通じて分析前のデータを整えるスキル。

• 分析前に表計算データを整えたいとき
• 日付や文字の表記を統一したいとき
• 重複行や型の混在を見つけたいとき

OpenClawからOpenVikingの長期記憶や会話アーカイブ、取り込んだ資料を検索・管理します。検索結果の理由を調べたり、省略表示されたツール出力の続きを確認したりできます。

• 過去の好みや決定事項を思い出したいとき
• 過去の会話から正確なコマンドを探す
• 資料やAgent Skillsの取り込み・検索

OpenClawの会話記録をOpenVikingへ手動で同期し、保存した記憶を検索します。専用コマンドで必要なときに実行でき、同期の概要や関連する記憶を確認できます。

• 記録済みの会話を手動で同期したいとき
• 特定の話題に関する記憶を探したいとき
• 手動同期の結果を確認したいとき

ローカルのQ&A記録を集計し、話題ランキング、未解決の重要課題、前週との比較を英語の週報にまとめます。根拠となる発言や図表用の構造化データも残します。

• コミュニティのQ&A週報を作りたいとき
• 話題や活動量を前週と比較したいとき
• 未解決の重要課題を確認したいとき

OpenClawに長期記憶を追加するプラグインを、対話で必要な情報を集めて導入・設定します。会話の情報を保存し、別のセッションでも関連する記憶を呼び出せるようにします。

• OpenClawに長期記憶を追加したいとき
• 別の会話でも保存した情報を呼び出したいとき
• アシスタントや送信者ごとに記憶を分けたいとき

文書やメモ、コードから人物・組織・システムとその関係を抽出し、出典付きの知識グラフに整理します。可視化向けのファイル作成と既存グラフの更新に対応します。

• 資料内の人物・組織の関係整理
• 研究資料を出典付きで整理したいとき
• ソフトウェアの依存関係の整理

作業前にOpenVikingから関連する過去の実行経験を探し、適用条件と除外条件を確認します。現在の事実に合う経験だけを、作業の参考として読み込みます。

• 新しい作業に役立つ過去の経験を探したいとき
• 現在の条件に合わない経験の除外
• 過去の助言と現在のツール結果の照合

AIアプリの応答をPhoenixで評価する仕組みを作り、失敗例の分析から評価用データの準備、実験の実行、人の判定との照合まで進めるスキル。

• 失敗例に基づく評価基準づくり
• コードや言語モデルによる評価処理の作成
• RAGの検索と回答の忠実性の評価