データ・AIのスキル

Webサイトの情報収集とデータ抽出をApifyで自動化するスキル。収集プログラムの実行、結果の取得、再利用するタスクの作成、実行ログの確認まで扱います。

• Google Placesで店舗情報を集めたいとき
• 必要な項目をJSONで取得したいとき
• 定期収集用のタスクを作りたいとき

AI ML APIの操作を自動化するスキルです。Rube MCPを通じて使えるツールと必要な入力形式を調べ、接続確認から処理の実行まで進めます。

• AI ML APIのツールを調べたいとき
• 実行前にサービス接続を確認したいとき
• 最新の入力形式に沿って実行したいとき

Alpha Vantageの操作を自動化するために、利用できるツールと最新の入力仕様を調べ、接続状態の確認から実行までを案内するスキル。

• Alpha Vantageのツールを探したいとき
• 実行に必要な入力を確認したいとき
• 有効な接続で一連の処理を進めたいとき

文章分類や画像認識、音声の文字起こしをJavaScriptに組み込むスキル。ブラウザやNode.jsでのモデル選びから実行設定、メモリ管理まで案内します。

• JavaScriptで文章分類したいとき
• ブラウザで画像認識したいとき
• 音声の文字起こしを実装したいとき

新しい LLM を MNN で動かすため、モデルの取得と構造分析、項目の対応付け、出力比較、モデル書き出しを進めます。画像・音声や特殊な構造の対応手順も扱います。

• MNN に新しいテキストモデルを追加
• 配布モデルを MNN 形式に書き出す
• 元モデルと中間出力を比較したいとき

ドキュメントサイト、GitHub、PDF、動画などの資料を種類に応じて取り込み、AIエージェント向けスキルの作成・更新・配布用パッケージ化を進めるスキル。

• ドキュメントサイトからスキルを作りたいとき
• リポジトリやPDFの内容を再利用したいとき
• 元資料に合わせたスキルの更新

使うAIツールと目的に合わせ、曖昧な依頼を貼り付けて使えるプロンプトに整えるスキル。文章・画像生成や開発エージェント向けに、出力形式や作業範囲も明確にします。

• 曖昧なアイデアを指示文にしたいとき
• 特定AI向けのプロンプト改善
• 開発エージェントの作業範囲を指定

CARLA内の車両などを囲む3Dボックスを取得・表示し、カメラ画像上の2D枠へ変換します。枠付きPNGと座標のJSONを出力し、検出データの注釈作成に使えます。

• カメラ画像の車両に枠を付けたいとき
• 物体検出用の枠座標の書き出し
• 車両の寸法確認

CARLAのカメラやLiDARなどからデータを読み取り、ライブ表示やファイル保存、単発の値確認を行います。複数センサーの同時表示やROS 2配信状態の確認にも対応します。

• 車両カメラの映像をライブ確認
• カメラ画像やLiDARを一定時間保存
• GNSSセンサーの値を確認したいとき

AIが参照する文書や推薦用データをPineconeで管理し、意味やキーワードで検索する仕組みを作るスキル。データ登録から条件付き検索、利用者別の分離まで扱います。

• AIの回答用に文書を検索したいとき
• 意味とキーワードで検索したいとき
• 利用者別に検索データを分けたいとき

AIエージェントのプロンプト・スキル・記憶を、評価課題の結果に基づいて反復改善するためのスキル。変更の検証や取り消し、Gitでの履歴管理も案内します。

• 既存エージェントの性能を改善したいとき
• 業務固有の評価課題を作りたいとき
• 失敗からスキルや記憶を改善したいとき

社内文書やWebページを取り込み、関連資料を検索して答えるAIアプリを作るスキル。LlamaIndexによる文書整理から質問応答・会話・回答評価まで案内します。

• 社内文書の質問応答を作りたいとき
• 会話の文脈を覚えるチャットの構築
• ファイル・Web・データベースの横断検索

LLMアプリの処理の流れを記録して不具合を調べ、回答品質の評価やプロンプト・モデルの比較を進めます。Phoenixの導入から本番監視、自前での運用まで扱います。

• AIアプリの動作記録から原因を調べたいとき
• 質問セット全体の回答品質を評価したいとき
• プロンプトやモデルを実験で比較したいとき

入力ごとに一部の専門ネットワークを使うMoEモデルの学習を支援。DeepSpeedなどで処理の振り分けや負荷分散、複数GPUへの配置を設定します。

• 一部の専門ネットワークを使うモデル設計
• 専門ネットワーク間の負荷分散
• 複数GPUへの分散配置

機械学習の学習指標や設定をW&Bに記録し、実験結果を比較・可視化します。学習条件の自動探索、データやモデルの版管理、チームでの結果共有まで支援します。

• 学習指標の記録と可視化
• 学習条件を変えた実験の比較
• より良い学習条件を自動探索したいとき

文書を検索して答えるチャットボットや、外部ツールを使うAIエージェントの実装を案内します。LangChainで会話履歴やモデル連携、実行状況の確認を扱います。

• 会話履歴を持つチャットボットの作成
• 参照元付きの文書質問応答
• 独自ツールを使うエージェントの作成

文章や画像の意味を数値で表す埋め込みを生成し、意味検索や類似度比較、文書のグループ分けに使うスキル。多言語モデルの選択やローカル実行も案内します。

• RAG用の文書埋め込みを作りたいとき
• 意味の近い文章を探したいとき
• 文書を話題ごとにまとめたいとき

Qdrantを使い、文章の意味の近さと属性条件を組み合わせた検索を実装します。文書を検索して回答に使うRAGの構築から、メモリ節約や分散構成の検討まで支援します。

• AI回答用の文書検索を作りたいとき
• 類似検索をカテゴリや日時で絞りたいとき
• 大量のベクトルのメモリを節約したいとき

AIへの入出力を定義して処理を組み合わせ、検索した資料を使う回答システムやエージェントを構築します。学習データと評価指標によるプロンプトの自動最適化も扱います。

• 資料を検索して答えるAIを作りたいとき
• 例と評価指標でプロンプトを改善したいとき
• AI処理を再利用できる部品に分けたいとき

NVIDIA Cosmos Policyのロボット操作を、LIBEROやRoboCasaの仮想環境で評価します。GPU環境の準備から画面なしでの実行、結果確認まで案内するスキルです。

• LIBEROで小規模評価を試したいとき
• RoboCasaのキッチン操作評価
• 画面のないGPUクラスタでの環境構築

言語モデルの出力を正規表現や文法で制約し、JSONや日付などの形式を整えるほか、分類・情報抽出・複数段階の処理をPythonで組み立てるスキル。

• 決めた構造のJSONを生成したいとき
• 日付・メール・識別子の形式を指定
• 固定ラベルで文章を分類したいとき

機械学習の設定・評価指標・モデルをまとめて記録し、実験結果の比較や再現を支援するスキル。モデルのバージョン管理から、ローカルやクラウドへの配備まで扱います。

• 実験の設定と評価結果を記録したいとき
• 実験ごとのモデル性能を比較したいとき
• 本番用モデルのバージョン管理

LLMの応答から必要な情報を取り出し、Pydanticで型や値を検証する実装を支援。抽出失敗時の自動再試行や、生成途中の結果を順次受け取る処理も扱います。

• 文章から連絡先や企業情報を抽出したいとき
• 記事を指定カテゴリに分類したいとき
• レビュー分析の出力を検証したいとき

画像と文章の意味の近さを使い、追加学習なしで画像の分類や自然文での検索を実装する手順を案内します。複数画像の一括処理や不適切な画像の分類も扱います。

• 追加学習なしで画像を分類したいとき
• 文章で画像コレクションを検索したいとき
• 画像と説明文の対応を比べたいとき