データ・AIのスキル

OpenServで複数のAIエージェントを連携させ、調査・執筆・画像作成などを順に進めるワークフローを、作業の依存関係やデータの流れとともに設計するスキル。

• 調査と執筆の担当を連携したいとき
• 調査から画像作成までつなぎたいとき
• 並行作業の結果をまとめたいとき

トークンを保有・売買するウォレットの属性をNansenで調べ、有力な投資家の保有状況、新規ウォレットなどの資金フロー、直近の購入者を確認するスキル。

• Smart Moneyの保有と残高変化の確認
• ウォレット分類別の資金フロー比較
• 直近の購入者・売却者の調査

Chainbase CLIでトークン保有者や価格、ウォレットの取引履歴を調べ、Topsで暗号資産に関するXの話題や投稿も追跡するスキル。

• トークンの大口保有者や送金履歴の確認
• ウォレット残高とDeFi保有状況の確認
• SQLで独自の集計をしたいとき

Nansen APIをAPIキーなしで利用し、Tempo経由で呼び出しごとに支払うための設定とリクエスト作成を支援するスキル。資金移動や保有者データの取得に使えます。

• APIキーなしでNansenを使いたいとき
• Smart Moneyの資金流出入の取得
• トークン保有者データの取得

暗号資産ファンドや好成績のウォレットについて、資金の純流入出、売買、保有銘柄を調べ、大口投資家の動きを追跡するスキルです。

• ファンドが集める銘柄を調べたいとき
• 好成績ウォレットの現物売買の追跡
• 保有資産の集計と推移の確認

分散型GPU基盤でチャット、画像生成、文字起こしを組み込むために、0G Compute NetworkのSDK連携、モデル追加学習、料金精算を案内するスキル。

• チャットや画像生成をアプリに組み込みたいとき
• モデルの追加学習を準備したいとき
• 残高確認や提供者への資金振替

Claude CodeやCodex、AI向けSDKの接続先をAntSeedのローカルプロキシに設定し、選んだ提供者へモデルの推論リクエストを送るスキル。

• Claude CodeやCodexの接続設定
• AI向けSDKのローカル接続先設定
• 提供者のモデル・対応形式・料金の比較

継続的なリクエストや複数回やり取りするエージェントの処理を分解し、必要な処理容量と遅延を見積もるスキル。ピーク負荷、状態保持、タスク完了までのコストを整理します。

• 継続的なAIリクエストの容量見積もり
• エージェントの待ち行列や待機時間分析
• 完了タスク単位の資源コスト比較

モデル構成や精度、文脈長の変更が、重みの保存容量・生成中の状態・計算量・メモリ転送量に与える影響を見積もり、モデルや注意機構の比較を支援します。

• モデル構造ごとのメモリ需要比較
• 長い文脈の資源消費を見積もりたいとき
• 注意機構やMoEの構成比較

AIの学習や強化学習に必要なGPUメモリと処理時間を見積もり、状態の分割・再計算・外部退避・機器台数を比較して、障害復旧も含む期限内の完了を検討します。

• 学習が期限内に終わるか確認したいとき
• メモリ節約策と所要時間の比較
• 途中保存の間隔と復旧負担の検討

GPUの処理記録や実行時間をもとに、データの再読み込み・再計算・起動・同期待ちの影響を調べ、個別の処理改善がリクエスト全体の短縮につながるか分析するスキル。

• GPU処理が遅い原因を調べたいとき
• 処理統合による転送削減の検討
• 処理の依存関係とバッファ再利用の確認

モデルの実行に使う計算機器を、メモリ容量・計算性能・転送速度・消費電力・費用で比較し、期限と予算に合う候補や実測との差の原因を整理するスキル。

• モデルに合う計算機器を選びたいとき
• 必要なメモリ容量を確認したいとき
• 公称性能と実測の差を調べたいとき

複数のGPUにモデルや処理を分ける方法を、各カードのメモリ容量・通信量・待ち時間から比較し、応答時間や処理件数、費用に合う分割案を検討するスキル。

• 単一GPUに収まらないモデルの実行検討
• 複数GPUへの処理分割を比べたいとき
• サーバー内外の通信負担を見積もりたいとき

n8nでAIエージェントやチャットボットを設計するスキル。用途に合うノード選びから、ツール連携、会話履歴、JSON出力、人による承認まで扱います。

• 会話履歴付きボットを作りたいとき
• AIに外部ツールを使わせたいとき
• 決まったJSON形式で出力したいとき

LoopX管理下のベンチマーク実験を運用・分析し、実行条件をそろえた比較、エージェントの作業履歴からの成否・効率の診断、結果の整合性確認を支えるスキル。

• ベンチマーク実験の計画と実行管理
• 条件をそろえた基準実行と変更後の比較
• 作業履歴から成否と効率を診断したいとき

DeepChat付属のCLIで、モデル比較、画像・動画・音声生成、文字起こし、画像内の文字抽出を行います。稼働状況や設定、スキル・MCP連携の確認も支援するスキル。

• モデルの比較とベンチマーク記録
• 画像・動画・音声の生成
• 音声の文字起こしと画像内の文字抽出

Apache Hudiのテーブル設計を用途やデータ更新の条件から検討し、設計判断と理由を文書化します。対応する構成では設定や実行例もまとめます。

• 新規Hudiテーブルを設計したいとき
• 既存テーブルの設計を見直したいとき
• SparkとFlinkの設計比較

Apache Hudiのテーブル容量やファイルサイズ、パーティションの偏りを読み取り専用ツールで調べ、小さいファイルの蓄積や書き込み集中を診断します。

• テーブル容量と大きい分割を調べたいとき
• 小さいファイルの蓄積を確認したいとき
• 分割の細かさやデータの偏りの診断

指定URLからサイト内のリンクをたどり、本文をMarkdown・テキスト・HTMLで収集します。不要な共通部分を除き、ページ情報とともにAI向けの資料に整理します。

• ドキュメントをMarkdownで集めたいとき
• チャットボット用の資料準備
• 範囲を指定したブログ本文の収集

科学的なデータ可視化の図を、同梱のPythonスクリプトと模擬データで作成し、PNG・PDF・SVGと編集用スクリプトを出力するスキル。

• 科学図のテンプレートを試したいとき
• 相関や予測結果の図の構成比較
• 図のラベルや凡例を調整したいとき

数学モデリング競技の課題と添付データを読み解き、設問の分解から仮定の検討、変数・数式・制約・解法までを、コード実装に引き継げる報告書にまとめます。

• 競技課題の大問と依存関係の整理
• 曖昧な課題条件の解釈を比較したいとき
• モデル作成前の添付データの確認

数学モデリングの設計報告書を基に、再実行できる計算コードを作成し、解の検証と結果の記録を進め、論文に使うデータ由来の図表をPDFで出力します。

• 設計報告書に基づくモデルの実装
• 制約条件の確認と予測誤差の評価
• 計算結果を使ったPDF図表の作成

音声入力の文字起こしから口癖や重複を取り除き、背景・目的・制約・成果物を整理した Claude Code 向けの短い依頼文に整えるスキルです。

• 文字起こしメモを依頼文にしたいとき
• 長い音声入力の要件整理
• 口癖や重複表現の削除

PythonやTypeScriptのAIエージェントに実行記録を組み込み、Failproof AIへの連携を検証します。記録が出ない原因の調査や、自社環境で動く評価ワーカーの実装も支援します。

• エージェントの記録箇所を設計したいとき
• 既存エージェントへの実行記録の追加
• イベントやセッションが出ない原因調査