データ・AIのスキル

音声・映像・テキストをリアルタイムにやり取りするAIアプリの開発を支援します。文字起こしや音声翻訳、会話の中断処理、旧モデルからの移行も扱います。

• リアルタイム音声対話アプリの開発
• 文字起こしや音声翻訳を追加したいとき
• 音声とカメラ・画面の画像を送りたいとき

Gemini APIを使うアプリの実装を支援します。文章・画像・動画・音声の生成から、会話の継続、外部ツールとの連携、調査処理、既存APIからの移行まで扱います。

• 会話の文脈を引き継ぐチャットの開発
• 画像・動画・音声生成を追加したいとき
• 外部ツール連携と定型データ出力

依頼する作業の種類と処理量からAIモデルごとの費用を概算し、品質やリスクに見合う低コストの候補を、安価な代替案や上位候補との比較表で示します。

• 大量のコード修正用モデルを選びたいとき
• セキュリティレビューの費用比較
• 長文分析の費用を見積もりたいとき

複数AIによる審議結果を読み解き、承認・却下などの票数、定足数、モデルの独立性を確認するスキル。重要な反対意見も示し、次に取るべき行動を整理します。

• 完了した審議の結論を知りたいとき
• 票数と定足数の確認
• モデルの独立性と反対意見の検討

AIへの依頼を、目的・出力形式・制約が明確なプロンプトに整えます。複雑な作業の分解や役割分担、検証手順、不確実な情報の扱いまで組み込みます。

• 曖昧なAIへの依頼を改善したいとき
• API文書作成の指示を設計したいとき
• コード生成に検証手順を加えたいとき

既存のGitHub Copilot契約を使い、複数AIによる調査にCopilot CLIを追加します。認証やモデル指定、使えない場合の処理を定めます。

• 複数AIの調査にCopilotを加えたいとき
• Copilotによるコード説明と探索
• CI向けのCopilot認証設定

複数のLLMに役割を割り当て、提案と相互批評を通じて判断材料をまとめます。予算上限や議論の深さを設定し、合意点だけでなく異論やリスクも残すスキルです。

• 意思決定前に選択肢を比較したいとき
• コードや戦略を多角的に評価したいとき
• リスクを含む実装計画の作成

複数エージェント間の引き継ぎで生じる時間や情報の損失を整理し、単独での作業と比較して、役割の削減や共有コンテキストへの再構成を検討するスキル。

• エージェント追加前の構成点検
• 遅いワークフローの連携負担調査
• 同意だけの役割を見直したいとき

依頼の範囲を広げず、専門家が使う一次資料・手法・検証基準を整理し、同じ課題をより深く扱うための具体的なプロンプトへ書き直すスキル。

• 範囲を広げず依頼を深めたいとき
• 元資料と専門家の手法の整理
• 結果を確かめる基準の明確化

OpenRouter API連携の設計・実装・不具合調査を支援するスキル。モデルや代替経路、推論量、出力上限を確認し、品質・費用・速度の条件に沿って調整します。

• OpenRouter API連携を設計したいとき
• 空の回答や出力途切れの原因調査
• 代替モデルや接続先の制限設定

Fableが正当な依頼を誤って拒否する場合に、目的と構成を保ちながら原因になりそうな表現だけを修正します。修正後の全文と、変更した文の対応を提示します。

• Fableで誤って拒否された依頼の修正
• 許可されたセキュリティ作業の表現確認
• 医療・実験関連の依頼文の調整

tika-evalのH2データベースをSQLで直接調べ、標準レポートにない件数集計や抽出結果の前後比較、文字コードの変更傾向を確認するスキル。

• 標準レポートにない件数を集計したいとき
• 抽出テキストの変更前後を比較したいとき
• 検出文字コードの変化を調べたいとき

研究データを論文投稿向けの図に整えます。複数グラフの配置、誤差や有意差の表示、色覚に配慮した配色、投稿先に合わせた寸法・解像度・形式の調整を支援します。

• 論文投稿用の図を作りたいとき
• 複数のグラフを一枚にまとめたいとき
• 配色と白黒での見やすさの調整

科学データの形式や構造、欠損、統計的な特徴を調べ、Markdownの報告書にまとめます。200以上の形式を対象に、品質の確認と次に行う分析の検討を支援します。

• 実験表の欠損や外れ値を確認したいとき
• FASTQの配列長や品質を調べたいとき
• 顕微鏡画像の構造や付随情報の確認

実験やアンケートなどの研究データについて、統計手法の選択と前提条件の確認から、効果の大きさの評価、必要な標本数の計算、APA形式の結果報告まで支援するスキル。

• 実験やアンケートの群を比較したいとき
• 検定の選択と前提条件の確認
• 研究に必要な標本数の計画

研究に必要な人数や試料数を、効果の大きさと検出する確率から見積もります。標準的な検定や複雑な設計に対応し、脱落率などを踏まえた必要数と計算根拠をまとめます。

• データ収集前に必要数を見積もりたいとき
• 固定人数で検出できる差を知りたいとき
• 効果の想定別に必要数を比べたいとき

地理データを点・線・面・ヒートマップで表す地図アプリの開発を支援します。AntV L7を使い、データの読み込みから操作やアニメーション、性能調整まで案内します。

• GeoJSONやCSVの地点表示
• 地図上で移動経路を動かしたいとき
• 地域ごとの密度をヒートマップ化

Google AdsやSEO設定、コードの変更をGoogle Geminiに確認し、合否レビュー、弱点を探す検証、自由な相談で別の見解を得るスキル。

• Google Adsの変更に別の意見がほしいとき
• SEOメタデータの変更を確認したいとき
• コード変更案の弱点を探したいとき

CSV・Excel・JSONのデータから、主要指標のカードや複数のグラフ、考察、データ表をまとめた、オフラインでも開けるHTMLレポートを作るスキル。

• CSVやExcelからレポートを作りたいとき
• 主要指標のダッシュボード作成
• 傾向や異常値を説明したいとき

数値や関係データに合うグラフを選び、AntV APIで静止画像を生成します。棒グラフや折れ線、組織図などを作成し、Markdownで使える画像リンクを返します。

• 月別の推移を折れ線で示したいとき
• 分類別の数値を棒グラフで比較
• 構成比を円グラフで示したいとき

Grug／Grugformerの実験用コピーでモデルや学習処理を変更し、差分と結果を記録して、有効だった変更を基本テンプレートへ反映するスキル。

• 注意機構やマスク処理を試したいとき
• 最適化処理や学習ループを変えたいとき
• 実験成果を基本テンプレートへ戻すとき

モデルの重みをHugging Face Hubに公開し、README.mdの注意書きとOpenMDW 1.1のライセンス表記を整え、公開後の内容も確認します。

• モデルの重みをHubに公開したいとき
• モデル更新後の公開文書の確認
• OpenMDW 1.1の表記を整えたいとき

Marinの学習環境を点検するcanaryと、小さな設定変更を試すdailyを起動し、終了までの監視、評価結果の記録、dailyの完了記録まで進めるスキルです。

• canaryで学習環境を点検したいとき
• dailyで少数の設定変更を試したいとき
• 実行を終了状態まで監視したいとき

JAX・Levanter・Marinの学習処理を計測し、起動やコンパイル、計算・通信の遅延を分析して、変更前後の性能差をレポートにまとめるスキルです。

• 学習の起動やコンパイルが遅いとき
• 重い演算や通信待ちを特定したいとき
• 変更前後の学習性能を比較したいとき