データ・AIのスキル

Marin SkyRLの強化学習実験を定義し、起動前の構成検証からIrisへの投入、動作確認まで進めるスキル。モデルやデータの依存関係、実行版も管理します。

• 強化学習実験を定義したいとき
• 起動前に資源配置や役割構成を検証
• 小規模実行で学習動作を確認

Hugging Faceのデータセットを全件ダウンロードせずに構造を調べ、本文の項目やデータ区分を確認してMarin用の登録モジュールを追加するスキル。

• Marinにデータセットを登録したいとき
• 全件取得せず本文の項目を調べたいとき
• 設定とデータ区分の確認

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

地図上の区域データを重ね合わせ、重複部分の面積を計算するスキル。座標系と図形の妥当性を確認し、GeoJSONと再実行用の記録を残します。

• 2つの区域の重複面積を求めたいとき
• 計算前に座標系や図形を検証したいとき
• 交差部分をGeoJSONで保存したいとき

提供された実行時間やコンテキスト予算と、Hermesが記録した使用量を整理し、処理の時間配分や情報量の使い方を確認するローカル実行レポート用スキル。

• 実行時間の配分を振り返りたいとき
• コンテキストの予算と使用状況の確認
• 提供されたツール処理時間の確認

新世代のAIモデルをoh-my-hermesへ組み込む手順を案内します。モデル認識、公式仕様、振り分け設定、料金、実際の接続と比較測定まで確認します。

• 新世代モデルを追加したいとき
• APIのモデル名と日付付き名の認識確認
• モデル選択順と関連文書の更新

Claude CodeやCodexなどのプロンプトをHermesへ移す前に、形式、引数、コマンド名の重複、信頼性を点検します。変換候補と確認事項を整理し、移行準備を支えるスキル。

• Claude Codeのプロンプトを移行前に点検
• Codexのプロンプト形式を確認したいとき
• $ARGUMENTSなどの引数対応を整理

LLM機能の実装前に、モデル呼び出し、出力形式、プロンプト管理、検索の根拠、評価セットを整理し、変更後も比較検証できる開発引き継ぎ資料を作るスキル。

• 請求書の項目抽出機能を設計したいとき
• LLMアプリの文書検索を設計したいとき
• プロンプトやモデル変更の評価準備

独自データでモデルを追加学習すべきかを判断し、データに合う手法と評価計画を整理します。未調整モデルとの比較を基に、採用条件まで定めるスキルです。

• サポート返信の追加学習を検討したいとき
• 手元のデータに合う学習手法の選定
• 学習用・評価用データの分割計画

新世代のAIモデルや提供仕様の変更に合わせ、モデル識別、公式情報の調査、特性に応じた指示調整、振り分け・価格の見直し、性能比較の計画を順に進めるスキルです。

• 新モデルIDの識別確認
• 推論・ツール利用仕様の変更調査
• モデル特性に合う指示を作りたいとき

Hermesで使うモデルや接続先、役割別の割り当てを点検し、有効な候補から設定案を作ります。変更内容を確認・承認してから適用し、設定結果まで確かめるスキルです。

• Hermesの役割別モデルを設定したいとき
• モデル提供元への接続やアカウント切替
• 作業カテゴリ別のモデル優先順位を調整

判断対象の文章と質問をJevに渡し、はい・いいえ、選択肢、段階評価の確率を取得して、使用モデルや費用、回答不能の状態も確認するスキル。

• 文章が基準を満たす確率を知りたいとき
• 決めた選択肢の確率を比べたいとき
• 順序付きの評価段階で文章を判定

データ処理の重複や欠損、形式変更に対し、再実行しても結果が変わらない書き込み方式、期間を限定した再処理、品質確認と後続への影響を整理するスキル。

• ETLの重複イベントの修復を計画したいとき
• 欠損データの補完範囲を決めたいとき
• データ形式変更の影響を調べたいとき

長時間のエージェント作業に備え、残すべき情報、トークンや費用の予算、要約のタイミング、容量超過時の復旧手順を、元の作業目標を保ったまま計画します。

• 長い調査や開発で残す情報を計画したいとき
• 別セッションへの引き継ぎ情報の整理
• 要約の時期と情報の欠落を確認したいとき

提供されたCSVやJSON、表、ログの分析に向けて、出典・対象範囲・手法を整理し、異常値や傾向の主張を実データに結び付けるためのスキル。

• CSVの属性別異常値分析の準備
• 表の傾向分析の範囲を決めたいとき
• ログのパターンやエラー分析の整理

設定済みの外部AIに計画や回答への意見を求め、採用する指摘と見送る指摘を理由付きで整理します。判断前に別の視点を取り入れるためのスキルです。

• 実装前にClaudeへ計画を相談したいとき
• 回答についてGeminiの意見を聞きたいとき
• 外部AIの指摘の採否を整理したいとき

関数の値を小さくする最適化問題で、勾配降下法やNewton法などの選択、更新幅の調整、収束の確認を支援し、SciPyによる計算例も示すスキル。

• 最適化問題に合う解法を選びたいとき
• 勾配降下法の更新幅を調整したいとき
• 振動や収束の遅さを調べたいとき

既知のデータ点の間にある値を求める補間について、点の数やノイズに応じた手法を選びます。SciPyでの実装例と、端点の振動や誤差を確かめる検証手順を示すスキルです。

• 既知のデータ点の間の値を求めたいとき
• 多項式とスプラインを比較したいとき
• ノイズのあるデータの近似を考えたいとき

座標や図形を表す文字列から点・線・多角形を作り、重なりや包含の判定、面積・距離の計算、図形の変形や不正な形状の修正を行うスキル。

• 点が多角形の内側にあるか調べたいとき
• 図形の面積・周長・距離の計算
• 図形の結合や重複部分の抽出

複数のAIエージェントに渡す指示を、役割・操作・出力形式まで明確に整えます。調査や実装、レビューの分担と、ファイル経由での成果の引き継ぎを設計するスキルです。

• ファイル操作の指示を明確にしたいとき
• 複数エージェントで調査を分担したいとき
• 調査結果や計画を引き継ぎたいとき

Claude Codeの作業履歴をBraintrustの記録から分析し、ツールやスキルの利用状況、繰り返し操作、トークン消費の傾向を振り返るスキル。

• 作業後にセッションを振り返りたいとき
• 失敗や繰り返し操作を調べたいとき
• 週ごとのエージェント・スキル利用確認

複数のAIエージェントを役割分担させ、調査結果の統合、実装の分担、生成と批評の反復、多数決による検証を目的に応じた構成で実行するスキル。

• 複数の視点から調査したいとき
• 計画・実装・レビューの分担
• 生成と批評を繰り返して改善したいとき

定理証明、コード生成、創作などの用途に合わせ、LLMの出力上限や応答の多様さを調整する設定例と、証明方針の提示・複数候補の比較方法を示すスキル。

• 定理証明向けのLLM設定を選びたいとき
• コード生成の出力設定を調整したいとき
• 創作で応答の多様さを高めたいとき

CSVの列構成を確かめ、依頼に応じた集計をPythonで行うスキル。欠損や形式の不備がある場合は前提を示し、具体的な数値と単位で結果を短くまとめます。

• CSVの数値を手早く把握したいとき
• 指定した項目を集計したいとき
• 欠損データの前提も確認したいとき