データ・AIのスキル

複数のAIエージェントが相互に連絡する分散型の作業体制を調整します。合意形成、能力や負荷に応じた仕事の割り振り、障害検知と復旧を扱うスキルです。

• エージェント間の直接連携
• 担当ごとの作業負荷を分散したいとき
• エージェント停止時の復旧計画

複数のAIエージェントの連携構造や仕事の割り振りを、負荷と性能に応じて調整するスキル。構成の切り替え、必要数の予測、変更後の検証を扱います。

• 複数エージェントの連携構造の選定
• エージェント間の負荷を分散したいとき
• 負荷に応じたエージェント数の予測

ニューラルネットワークの設計から分散学習、評価、デプロイまでを支援。Flow Nexus上で計算資源やモデルのバージョン、推論運用を管理するスキル。

• 分類や時系列向けのモデル設計
• クラウドで分散学習を進めたいとき
• モデルの性能比較と学習条件の調整

資産間の値動きの関係と期待収益率をもとに、共役勾配法でポートフォリオの配分を計算し、使用した計算方式や誤差などの検証記録を保存するスキル。

• 収益データから資産配分を計算したいとき
• 従来方式と計算結果を比較したいとき
• 配分と計算過程の検証記録の保存

ローカルで動かすRuVLLMの設定を生成し、MicroLoRAやSONAの小さな重みを品質評価のスコアに応じてプロセス内で調整するスキル。

• ローカル言語モデルの推論設定
• 外部ネットワーク隔離環境の推論準備
• 品質評価でMicroLoRAを調整

GAIA評価を実行するrufloとHALの仕組みを比較し、コード実行やブラウザ操作などの機能差を整理します。改善の優先順位と実装の手間を検討するためのスキルです。

• GAIA対応の次の開発計画を立てたいとき
• コード実行やブラウザ機能を比較したいとき
• 改善の優先順位と実装負担を検討したいとき

GAIAによるエージェントの性能評価を、環境確認と費用見積もりから実行・結果比較まで案内します。監査を経た署名付き提出パッケージの作成にも対応します。

• GAIA評価前の環境確認
• 費用を見積もって評価したいとき
• 既存結果の提出パッケージ化

文章やコード、文書を意味の比較に使う384次元の数値ベクトルに変換。検索や分類に向けて、出力ファイルの保存や変換結果の確認、メタデータの記録を行います。

• 意味で探す文書検索の準備
• 文章やコードの類似度比較の準備
• 近い内容の文書を分類する準備

依存関係や分類体系などの階層データを、深さとテキストの特徴からポアンカレ球内に配置します。親子関係や枝をまたぐ距離を測り、構造の分析に使えます。

• モジュール依存関係の部分構造の分析
• クラス階層の構造パターンの確認
• 分類上の関係で概念を整理したいとき

作業で得た解決策や成功パターンをAgentDBに保存し、言葉の意味に基づく検索で取り出します。着手前の事例確認から完了後の学びの記録までを支援します。

• 成功した手順を保存したいとき
• 過去の作業から解決策を探したいとき
• 意味の近い知識を検索したいとき

会話メッセージをローカルモデル用の入力形式に整え、実行環境に渡す文字列を作ります。少数の意図を登録し、入力との類似度で振り分ける用途にも使えます。

• Ollama 向けの入力準備
• ローカルモデル用の会話整形
• 少数の意図への入力振り分け

相場を上昇・下落・横ばい・高変動に分類し、戦略選びや過去データでの検証に役立てます。デモ用の価格と実際の価格データを区別して結果を整理します。

• 銘柄の相場状況を確認したいとき
• 相場に合う戦略を選びたいとき
• バックテスト前の相場確認

取引戦略の長期検証や多数の条件比較、モデル学習をクラウドで実行し、費用の見積もりから成績指標・CSVの取得、結果の署名検証まで進めます。

• 取引戦略を複数年で検証したいとき
• 多数のパラメーターを比較したいとき
• LSTMなどをクラウドで学習したいとき

取引モデルの予測に寄与した入力項目を順位づけし、Markdownの表で示します。計算条件を含む分析記録を保存し、署名鍵があれば電子署名も付けます。

• 取引予測の判断材料を確認したいとき
• モデルの説明を署名付きで記録
• 同じ条件で特徴量の順位を再現

Rufloに保存した作業の文脈や解決策を、意味の近さやキーワードで検索します。保存先をまたぐ検索や順位調整を選び、実際に使われた検索方式も確認できます。

• 過去に解決した問題の対処法を探したいとき
• 作業の文脈や修正指示を取り出したいとき
• 複数の保存区分をまたいで探したいとき

AIエージェントの記憶を一覧化し、書き出し・取り込み・形式更新を行います。RVF形式での保存やプロジェクト間の移行、チームでの知識共有に使えます。

• エージェントの記憶をバックアップ
• プロジェクト間で記憶やパターンを移行
• 保存した知識をチームで共有

市場データを使う予測モデルの学習・予測コマンドと結果保存を案内し、実際には学習されないバージョンの制約も確認するためのスキルです。

• 市場予測モデルのコマンド準備
• 学習結果が仮の出力か確認したいとき
• モデルの実行記録を整理したいとき

Claude Codeの自動メモリをAgentDBへ取り込み、内容の意味で過去の記録を横断検索。複数プロジェクトの記憶をまとめ、重複も整理するスキル。

• プロジェクトをまたいで記録を探したいとき
• 全プロジェクトのメモリを初回取り込み
• 似た内容のメモリを整理したいとき

売買戦略を過去の相場データで検証し、収益率や最大下落幅を集計します。実データかを確認し、検証結果に電子署名を付けて実運用への移行判断に備えるスキルです。

• 売買戦略を過去データで検証したいとき
• 収益率やリスク指標の確認
• 実運用の審査に向けた署名付き結果の保存

HuggingFace routerのモデル一覧とchat-uiの設定を照合し、未登録モデルの特徴を調査。短い英語の説明を添えて本番・開発用の設定に追加します。

• ルーターの新モデルを追加したいとき
• モデルの特徴を短い説明にしたいとき
• 本番・開発用のモデル情報を同時更新

エージェントの判断手順や問題の解き方をパターンとして定義し、実行可能なワークフローへの組み込みから、実行後の評価と有効な手法の共有まで扱うスキル。

• 条件分岐で判断手順を定義したいとき
• 問題解決の手順を実行可能にしたいとき
• 似た過去事例から解決策を考えたいとき

進化的に調整したプロンプト設定を読み込み、構造の検証や生成されるシステムプロンプトの確認、実行記録の失敗分類を通じて、導入前の監査を支えるスキル。

• 調整済みプロンプトの導入前確認
• CIで設定変更を検証したいとき
• 実行記録の失敗を分類したいとき

Claude Codeのセッションログからモデル別のトークン使用量と米ドル費用を集計し、AgentDBへ保存するスキル。作業後の費用記録やレポート用データの蓄積に使えます。

• 作業の区切りに費用を記録したいとき
• セッション終了時の使用量保存
• 長時間作業の定期的な費用集計

対話や実績に応じて振る舞いを調整するエージェントを作成し、学習状況や効率・精度を確認します。フィードバックによる調整とエージェント間の知識共有も扱います。

• 学習設定を持つエージェントの作成
• 学習進捗と効率・精度の確認
• フィードバックに基づく動作調整