データ・AIのスキル

Claude向けスキルの新規作成や既存スキルの改善を支援し、SKILL.mdや参照資料、スクリプトの構成と作成手順を案内します。

• 定型作業をClaudeスキルにまとめたいとき
• 既存スキルの説明や構成を改善したいとき
• 参照資料やスクリプトの整理

AIエージェントの文脈情報を整理し、トークン使用量や記憶、複数エージェントの連携、性能評価を設計・改善するための指針をまとめます。

• エージェントのトークン使用量を抑えたいとき
• コンテキストの劣化原因を調べたいとき
• エージェントの記憶や協調を設計したいとき

文書や論文、メモを出典付きの知識Wikiにまとめ、繰り返し使える根拠を検索・参照するためのスキルです。

• 資料から出典付きWikiを作りたいとき
• 繰り返し使う調査根拠を集めたいとき
• 既存Wikiからタスクの根拠を探したいとき

App Store Connectから同期した自社アプリの実績を期間や国別に比較し、ダウンロード、売上、サブスクリプションの変化を読み解くスキルです。

• 期間ごとの実績を比較したいとき
• 売上や購読数の変化を調べたいとき
• 国別のダウンロード数を見たいとき

アプリの計測項目やイベント設計を整理し、ダウンロードから継続利用、売上までの数字を読み解いて改善判断につなげるスキルです。

• 計測するイベントを設計したいとき
• アプリの重要指標を決めたいとき
• 利用状況のファネルを確認したいとき

iOSやAndroidの広告経由インストールを計測する仕組みを設計・設定し、SKANやMMP、インストールリファラー、ディープリンクの不具合を調べます。

• 広告経由のインストールを計測したいとき
• SKANのコンバージョン値を設計したいとき
• MMPの計測ずれを調べたいとき

Tinkerでモデルの追加学習や強化学習を行い、推論、チェックポイント管理、実行前の費用見積もりまで進めるためのスキルです。

• Tinkerでモデルを追加学習したいとき
• SFTや強化学習のデータを準備したいとき
• 学習済みモデルから推論したいとき

LLMやエージェントの実験をJSONL形式で記録し、会話やツール実行の追跡、実行結果の再生・比較、評価レポート作成を支援します。

• エージェントの失敗理由を追いたいとき
• 実験runを再生・比較したいとき
• 複数モデルの評価を揃えたいとき

Fireworks AIでモデル推論を実行し、直接接続やLeanmcp経由の使い分け、モデル選定、応答トラブルの調査、負荷テストまで行うスキルです。

• Fireworksのモデルを選びたいとき
• ゲートウェイ経由で推論を記録したいとき
• 応答が空になる原因を調べたいとき

tau2-benchのタスク出力を会話のラウンド単位で照合し、失敗箇所や原因、必要な文書の有無を根拠付きで分析するスキルです。

• ベンチマーク失敗の箇所を特定したいとき
• 期待動作と実際のツール操作を比べたいとき
• 必要なナレッジ文書の有無を調べたいとき

移行元データの実態調査から項目対応、移行リハーサル、切り替え、件数と値の照合まで、データ移行の計画と確認を支援します。

• システム間のデータ移行を計画したいとき
• 移行計画や切り替え方式を点検したいとき
• 移行後に数値が合わない原因を調べたいとき

エージェント向けスキルの新規作成や見直しを支援します。呼び出される条件と実行時の手順を整え、既存スキルとの重複も確認します。

• 新しいスキルを作りたいとき
• スキルの起動条件を見直したいとき
• スキル本文の手順を改善したいとき

期待どおりの結果が出ないプロンプトの原因を見極め、指示や出力形式を整えて、繰り返し使える形や別モデル向けに改善するスキルです。

• 期待どおりの回答が出ないとき
• 出力のばらつきを減らしたいとき
• 定型作業用の指示文を作るとき

データの定義や品質、共有ルール、分析基盤を整え、部門ごとの数値の食い違いを解消するスキルです。AIモデルの利用方針や評価・監視など、データ活用のガバナンスも検討します。

• 部門間で食い違う指標の定義を整理したいとき
• データの管理責任やアクセスルールを決めたいとき
• 分析基盤やデータ部門の立ち上げを検討するとき

AIモデルの用途、評価、監視、人による確認、記録、停止判断を整理し、本番導入や挙動変化、重要な判断への利用可否を検討するスキルです。

• AI導入前の評価基準を決めたいとき
• モデルの挙動変化を調べたいとき
• 監視と人による確認を設計したいとき

事業上の問いに答えるため、比較対象やデータの質を確かめて分析し、見かけの相関や集計の落とし穴を避けながら、不確実性も含めて結果を報告します。

• 事業判断のためにデータ分析したいとき
• 実施済みの分析を点検したいとき
• 指標の適切な比較対象を決めたいとき

指標の定義やデータセットの責任者、品質、アクセス権、データの流れを整理し、チーム間の数値の食い違いや信頼性の問題を解消するスキルです。

• 指標の定義の食い違いを解消したいとき
• データセットの責任者を決めたいとき
• データ品質の確認項目を整えたいとき

意思決定に使われるレポートやダッシュボードを設計し、指標のつながりやセルフサービス分析、データへの信頼、使われない画面の整理まで支援するスキルです。

• 意思決定に使うダッシュボードを作りたいとき
• 事業目標につながる指標を整理したいとき
• セルフサービス分析を整えたいとき

データウェアハウスの層構成やテーブル粒度、指標の定義を整理し、分析結果のずれや遅いクエリにつながるデータモデルの問題を見直します。

• 新しいデータソースのモデル設計
• テーブル粒度や構成の見直し
• 共通の指標定義を整えたいとき

データの取り込みから変換、品質確認、再実行に強い設計まで、信頼できるデータパイプラインの構築や障害調査を支援するスキルです。

• データパイプラインを設計したいとき
• バッチかストリーミングか選ぶとき
• データ品質チェックを追加したいとき

社会科学の統計分析で推定値や不確実性を原出力どおりに示し、事前登録との照合や乱数シードの確認を通じて、解釈の行き過ぎや再現性に関わるリスクを点検します。

• 回帰結果を因果と混同せず報告したいとき
• 分析コードを事前登録と照合したいとき
• 乱数シードの設定を確認したいとき

Modalのクラウド上でCPU・GPU計算を実行し、結果を記録して再現できる形でワークスペースに持ち帰るスキルです。

• ノートPCでは重い計算を実行したいとき
• クラウドGPUで処理したいとき
• Slurmなしで計算資源を使いたいとき

大きなデータファイルを開く前に、列名や形式、件数、サンプルなどを小さく要約し、必要な範囲だけを安全に読み取るための手掛かりを作ります。

• 大きなCSVの列や件数を先に調べたいとき
• HDF5やNetCDFの構造を把握したいとき
• ゲノムデータを限定的に確認したいとき

新しいスキルの設計や既存スキルの改善を支援し、テスト用の依頼文と評価を使って出力を見直したり、性能を比較したりできます。

• 作業手順を新しいスキルにまとめたいとき
• 既存スキルをテストして改善したいとき
• スキルの出力をベンチマークで比較したいとき