Bojie Li

AIエージェントの進捗忘れや同じ操作の繰り返しに対し、TODO・ツール使用回数・時刻・エラーを会話末尾にまとめて渡す状態管理の仕組みを設計するスキル。

• ツール呼び出しや再試行の反復を見直したいとき
• TODOと当初の目的を見失わないようにしたいとき
• 実行中の状態メッセージの更新方法を選びたいとき

検索ツールで事実やデータを調べ、一次資料や信頼できる情報源を優先して、数値・単位・対象期間・URLを後から確認できる形で共有履歴に残すスキルです。

• 一次資料や信頼できる出典の確認
• 数値・単位・対象期間と出典の記録
• 計算や執筆の前に根拠を集めたいとき

調査・計算・プログラミング・執筆が混在する依頼を段階に分け、目標や作業順序、完了条件を整理し、各段階で次に使う専門スキルへの切り替えを調整します。

• 調査と執筆を含む依頼を整理したいとき
• 順序に依存する作業を組み立てたいとき
• 次に使う専門スキルを選びたいとき

AIエージェントの成功率・安定性・費用を測る評価の仕組みを設計します。採点基準、再現可能な環境、失敗原因の特定、再発確認まで整え、モデル選定や改善判断に使います。

• エージェントの評価を初めて設計したいとき
• 実際の業務でモデルを比較したいとき
• 評価点が下がった原因を調べたいとき

AIエージェントに渡す指示・会話履歴・ツール情報を整理し、業務ルールの明確化、必要なときに読み込むSKILL.mdの構成、外部情報の扱いを設計するスキル。

• システム指示の構成を見直したいとき
• SKILL.mdの構成と利用条件の確認
• 曖昧な業務ルールを判断条件に直したいとき

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

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

モデルやタスクを端末・エッジ・クラウドのどこで実行するか、入力収集から表示までの遅延、通信量、消費電力、障害復旧とコストで比較するスキル。

• 端末・エッジ・クラウドの実行先比較
• 不安定な回線での応答時間の見積もり
• 電池消費と継続可能な処理速度の検討

Agentのモデル呼び出しとツール実行環境について、作成・保持・解放・復旧を検討し、待機中の資源も含めた同時稼働数、タスク全体の所要時間と費用を見積もるスキル。

• Agent実行環境のピーク同時稼働数の見積もり
• 環境の保持と再作成を比較したいとき
• 初回起動と実行環境プールの検討

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

モデル実行に必要なメモリ容量、計算量、データ転送量から、指定ハードウェアで動くかを概算し、処理時間の理論上の下限と優先して測るべきボトルネックを整理するスキル。

• 指定ハードウェアでの実行可否の確認
• 計算とデータ転送の理想時間の見積もり
• 部分的な高速化の全体効果を知りたいとき

複数サーバーにまたがるAI学習・推論の通信量と待ち時間を見積もり、ネットワーク構成や通信経路の比較を通じて、処理完了を妨げる箇所と改善効果を整理します。

• 分散AI処理の通信ボトルネック調査
• ネットワーク構成と通信経路の比較
• 同時通信による同期待ちの見積もり

AI推論を複数インスタンスに分散する構成を比較し、処理段階の分離や状態の受け渡しが、必要容量・処理量・遅延・障害復旧に与える影響を見積もります。

• 複製と推論段階の分離を比較したいとき
• 計算資源とキャッシュを考慮した振り分け
• 専門部分の配置と負荷偏りの評価

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

選定済みモデルの単一推論インスタンスで、バッチ処理やキャッシュ管理などの構成を比較し、同時処理数・応答時間・品質基準を満たす結果あたりのコストを整理するスキル。

• バッチ処理と実行順序を比較したいとき
• 同時リクエストのメモリ容量確認
• キャッシュ再利用とオフロードの比較

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

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

Build or revise private, cited Markdown notes from the user's WeChat history in the current agent session. Use for a maintained personal wiki or incremental notes; use greenbubbles-context for a one-off lookup or summary.

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Install or diagnose the local GreenBubbles CLI and read-only WeChat access. Use for a missing CLI, failed database access, source selection, or initial owner-operated key capture.

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Find chats by name, read or search WeChat messages with the local GreenBubbles CLI. Use for bounded live or snapshot queries; route setup problems to greenbubbles-setup and maintained notes to greenbubbles-personal-memory.

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