Daniel Avila

市場・競合・技術動向などをGoogle NotebookLMで複数の資料から調べ、要点と推奨アクションをまとめた調査メモやスライドなどを作成します。

• 市場動向と事業機会を調べたいとき
• 競合の特徴や立ち位置の比較
• 提案前の顧客企業の下調べ

Datadogのログ検索やメトリクス照会、リクエストの追跡を通じて、本番環境の障害調査を支援します。エラーの期間比較やダッシュボード管理にも対応します。

• 本番環境のエラーを調査したいとき
• 期間ごとのエラー件数の比較
• サービスをまたぐ処理の追跡

顧客や売上などのデータを調べ、統計検定や機械学習で予測・効果検証を進めます。分析結果の可視化から予測モデルの運用計画まで支援するスキル。

• 顧客離脱の分析とリスク予測
• A/Bテストの設計と結果検証
• 在庫計画に向けた需要予測

機械学習向けの大量データを読み込み、前処理や一括推論を複数のCPU・GPUに分散するスキル。手元の端末からクラスタまで、処理規模に応じた構成を案内します。

• メモリに収まらないデータを前処理したいとき
• 複数GPUで一括推論したいとき
• 画像や表データを学習用に整えたいとき

LLMの学習用データを整えるスキル。GPUを使った重複除去や品質フィルタリング、個人情報の除去を支援し、テキスト・画像・動画・音声の前処理を案内します。

• Webデータを学習用に整えたいとき
• 大量の文章から重複を除きたいとき
• 学習用文章の個人情報を除きたいとき

データの収集・変換・検証をつなぐ処理や分析用の保存基盤を設計・実装し、定期処理からリアルタイム処理まで、品質監視や運用コストも含めて整えるスキル。

• 定期的なデータ収集と変換の構築
• 分析用データウェアハウスの設計
• データベース変更のリアルタイム同期

AIとの会話で得た情報を保存し、必要な場面で取り出す記憶機構の設計を支援します。短期・長期の記憶や人物などの情報を整理し、検索、統合、利用者ごとの分離を検討します。

• 会話をまたいで覚えるAIの設計
• 人物や対象ごとの事実の保存・更新
• 関連する記憶をプロンプトに追加

Claude Codeでライブラリやフレームワークについて相談するときに、Context7 APIから最新のドキュメントを自動取得するスキルです。

• 会話中にReactの最新資料を取得したいとき
• Claude CodeでNext.jsの資料を参照
• Prismaの質問に必要な資料を取得

LLMに渡す会話や資料を、重要度に応じて要約・削減・振り分けし、入力できる量の上限や長い会話での情報の見落としに対処する方針を整理するスキル。

• 会話がトークン上限に近づいたとき
• 重要情報を残して対話を要約したいとき
• 重要な指示や情報の配置の見直し

画面を見てクリックや文字入力を行うAIエージェントを作るためのスキル。画像の認識から操作結果の確認までの処理と、隔離環境で安全に動かす設計を扱います。

• 画面を操作するAIを作りたいとき
• 画像認識とマウス操作の連携
• 自動操作用の隔離環境の設計

Claude Codeの設定や依頼文の書き方を整理し、CLAUDE.mdのひな形、ログを使った不具合調査、小さな変更を検証しながら進める方法を案内します。

• CLAUDE.mdで作業ルールを整えたいとき
• コード修正の依頼を明確にしたいとき
• ログで想定外の動作を調べたいとき

企画、実装、デバッグ、レビューなどの作業に応じて、AIの進め方と説明の詳しさを切り替えるスキル。発想を広げる段階から公開前の確認まで、目的別の行動指針を定めます。

• 実装前に複数の案を検討したいとき
• 仮説と検証で不具合を調べたいとき
• 重要度別のレビュー結果の整理

目標を分解し、ツールを使って行動する自律型AIエージェントの設計を支援。計画・実行・自己評価の進め方と、手順数や権限、コストを制限して信頼性を確かめる観点を扱います。

• エージェントの計画・実行方式を選びたいとき
• 目標を制約付きの手順に分解したいとき
• 自己評価と修正の仕組みを加えたいとき

自律型コーディングエージェントの設計を、コード例とチェック項目で支援します。ツール連携、権限と承認、ブラウザ操作、作業状態の保存・再開を扱います。

• コーディングエージェントの実行ループ設計
• ファイル・コマンド用ツールの設計
• 権限と人による承認の仕組み作り

主要AI企業の公開リポジトリや更新履歴、Hacker Newsから新着情報を集め、既報との重複を除いて、読者にとっての意味と参照リンクを添えた日次メールにまとめます。

• AIの新着情報を毎朝受け取りたいとき
• AI開発ツールの変更を追いたいとき
• チーム向けの更新情報共有

自律的に作業するAIエージェントの設計を支援するスキル。ツール呼び出し、記憶、計画、複数エージェントの連携を整理し、実行上限やエラー処理、動作の追跡も検討します。

• 計画して実行するエージェントを設計したいとき
• ツールの定義と選択方法を整理したいとき
• エージェントが記憶する情報を決めたいとき

社内文書やWeb、データベースを取り込み、関連情報を検索して答えるLLMアプリの構築を支援します。文書への質問応答や会話型検索、回答の評価を扱います。

• 社内文書の質問応答を作りたいとき
• 会話を覚えるチャットボットの構築
• ファイル・Web・DBを横断した検索

会話履歴を扱うチャットボットや、文書検索を組み合わせて回答するAIアプリの開発を支援します。モデルの切り替え、外部ツールの呼び出し、実行状況の確認まで具体例で案内します。

• 会話履歴を使うチャットボット開発
• 文書に基づく質問応答を作りたいとき
• 外部ツールを使うエージェント開発

調査・執筆・分析などの役割を持つAIエージェントをCrewAIで組み合わせ、作業の引き継ぎや記憶、条件分岐を備えた協働処理を構築するスキル。

• 調査から記事作成までの分担処理
• 管理役による専門エージェントの連携
• 条件分岐のある作業フローの構築

AutoGPTで複数工程のAI処理を組み立て、継続実行するエージェントの構築・運用を支援するスキル。画面でのフロー作成から定期実行、監視、性能評価まで扱います。

• 画面操作でAIフローを組みたいとき
• 定期実行や外部イベントでの起動
• Forgeで独自機能を追加したいとき

AIエージェントが使うツールの入力定義や説明文、入力例、検証、エラー応答を設計し、適切な呼び出しと失敗後の復旧を支えるインターフェースを整えるスキル。

• エージェント用ツールの入力設計
• ツールの説明文と入力例の改善
• 入力検証とエラー応答の見直し

AIエージェントが過去の情報を必要な場面で取り出せるよう、短期・長期記憶の構成を設計。記憶の種類、保存先、文書分割、検索方法を用途に合わせて検討するスキル。

• 会話をまたぐ記憶の設計
• 経験・知識・手順の保存先選定
• 保存情報を思い出せない原因の見直し

設計方針や実装パターン、判断の記録をAIエージェントの長期記憶として保存し、検索・参照します。プロジェクト文書との自動同期や記憶の利用状況の確認にも対応するスキルです。

• 設計判断を後で参照するために保存
• 種類やタグで実装パターンを検索
• キーを指定して設計記録を参照

複数のローカルCLIエージェントをtmuxの別セッションで並列実行し、起動・停止、タスク割り当て、ログ監視を管理。cronによる定期作業にも使えるスキル。

• 複数のローカルエージェントの並列実行
• エージェントごとのタスク割り当て
• ログを追って実行状況を確認したいとき