Daniel Avila

LinkedInの見出し・自己紹介・職歴を、採用担当者が探すキーワードや実績に沿って整え、履歴書との一貫性も確認しながらプロフィールの改善案をまとめるスキル。

• 転職に向けたプロフィールの更新
• 見出しとAboutを書き直したいとき
• 履歴書とプロフィールの整合確認

クリエイティブ職の応募書類を、採用管理システムで読み取りやすい版と見た目を重視する版に分け、作品へのリンクや情報の配置まで整えるスキル。

• クリエイティブ職の応募書類作成
• 採用担当者に直接渡す書類の設計
• 職歴と制作事例を結び付けたいとき

履歴書と求人票をもとに、応募先に合わせたカバーレターを作成します。経験や実績を募集要件につなげ、企業文化に合う文体や経験不足の伝え方、書き出しの別案まで整えます。

• 特定の求人向けの応募書簡の作成
• 異業種で生かせる経験を伝えたいとき
• 募集要件に足りない点を説明したいとき

SNSごとの特徴に合わせて投稿文や動画台本を作り、既存記事の再利用、投稿カレンダーの作成、反応データに基づく改善まで、継続的な発信を支えるスキル。

• 週間のSNS投稿計画を立てたいとき
• ブログを複数SNS向けに再利用
• LinkedIn投稿やスレッドの下書き

サイトのSEO監査からキーワード戦略、ページ別の構成案、記事下書きまでを支援し、成果物を保存して次回の作業へ引き継げるスキル。

• 主要ページの技術的SEOを監査したいとき
• トピック群と内部リンクの設計
• ページ構成案とSEO記事の下書き

小規模なSaaSのアイデア検証から、最小限の機能に絞った初期版の開発計画、価格設定、公開準備までを整理し、個人開発の事業化を支援するスキル。

• SaaSを作る前に需要を確かめたいとき
• MVPを一つの中心機能に絞りたいとき
• 月額料金や料金プランの検討

機能の優先順位付け、顧客インタビューの分析、製品要件書の作成を支援するスキル。顧客の課題と開発工数を整理し、四半期のロードマップや成果指標の検討につなげます。

• 開発余力に合わせて機能を選びたいとき
• インタビューから顧客課題を抽出したいとき
• 新機能の要件書を作りたいとき

登録直後の利用者がサービスの価値を実感するまでの流れを見直し、初期設定や画面内の案内、メール、効果を測る指標まで具体的な改善案にまとめるスキル。

• 登録後に離脱する箇所を調べたいとき
• 初期設定とチェックリストの見直し
• データがない画面や操作案内の文面作成

Pythonで外部ツールを呼ぶAIエージェントを作り、応答を決めたデータ形式で検証する設計や、モデルの切り替え、実際のLLMを使わないテストを案内するスキル。

• 形式を検証するAI応答の実装
• 注文データと問い合わせ対応の連携
• 実際のLLMを呼ばないテスト

大規模言語モデルを、報酬に基づいて学習させる強化学習の導入を支援します。verlでのGRPOやPPOの設定から、データ準備、分散学習、問題対処まで扱います。

• GRPOで数学推論モデルを学習したいとき
• criticモデルを使うPPOの設定
• 複数ノードでの大規模モデル学習

PyTorchで報酬に基づくモデル学習を試すために、torchforgeの設定、報酬・損失関数の実装、複数GPUへの展開、学習中の問題への対処を案内します。

• GRPOで数学推論モデルを学習したいとき
• 独自の報酬関数や損失関数を試したいとき
• 複数GPUやノードへ学習を展開したいとき

正しさや出力形式を採点する報酬関数を使い、言語モデルを追加学習する手順を案内します。TRLによるGRPOの実装から、データ準備、学習設定、結果の検証まで支援します。

• JSONやXML形式を学習させたいとき
• 数学やコードの報酬関数の設計
• GPUメモリに合わせた学習設定

一般的なウェブ調査で、検索結果やURLが欲しい場合と、情報をまとめた説明が欲しい場合を区別し、Perplexityの検索・回答ツールを使い分けます。

• 最近の動向を調べたいとき
• 解説記事や教材を探したいとき
• ウェブ情報で概念を理解したいとき

資料やスライドの配色と書体を、Anthropicのブランドに合わせて整えます。見出しと本文の階層を保ち、背景に応じた文字色や図形のアクセント色を適用します。

• Anthropicの配色でスライドを整えたいとき
• 見出しと本文の書体統一
• 図形とアクセント色の調整

文書を検索してLLMの回答に活用するRAGの設計を支援し、文書の分割、意味に基づく検索とキーワード検索の組み合わせ、検索品質の評価や改善方針を整理するスキル。

• 文書検索付きのLLMを設計したいとき
• 文書の分割方法を見直したいとき
• キーワード検索と意味検索の併用

言語モデルの有害な出力を減らす学習手順を案内します。原則に沿った自己批評と回答修正、AIによる回答比較を使い、教師あり学習から強化学習までを扱います。

• 安全性を学習させる原則の設計
• 自己批評と修正による学習データ作成
• AI評価を用いた強化学習の計画

LLMの応答から必要な情報を取り出し、Pydanticで型や値を検証する実装を支援。抽出失敗時の自動再試行や、生成途中の結果を順次受け取る処理も扱います。

• 文章から連絡先や企業情報を抽出したいとき
• 記事を指定カテゴリに分類したいとき
• レビュー分析の出力を検証したいとき

LLMをGGUF形式に変換し、重みの数値精度を下げて軽量化する手順を案内します。CPUやApple Siliconでの実行、ローカルAIツールへの組み込みを扱います。

• CPUだけでLLMを動かしたいとき
• Apple Siliconでのローカル実行
• 量子化方式ごとの容量と品質の比較

言語モデルへの指示を目的や制約に合わせて設計し、例の選び方、再利用できるテンプレート、比較評価を通じて出力の精度や一貫性を見直すスキル。

• 回答がばらつくプロンプトを改善したいとき
• 変数・条件付きテンプレートの作成
• タスクに合う入出力例を選びたいとき

大量の文章をAIモデルが扱う単位に分割する処理や、独自の分割ルールの学習を支援し、元の文章との位置対応、入力長の調整、transformersとの連携も扱うスキル。

• 大量の文章をモデル用に前処理したいとき
• 専門分野の文章で分割方法を学習
• モデルの出力を原文の位置に対応づけ

複数の専門エージェントに開発やレビューを分担させ、調査結果を引き継ぎながら進めます。セキュリティや品質などの指摘を、優先度付きの報告にまとめるスキルです。

• 複数の観点でコードをレビューしたいとき
• 画面・API・DBの作業を分担したいとき
• 専門家の指摘を優先度順にまとめたいとき

リアルタイムで会話する音声AIや電話エージェントを開発するために、音声認識・音声合成・通信の組み合わせを選び、応答の遅延や割り込み処理も設計するスキル。

• リアルタイムの音声アシスタント開発
• Vapiで電話対応を作りたいとき
• 音声認識と音声合成の連携

Apple App StoreとGoogle Play Store向けに、検索キーワードや紹介文、画像の改善方針を整理し、レビュー分析と公開準備を支援するスキル。

• アプリのタイトル・説明文・検索語の見直し
• 競合アプリの掲載内容を比較したいとき
• レビューから不満や機能要望を探したいとき

サイトやアプリの利用状況を判断に役立つ形で測るため、計測計画からGA4・GTMの実装、UTMの命名、動作検証まで整えるスキル。既存の計測設定の点検にも使えます。

• 登録や購入の計測計画を作りたいとき
• 既存のGA4・GTM設定の点検
• UTMの命名ルールを統一したいとき