Muratcan Koylan

自分らしい文体での投稿作成、連絡先と交流履歴の参照、会議準備、週次レビューを支援し、発信・人脈・目標の記録をファイルで整理するスキル。

• 自分の文体で投稿を下書きしたいとき
• 交流履歴を基に会議準備をしたいとき
• 週次の振り返りと目標確認

新しいAgent Skillsの説明や使用条件、手順、実例を整理するひな形です。担当範囲と関連スキルとの境界を明示し、詳しい資料を別ファイルへ分ける構成を示します。

• 新しいSKILL.mdの草案作成
• スキルの使用条件を整理したいとき
• 関連スキルとの担当範囲の明確化

AIエージェントの成果を、正確性・網羅性・引用・ツール効率などの観点で評価します。変更前後の比較や品質低下の検出、本番での継続監視に使う評価基盤を設計するスキルです。

• エージェントの設定を比較したいとき
• 公開前に品質低下を検出したいとき
• コンテキスト設計の効果を測りたいとき

会話をまたいで知識や好みを保持し、必要な情報を取り出すエージェントの記憶を設計します。人物や事物の同一性、情報の有効期間、検索方法、記憶の整理と評価まで扱うスキルです。

• 会話をまたいで好みを保持したいとき
• 人物や事物を一貫して追跡したいとき
• 過去の時点の情報を検索したいとき

AIエージェントの判断やツール操作の記録を分析し、指示からの逸脱や同じ失敗の原因を探ります。プロンプトの修正と再実行を重ね、改善内容を再利用できるスキルにまとめます。

• エージェントの反復失敗を調べたいとき
• ツールの誤選択を見直したいとき
• 評価を重ねてプロンプトを直したいとき

自律エージェントが編集できる範囲、評価基準、記録方法、失敗時の復旧、人の承認範囲を設計します。長時間の調査や実験を、結果を検証しながら進める仕組みづくりを支援します。

• 自律的な調査・実験を設計したいとき
• 編集範囲と評価基準を分けたいとき
• 長時間実行の進捗と失敗を記録したいとき

エージェントが何を事実と捉え、何を望み、どの計画に取り組むかを構造化します。外部データと判断の根拠、有効期間、行動計画を結び付け、意思決定の経緯を追うためのスキル。

• RDFからエージェントの信念を作る
• エージェントの判断理由を追いたいとき
• 信念の有効期間や変化の管理

複数の情報源を使う調査で、出典の信頼性評価、重要な主張の照合、取得エラーへの対処を整理し、根拠と未確認事項が分かる報告にまとめるスキル。

• 重要な主張を複数の出典で確かめたいとき
• 資料の取得エラーに対処したいとき
• 根拠と情報不足を調査報告に残したいとき

AIに渡す指示・資料・会話履歴をどう選び、配置するかの基礎を学べます。情報量と注意の限界、長文の中央が見落とされやすい理由を理解し、設計を考える判断軸を整理します。

• コンテキスト設計の基礎を学びたいとき
• 入力を増やす限界を理解したいとき
• 指示の配置と注意の関係を知りたいとき

複数のAIエージェントに仕事を分ける構成と連携方法を設計します。担当ごとに扱う情報を分離し、並列処理や引き継ぎ、結果の検証、単独構成との費用比較まで検討するスキルです。

• 大きな作業の情報を分離したいとき
• 独立した調査を並列に進めたいとき
• 専門担当間の引き継ぎを決めたいとき

長時間自律的に働くAIエージェントへの依頼文を設計・点検します。成功条件、成果に含めない結果、継続・終了条件、並列作業の受け渡し、検証基準を明確にします。

• 曖昧な依頼を明確な作業仕様にしたいとき
• 長時間の自律作業の終了条件の設計
• 並列作業の提出物と確認項目の定義

AIエージェントが失敗記録から指示や実行手順の改善案を作る仕組みを設計し、独立した評価、変更範囲の制限、候補の履歴管理で採用可否を判断するスキル。

• 失敗記録から自己改善の仕組みを設計したいとき
• 自己変更を採用する検証基準の設計
• 評価点の不正な最適化や改善停滞の調査

長い会話や作業履歴を、目的・変更ファイル・判断・次の作業を残して要約します。情報の欠落と読み直しの負担を確かめながら、エージェントの引き継ぎ用要約を設計するスキルです。

• 長い開発セッションを要約したいとき
• 変更ファイルと判断履歴の保持
• 作業の引き継ぎ要約を作りたいとき

長い会話や蓄積した資料によってAIの回答が崩れる原因を診断します。情報の見落とし、誤情報の定着、タスクや資料の混同を見分け、情報の選別や分離などの対処方針を整理します。

• 長い会話で回答品質が落ちる原因調査
• 訂正しても残る誤情報を除きたいとき
• 検索資料の矛盾を整理したいとき

LLMを使う企画の適性を見極め、データ取得から出力までの処理を設計します。試作での検証、費用見積もり、単独・複数エージェントの選択、改善手順を整理します。

• LLMに向く作業か確かめたいとき
• 一括分析の処理工程を設計したいとき
• 開発前に処理費用を見積もりたいとき

AIエージェントが使うツールの説明文、入力項目、返却形式を設計します。選び間違いや不正な呼び出しを見直し、エラーから修正できる案内やツールの統合を検討します。

• 新しいツールの説明と入力定義の作成
• ツールの選択ミスを調べたいとき
• エラー後の修正案内を改善したいとき

AIエージェントが参照する情報を整理し、トークン消費を抑える設計を支援します。出力の省略、要約、キャッシュ、作業分割を回答品質と費用の両面で検討します。

• 長いツール出力のトークン消費削減
• プロンプトキャッシュの再利用改善
• 長い会話のコンテキスト予算設計

複数のAIエージェント間で作業履歴を渡す際の負担を減らす設計を支援します。文章の要約ではなく、モデル内部の記憶から担当タスクに関係する部分を選んで共有します。

• 担当エージェントへの履歴再送を減らす設計
• 内部状態の共有と文章要約の比較
• KVキャッシュ圧縮に必要な環境の確認

AIエージェントが会話履歴を自分で整理・更新する仕組みを設計します。残す情報の選択から、指示の保護、容量超過への対処、編集コストの評価まで扱います。

• 会話履歴を自己編集する仕組みの設計
• 長時間の作業で正確な値を保持したいとき
• コンテキストの容量超過への対処

AIの回答を別のAIで採点・比較する仕組みを設計します。評価基準の作成、回答の順序や長さによる偏りの対策、判断の確信度や人の評価との一致の確認までを扱うスキル。

• 複数モデルの回答を比較したいとき
• プロンプト変更のA/Bテスト
• 共通の採点基準を作りたいとき

AIエージェントに渡す情報の選び方を軸に、記憶の保存、複数エージェントの連携、ツール設計、動作評価まで、システム構築と改善の方針を整理するスキル集。

• 新しいAIエージェントの情報管理設計
• 長い会話で起きる失敗を調べたいとき
• エージェントの記憶と連携を設計したいとき

長いログや作業計画をファイルに保存し、AIエージェントが必要な部分だけ読み出す仕組みを設計します。会話に収まらない情報の管理や、作業の引き継ぎに使えます。

• 大量のツール出力を必要部分だけ読む
• 長い作業で計画を保持したいとき
• ファイルで調査結果を共有したいとき

AIエージェントをリモートの隔離環境で動かす基盤を設計します。起動待ちの短縮、作業状態の保存、複数人での共同利用、認証や成果物の取り出しまで整理します。

• バックグラウンド実行基盤の設計
• セッションの起動待ちを減らしたいとき
• 作業状態を保存・復元したいとき

電子書籍の本文を分割し、作家の文体を学ぶための学習データを作成します。指示文の生成からモデルの追加学習、文章の丸写しや文体の再現性の検証までを案内するスキル。

• ePubから学習データを作りたいとき
• 作家の文体をモデルに学習させたいとき
• 生成文の丸写しを調べたいとき