taishi-i

同梱された2,500件以上の公開AIツールを日本語の要望から検索し、用途に合う候補を探します。カテゴリや開発言語で絞り込み、用途別の選び方も示します。

• RAGチャットボットの道具を探したいとき
• AIエージェントの開発基盤を比較
• 初心者向けのAI教材を探したいとき

ChatGPTやLLM向けの公開ツールを、プロジェクト内のリストから探すスキル。Codexでの依頼を検索用スキルにつなぎ、関連するライブラリや開発用ツールを探します。

• AI開発用の公開ツールを探したいとき
• RAGやAIエージェントの候補探し
• チャットボットやブラウザ拡張の検索

ChatGPTやLLM関連の公開プロジェクトを、同梱の2,500件以上のデータから探すスキル。用途や開発言語で候補を絞り、利用場面別の選び方も示します。

• RAGチャットボット用ツールの検索
• AIエージェント用ライブラリの調査
• カテゴリや開発言語で絞り込みたいとき

Analyze current trends and challenges in Japanese NLP for a topic. Surveys the existing awesome-japanese-nlp-resources dataset and augments it with up-to-the-minute web research to produce a combined trend + issue report. Use only when the user explicitly wants a trend/landscape report, a challenges/limitations report, or a general research overview of a Japanese NLP topic (this combines the bundled dataset with live web research). Trigger phrases include '日本語LLMの最新トレンド', '〜の動向をまとめて', '最近の日本語NLPの流れ', '日本語LLMの課題', '〜の問題点・限界', '未解決の論点', 'trend report on Japanese embeddings', 'latest Japanese speech models', 'challenges in Japanese NER', 'limitations of Japanese embeddings'. For a simple lookup use the search skill; this one runs web research.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Given a Japanese NLP GitHub repo/model/dataset (URL / owner/repo / tool name) OR a topic, find what's already in awesome-japanese-nlp-resources and discover related resources NOT yet listed (contribution candidates). Mines the bundled dataset, then expands via web research across GitHub and Hugging Face. Use when the user names a SPECIFIC repository, model, or tool and wants alternatives/equivalents, OR wants to discover Japanese NLP resources for a topic that are NOT yet in the list, OR wants to prepare a contribution. Trigger phrases include 'mecabに似たツール', 'fugashiの代替', 'alternatives to fugashi', 'repos like manga-ocr', 'what else is like sudachi', 'リストに無い新しい日本語NLP', 'awesome-japanese-nlpに追加できそうな', '最近公開された日本語NLPツール', 'find unlisted Japanese NLP repos', 'new Japanese models on Hugging Face', 'contribute a new resource'. For a simple lookup of what already exists, use the search skill instead.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Search all Japanese NLP resources (libraries, models, datasets, tutorials, dictionaries, Hugging Face). Accepts keywords or natural language questions in any language. Use whenever the user asks which Japanese NLP resource to use, or wants to find one: tokenizers / morphological analyzers, BERT or LLM models, embeddings, NER, text classification, datasets / corpora, dictionaries, tutorials, or Hugging Face models. Trigger phrases include '日本語の形態素解析ライブラリ', 'おすすめの日本語tokenizer', '日本語BERTモデル', '日本語の感情分析データセット', '日本語LLM 一覧', 'which Japanese embedding model', 'Japanese NER library'.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Compare several Japanese NLP libraries, models, or datasets for a keyword (a specific tool name, or a function/task like '形態素解析') across a handful of criteria chosen for that comparison, rendered as a ○/△/✕ table. Use when the user wants a side-by-side comparison of multiple Japanese NLP tools/libraries/datasets, not just the single best one. Trigger phrases include 'X と Y と Z を比較して', '形態素解析ライブラリを比較', 'MeCab と Sudachi どっちがいい', 'どのツールを使うべき', 'compare japanese tokenizers', 'mecab vs sudachi vs janome', 'which embedding model should I use', '日本語NERライブラリの比較表', 'pros and cons of japanese OCR tools'. For a single ranked list use search; for alternatives to one specific tool (or contribution candidates) without a multi-axis table, use discover.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。