複雑な目標を小さな作業に分け、前提条件や実行コストを踏まえて手順を組み立てます。失敗や状況の変化に応じて計画を見直し、目標までの進め方を調整するスキルです。
- 複雑な目標を小さな作業に分けたいとき
- 依存関係とコストを考えて計画したいとき
- 失敗や条件変更後に再計画したいとき
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概要と使いどころ
複雑な目標を小さな作業に分け、前提条件や実行コストを踏まえて手順を組み立てます。失敗や状況の変化に応じて計画を見直し、目標までの進め方を調整するスキルです。
ニューラルネットワークの設計から分散学習、評価、デプロイまでを支援。Flow Nexus上で計算資源やモデルのバージョン、推論運用を管理するスキル。
開発作業やエージェント連携の遅さを、実行時間・資源使用量・依存関係から分析するスキル。並列化やキャッシュなどの改善案を比較し、優先順位と実行計画をまとめます。
新機能や複雑な実装を、仕様・疑似コード・構成設計・改善・完了の段階に分けて進めるスキル。要件と受け入れ基準を整理し、既存の知見も活用します。
GitHub Actionsでビルド・テスト・デプロイを自動化する設定を作成・改善します。複数環境でのテストやキャッシュ、権限管理まで扱うスキルです。
バックエンドAPIの設計・実装を支援し、認証や入力検証、テスト、文書化まで扱いながら、過去の実装例と失敗の記録を次の開発に生かすスキル。
仕様や設計をもとに、先にテストを書いてから動くコードを実装するスキル。テストの成功を確認しながらコードを整理し、エラー処理や性能、関連文書も整えます。
コードの読みやすさや複雑さ、重複、保守性を読み取り専用で分析し、重要な問題と改善案、技術的負債の見積もりをレポートにまとめるスキル。
APIの仕様をOpenAPI 3.0形式で作成・更新し、各エンドポイントの説明、入出力例、認証方式、エラー応答をまとめて整えるスキル。
GitHubの変更提案を複数の専門エージェントでレビューし、セキュリティ、性能、設計、記述規約の問題を調べ、修正案と判定を投稿するスキル。
複数のコンピューターが結果をそろえる合意方式の性能を測定・比較します。処理件数や応答時間、資源使用量から問題箇所を調べ、設定調整や改善案をまとめます。
複数のAIエージェントが協働する構成を初期化し、作業に合う接続形態やリソース配分、通信を設定します。共有メモリで進捗や成果物を連携させます。
システムの構成や技術選定を検討し、構成図、データの流れ、設計判断の理由を文書にまとめます。性能や安全性、将来の拡張を踏まえた設計比較に使えます。
GitHubのプルリクエスト作成からレビュー調整、テスト状況の確認、競合解消、マージまでを支援し、変更を取り込むまでの進行を管理するスキル。
GitHubでのPRレビューやマージ、Issue管理、リリース、ブランチ運用を作業別のモードで進めます。複数リポジトリの同期やCI/CDの調整も扱うスキル。
認証・権限管理・決済・ユーザーデータを扱う処理の脆弱性を調べ、全体のセキュリティ分析や入力値の検証に関する問題の確認を進めるスキルです。
Flow Nexusのクレジット残高や利用履歴を確認し、支払いリンクの作成、自動補充、契約プランの変更を支援します。支出の傾向を分析し、利用量に合う費用管理を助けるスキルです。
複数のAIエージェントの知識と判断を集約し、共有メモリの同期や専門性に応じた投票で合意形成を進めるスキル。作業負荷の分散や判断履歴の記録も扱います。
複雑な目標を実行可能な作業に分け、依存関係と優先順位を整理して複数の担当を進行管理するスキル。並列・順次実行を組み合わせ、成果物を一つにまとめます。
コードの読みやすさ、処理性能、安全性、設計や依存関係をまとめて点検し、修正が必要な箇所と優先順位、具体的な改善案を整理するコード分析スキル。
複数エージェントや分散システムが合意する仕組みを設計・実装するスキルです。投票の重み付け、タスク配分、ノード故障や不正への対処を扱います。
依頼内容の複雑さや必要な専門性を分析し、適したエージェントを編成するスキル。作業量に応じた増減やリソース配分、過去の実行結果に基づく調整も扱います。
設計上の決定や作業状況をセッションをまたいで保存し、エージェント間で共有するスキル。プロジェクト別の整理、過去情報の検索、期限切れデータの削除も扱います。
ローカルデータの前処理から機械学習モデルの選定・学習・評価、公開準備までを支援。顧客離脱の予測や画像分類などに向けた開発手順を整えるスキルです。