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LLMへの入力と生成した応答を、暴力や自傷などの安全性カテゴリで判定します。LlamaGuardの導入から一括処理、判定APIの構築までを案内するスキルです。

• LLMに渡す前の入力検査
• 表示前の生成応答の安全性確認
• 安全性判定APIの構築

言語モデルの知識・数学・コード生成・安全性などを共通の設定で評価。DockerやSlurmでベンチマークを実行し、複数モデルの結果比較と書き出しを支援します。

• 同じ評価課題でのモデル比較
• 本番評価前の少数サンプルでの動作確認
• Slurmでの大規模評価

言語モデルをGGUF形式に変換し、重みの精度を下げて軽量化する手順を案内。CPUやApple Siliconで動かす設定や、容量と品質に応じた圧縮方式の選択を支援します。

• GPUなしで言語モデルを動かしたいとき
• メモリ容量に合う圧縮方式の選択
• Apple SiliconのMetal設定

LLMアプリの入力と出力に安全確認を組み込むスキル。指示の回避を狙う入力の検出、個人情報のマスキング、回答の事実確認などを設定する手順を案内します。

• 安全ルールを回避する入力を検出したいとき
• 処理前に個人情報をマスクしたいとき
• 生成した回答に事実確認を加えたいとき

小さなGPTの学習と文章生成を通じて、言語モデルの仕組みを学ぶスキル。CPUでの実験から独自テキストでの学習、GPT-2の追加学習や複数GPUでの再現まで扱います。

• CPUでShakespeareを学習したいとき
• 独自テキストを学習データにしたいとき
• 学習済みGPT-2を追加学習したいとき

ブラウザ操作の自動化基盤を設定し、操作手順の作成・保存・再実行を管理するスキル。AIによる手順生成やSKILL.mdへの書き出し、障害調査も支援します。

• BrowserWingとAI接続の初期設定
• AIのサイト探索で操作手順を作りたいとき
• 操作手順をSKILL.mdに書き出す

OpenClawに会話を継続して記憶する仕組みを導入し、設定・更新・不具合の確認を進めるスキル。ローカル保存や会話の自動記録、タスク要約の利用を支えます。

• OpenClawに長期記憶を導入したいとき
• 記憶プラグインの更新・不具合調査
• 記憶検索のモデルを選びたいとき

LLMを特定の業務や用途に合わせて追加学習するため、JSONLデータの検証、LoRA・QLoRAの設定、学習条件の調整、評価、軽量化と配備準備を支援します。

• JSONL学習データの準備と検証
• GPUメモリに合う学習手法の選択
• 学習条件の設定と過学習の監視

文書を検索してAIの回答に渡すRAGの仕組みを設計・実装し、文書分割や検索用データの作成、検索結果の並べ替え、精度評価まで支援するスキル。

• 社内文書を参照するAIアプリの設計
• 検索用DBと文書分割方針の比較
• キーワード検索と並べ替えによる改善

手元のPCで動かすAIモデルをHugging Face Hubから探し、メモリに合うGGUF形式の選択からllama.cppでの起動、ローカルAPIの動作確認まで支援するスキル。

• 手元のPCで動かすモデルを探したいとき
• メモリ容量に合う量子化を選びたいとき
• OpenAI互換のローカルAPIを試したいとき

サイトのAIクローラーへのアクセス設定を調べ、許可・遮断の状況と修正案をまとめます。robots.txtやページ内の指定、HTTPヘッダーを横断して確認します。

• AIクローラーのアクセス状況確認
• robots.txtの意図しない遮断点検
• JavaScript依存の本文表示の調査

文章の指示からロゴやイラスト、商品画像などを生成し、既存画像の編集・合成も行います。Hive 経由での生成から、保存画像の受け渡しまでを扱うスキルです。

• ロゴやイラストを作りたいとき
• 商品写真の背景を変えたいとき
• ロゴをモックアップに配置したいとき

HuggingFace routerとchat-uiのモデル設定を照合し、新規モデルの説明・機能フラグの追加と、提供終了モデルの設定削除を両環境に反映します。

• 新規公開モデルを設定に追加したいとき
• 提供終了モデルの設定を整理したいとき
• 推論機能とartifacts対応の確認

Omnigentで動くエージェントの設定と指示ファイルを、検証済みテンプレートに沿って作成し、検索・外部ツール・子エージェントの構成も整えるスキル。

• Omnigentエージェントの最小構成作成
• Web検索付きエージェントの設定
• シェル操作やMCP接続を追加したいとき

Omnigentのエージェント構成や設定形式を調べ、実行方式の選択からスキル・独自ツール・外部サービス・子エージェントの組み込みまでを確認できます。

• 構成ファイルとディレクトリ配置の確認
• 実行方式とharnessの選定
• スキル・独自ツール・MCPの追加

既存のPythonエージェントコードのimport文と実装パターンから利用フレームワークを判別し、Omnigentで使う実行方式や未対応状況を案内します。

• 既存Pythonコードの構成を調べたいとき
• Claude SDK等の実行方式の選定
• フレームワークの対応状況の確認

ローカルのOmnigentでAntigravity SDKを実行し、認証やモデル選択、ツール連携の動作を一通り確かめ、不具合の切り分けを進めるスキル。

• Geminiの認証と実応答を試したいとき
• ツール連携と委任の動作確認
• モデル選択の失敗を調べたいとき

開発計画を外部のAIでレビューし、残る指摘を反映して再計画と再レビューを繰り返します。重大な懸念や対応可能な指摘の解消を目指すスキルです。

• 実装前に開発計画を点検したいとき
• 複数AIの指摘を計画に反映したいとき
• ローカルモデルで計画を確認したいとき

自分の環境で動かすAIアシスタントOctopの使い方を案内し、モデル切り替え、チャット連携、スキルや定時タスクの設定、バックアップまで支援します。

• Octopの概要や導入方法を知りたいとき
• AIモデルや提供元を変更したいとき
• Discordなどのチャット連携設定

AIサービスの契約条項を社内方針と照合し、入力データの学習利用、責任範囲、モデル変更などの問題点を整理。条文の修正案や交渉が難しい場合の対応もまとめます。

• AIサービスの導入前に契約を確認したいとき
• 入力データの学習利用を確認したいとき
• 契約と社内AI方針を照合したいとき

Convexのバックエンド処理を独立したテーブルと呼び出し口を持つ部品にまとめ、アプリへの組み込みから型やデータ境界の検証まで進めるスキル。

• 既存Convexアプリに部品を追加したいとき
• 共通のバックエンド処理を切り出したいとき
• 専用テーブルを持つ外部サービス連携の作成

BifrostのHTTP API実装とOpenAPI文書を照合し、記載漏れやパス・認証・入出力の不一致を洗い出して、根拠付きの監査結果と修正案をまとめるスキル。

• OpenAPIのAPI記載漏れを探したいとき
• 認証の説明と実装を照合したいとき
• パラメータや応答形式の点検

BifrostのPRやIssueから不具合の再発を防ぐAPIテストを設計し、既存の網羅範囲を確認。Postmanコレクションへ追加して構造や絞り込みを検証します。

• マージ済みPRの回帰テスト追加
• Issueの再現手順をテスト化したいとき
• 通常応答とストリーミングの検証

BifrostのGitHubのIssueを起点に、関連コードと外部資料、変更の影響範囲を調べ、再現テストや再実行すべき既存テストを含む実装計画をまとめるスキル。

• 報告された不具合の原因を調べたいとき
• 機能追加の実装手順を決めたいとき
• APIや画面への影響を確認したいとき