「ema」の検索結果

転職・就職活動で実績や働きぶりを説明してくれる推薦者を選び、提出用リストを整えます。本人への依頼文、応募職種の共有資料、照会時の想定質問も準備します。

• 応募先に提出する推薦者リストの作成
• 元上司や同僚から推薦者を選びたいとき
• 承諾依頼と事前説明メールの作成

既存の広告文や販促コピーを、明瞭さ・語調・読者の利点・根拠など七つの観点で段階的に推敲するスキル。元のメッセージと書き手の声を保ち、具体的な修正を提案します。

• 既存のLP原稿を見直したいとき
• 販促文で商品の利点を明確にしたいとき
• 曖昧な主張や根拠不足の確認

サイトが検索で見つかりにくい原因を、検索エンジンの巡回・登録、表示速度、ページ内容などから調べ、根拠と優先順位を添えた改善案にまとめるスキル。

• 重要ページが検索に出ない原因調査
• タイトル・説明文・見出しの点検
• サイト移行後の技術的なSEO確認

アルゴリズムやシステムの設計を、理論上の正しさと計算量から検討します。問題の前提や制約を見直し、適切な言語選び、実装、テストや形式的検証までを支援します。

• アルゴリズムの計算量や設計前提の検討
• 数値計算や分散処理に使う言語の選定
• エラー処理を明示した並行処理の実装

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

LLMへの入力と生成した回答を安全性の観点で分類し、問題のある内容を遮断する処理の実装を支援します。API化や一括処理、既存の安全対策への組み込みも扱います。

• LLMに渡す前の入力チェック
• 表示前の回答フィルタリング
• 安全性判定APIの構築

AIが参照する文書や推薦用データをPineconeで管理し、意味やキーワードで検索する仕組みを作るスキル。データ登録から条件付き検索、利用者別の分離まで扱います。

• AIの回答用に文書を検索したいとき
• 意味とキーワードで検索したいとき
• 利用者別に検索データを分けたいとき

AIへの入出力を定義して処理を組み合わせ、検索した資料を使う回答システムやエージェントを構築します。学習データと評価指標によるプロンプトの自動最適化も扱います。

• 資料を検索して答えるAIを作りたいとき
• 例と評価指標でプロンプトを改善したいとき
• AI処理を再利用できる部品に分けたいとき

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

言語モデルの出力を正規表現や文法で制約し、JSONや日付などの形式を整えるほか、分類・情報抽出・複数段階の処理をPythonで組み立てるスキル。

• 決めた構造のJSONを生成したいとき
• 日付・メール・識別子の形式を指定
• 固定ラベルで文章を分類したいとき

ModalのクラウドGPUで機械学習の学習・推論・バッチ処理を動かすためのスキル。Pythonによる実行環境の定義からAPI公開、自動スケーリングまで案内します。

• サーバー管理なしでGPU推論を行いたいとき
• 自動スケーリングするモデルAPIの公開
• 大量データの並列バッチ処理

LLMアプリの入出力や処理時間をLangSmithで記録し、不具合の調査、データセットによる回答評価、本番環境の監視や継続的な品質テストを支援するスキル。

• LLMアプリの不具合を調べたいとき
• テストデータで回答を評価したいとき
• 本番の応答時間や費用の監視

機械学習の学習・推論に使うLambda LabsのGPU環境を構築し、SSH接続やデータの永続保存、複数GPUでの実行と運用管理を支援するスキル。

• LLMの追加学習用GPUを準備したいとき
• データや学習途中の状態を残したいとき
• APIで起動と終了を自動化したいとき

言語モデル内部の反応を解釈しやすい特徴へ分解するため、SAELensによる学習済みモデルの分析や独自SAEの訓練、品質評価、出力への影響調査を支援します。

• 学習済みSAEによる特徴の探索
• 独自SAEの訓練と評価
• モデル内部で重なる概念表現の研究

Agent PlatformでGemini APIを使う企業向けアプリの実装を案内します。Google Gen AI SDKによる認証から、文章・画像・音声の処理や一括実行まで扱います。

• 文書やメディアを理解する機能の追加
• 指定した形式のJSON生成
• 音声・映像を使うリアルタイム対話

LLMの応答をJSONや指定形式に整え、推論サーバーを構築するスキル。共通プロンプトの計算を再利用し、ツール呼び出しや複数ターンの会話を扱います。

• 指定形式のJSONで情報を抽出したいとき
• ツールを呼び出すエージェント開発
• 会話で共通プロンプトを再利用したいとき

研究コードや実験結果をもとに、機械学習・AI論文の草稿作成から引用確認、学会別のLaTeX書式調整、投稿前のチェックまでを支援するスキル。

• 研究コードから論文を書きたいとき
• 主要な貢献と根拠を整理したいとき
• 関連研究の引用を確認したいとき

顧客や売上などのデータを調べ、統計検定や機械学習で予測・効果検証を進めます。分析結果の可視化から予測モデルの運用計画まで支援するスキル。

• 顧客離脱の分析とリスク予測
• A/Bテストの設計と結果検証
• 在庫計画に向けた需要予測

LLMの学習用データを整えるスキル。GPUを使った重複除去や品質フィルタリング、個人情報の除去を支援し、テキスト・画像・動画・音声の前処理を案内します。

• Webデータを学習用に整えたいとき
• 大量の文章から重複を除きたいとき
• 学習用文章の個人情報を除きたいとき

過去の会話履歴を意味の近さやキーワード、コード内の識別名で検索し、セッションをまたぐ議論や決定事項を探して、作業再開時に必要な背景を取り戻すスキル。

• 作業再開前に過去の決定を確認したいとき
• 表現の異なる過去の議論を探したいとき
• 関数やクラスに関する会話の検索

直近のGranola通話から、担当者・チーム・期限・既存のLinear課題を含む次の作業を整理します。Gmailの情報も参照し、設定済みならSlackに投稿します。

• 最新の通話から次の作業を整理したいとき
• 会議の作業と既存のLinear課題を照合
• メールを参照して担当者や期限を確認

GLB形式の3Dモデルを主役に、回転や拡大とMorphによる画面切り替えを組み合わせたPowerPoint資料を作ります。配色や文字配置も整えます。

• 製品を複数の角度から紹介したいとき
• 3Dモデルで構造を説明したいとき
• テーマに合うモデルを探したいとき

Google Calendarの既存の予定に複数の参加者をまとめて招待し、更新通知を送るスキルです。予定の取得から参加者の追加、変更後の確認まで進めます。

• 既存の会議に複数人を招待したいとき
• 参加者の追加と更新通知の送信
• 更新後の参加者一覧の確認

Gmailの受信メールを自動で整理するフィルタを作成します。ラベル付けやスター付け、分類に使え、ラベルの確認・作成からフィルタ設定後の確認まで進めます。

• 受信した領収書に自動でラベルを付けたいとき
• 特定の送信元を受信トレイから外したいとき
• 既存ラベルと設定済みフィルタの確認