「memo」の検索結果

言語モデルに指示への応答や好ましい回答を学習させるため、TRLによる追加学習を案内するスキル。データ準備、学習方式の選択、報酬モデルの学習や評価を扱います。

• 回答例で指示に従うモデルを学習
• 回答の好みをDPOで学習したいとき
• 報酬モデルを使うRLHFの構築

文章などを数値化して似た内容を探す検索をQdrantで実装。属性による絞り込みやAI回答用の資料検索から、大規模運用の設定・調整まで支援します。

• AI回答用の参考資料を検索したいとき
• カテゴリや日時で絞る類似検索
• リアルタイム推薦の実装

長い入力を扱うTransformerの学習・推論で、注意機構の計算を高速化し、GPUメモリ使用量を抑えるスキル。導入から性能測定、出力の比較まで案内します。

• 長い入力での学習を高速化したいとき
• 長文推論のメモリ使用量を抑えたいとき
• 処理速度とモデル出力の比較

Node.jsの処理を途中で止め、変数や関数の呼び出し経路から不具合を調べるスキル。端末でのステップ実行、状態収集の自動化、性能調査を支援します。

• Node.jsテストの途中の状態確認
• 関数の呼び出し経路と変数の調査
• 非同期処理の停止箇所を調べたいとき

Set up or check claude-mem cloud sync with cmem.ai Pro. Use when the user says "set up cloud sync", "sync my memories", "cmem pro", "cloud backup", "sync status", or wants their memory database backed up or synced to their cmem.ai account.

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This skill should be used when the user asks to "search memory", "what do you remember about X", "check claude-mem", "mem search", "find past observations", "what did we do last session", or wants prior-session context about a project, decision, file, or task. Searches the user's Claude-Mem (cmem.ai) memory.

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Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.

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AgentDB memory system with HNSW vector search. Use when: need to store patterns, search for solutions, semantic lookup. Skip when: no learning needed, ephemeral tasks.

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Bridge Claude Code auto-memory into AgentDB with ONNX embeddings, deduplicate, and enable unified cross-project search

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Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.

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Use when reviewing scripts, client components, bundles, or runtime behavior related to Prevent common memory leak patterns. Inspect both source code and the browser execution path so fixes target the real bottleneck or bug.

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Remove a personal fact, preference, relationship detail, topic, or prior event from Muse's active memory and stop existing copies or automations from bringing it back. Use for explicit requests such as 'forget that', 'don't remember this about me', or 'remove that from your memory'. Do not use when 'forget it' merely means cancel the current task.

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为 Agent 设计、实现或评估用户记忆系统时使用——涵盖记忆能力三层次评估框架、轨迹与长期记忆分层、Simple Notes 到 Advanced JSON Cards 及可执行代码的存储格式选型、Mem0/Memobase 框架取舍、记忆压缩整理与隐私脱敏，以及何时该用记忆而非 RAG 的判断。

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Load relevant long-term memory from Hindsight before starting work. Use at the start of every task or request, before planning or answering, and whenever the user mentions people, projects, decisions, preferences or anything done before.

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Expert memory architect. Understands your application, identifies where memory adds value, and produces an implementation plan with bank config, tag schema, and code.

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Save what was learned to Hindsight long-term memory. Use when a task finishes, when the user states a fact, decision or preference, and when you discover something a later run or another Bot would need.

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Carry state between runs of a scheduled routine using Hindsight memory. Use when creating or editing a routine, to write the recall and retain steps into the routine's own instructions, and at the start and end of every scheduled or event-triggered routine run.

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Answer questions about history, habits and past decisions by reasoning over Hindsight memory. Use when asked what was decided about something, how something is usually done, what changed over time, or what is known about a topic.

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Scales pandas, NumPy, and custom Python research workflows beyond memory or across clusters with Dask. Covers DataFrames, Arrays, Bags, Futures, chunking, schedulers, and distributed diagnostics. Use for partitioned file processing, scientific array computation, or parallel tasks whose memory and dependency structure require Dask.

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A meta-skill that understands task requirements, dynamically selects appropriate skills, tracks successful skill combinations using agent-memory-mcp, and prevents skill overuse for simple tasks.

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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).

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A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents.

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Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for prompt-injection, retrieval poisoning, memory contamination, planner drift, MCP or tool-boundary abuse, and agent exfiltration challenges. Use when the user asks to analyze prompt injection, retrieval poisoning, memory contamination, planner drift, tool-argument corruption, or secret exposure caused by an agent chain. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.

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Build production RAG pipelines and persistent agent memory using Pinecone as the vector database backend. ALWAYS USE THIS SKILL when the user mentions Pinecone, wants to index documents for semantic search, build a retrieval-augmented generation system, store agent memory across sessions, implement hybrid search, or connect an LLM to a searchable knowledge base — even if they don't say "Pinecone" explicitly. Also use when the user asks about vector databases for RAG, namespace isolation for multi-tenant agents, embedding pipelines, or scaling a knowledge base beyond what local storage can handle. DO NOT use for local-only vector stores (Chroma, FAISS, pgvector) or pure keyword search with no semantic component.

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