「ode」の検索結果

Claude Codeの利用経験を対話形式で確認し、習熟度と未習得の分野を整理します。結果に合わせ、優先順位や練習課題を含む学習計画を提案します。

• Claude Codeの学習開始点を決めたいとき
• 機能ごとの利用経験を整理したいとき
• 次に学ぶ内容の優先順位を決めたいとき

コードを安全性・処理性能・品質・保守性の観点でレビューし、問題の場所や影響、深刻度、修正例を整理して、優先して改善すべき点を示すスキル。

• プルリクエストをレビューしたいとき
• 認証や機密情報の扱いを点検したいとき
• 処理やデータベースの無駄を探したいとき

コードの安全性、処理性能、品質、保守性をまとめて点検し、問題の重大度や該当箇所、影響、修正例を整理して、優先的に直すべき点を示すスキル。

• マージ前のプルリクエスト確認
• コードの安全性を確認したいとき
• 処理性能の改善点を探したいとき

Node.jsのAPIやサーバーを、Express/Fastifyで設計・実装するスキル。認証、データベース連携、エラー処理から運用時の監視まで扱います。

• Express/FastifyでREST APIを作りたいとき
• 認証とデータベース連携を実装したいとき
• ミドルウェアとエラー処理の整理

Claude Codeのコマンド実行前にGitの検査や署名を省くフラグを検出し、コミット時の品質チェックを飛ばす操作をブロックする設定を支援します。

• コミット前の検査省略を防ぎたいとき
• 署名を省くコマンドを止めたいとき
• チームでClaude Code設定を共有

CodexでOpenVikingの記憶が読み出せない・保存されない原因を調べます。プラグインの導入状態、設定、認証、サーバー接続を確認し、修正と再検証を進めます。

• 記憶の読み出し・保存不良の調査
• 導入・更新後の動作確認
• 401・403認証エラーの調査

既存の財務モデルに実績と予測の前提を入力し、損益計算書・貸借対照表・キャッシュフロー計算書を数式で連動させ、残高や資金の整合性を確認しながら完成させます。

• 入力途中の財務モデルを完成したいとき
• 財務三表の予測を連動させたいとき
• 貸借とキャッシュフローの整合性確認

複数のファイルやデータを扱うスクリプトに、開始・進捗・失敗・集計の出力を設計し、既存の処理結果や終了コードを保ったまま実行中の状況を確認できるようにするスキル。

• 長時間の一括処理に進捗を付けたいとき
• 個別の失敗と最終件数の集計
• 結果データと進捗ログの分離

画面の状態や操作を管理するViewModelを、変更通知・コマンド・入力検証を備えた形で実装します。属性によるコード生成や非同期処理の書き方、実装の見直しも支援します。

• 変更通知付きのプロパティを実装したいとき
• キャンセル可能な非同期コマンドを作りたいとき
• 登録フォームや設定の入力を検証したいとき

既存プロジェクトのコードや設定を調べ、技術構成・設計・規約・テスト・懸念点などを7つの文書に整理します。根拠のファイルと不明点も明記し、引き継ぎに役立てます。

• 初めて触るコードの全体像を知りたいとき
• プロジェクトの引き継ぎ資料作成
• 設計資料と実装の違いを確認

OMCやClaude Codeの実行中に起きた不具合を、ログや状態情報、絞り込んだ再現テストから調べ、原因の仮説と根拠、次に試す最小限の対処を整理します。

• Claude Codeの作業停止を調べたいとき
• フックやエージェントの挙動調査
• テストやコマンドの失敗原因の絞り込み

新しい拡散モデルやDiffusersの生成処理をSGLangへ組み込むため、参照実装の確認から既存部品の再利用、設定と処理段階の実装までを支えるスキル。

• SGLangへの新しい拡散モデル追加
• Diffusersの生成処理を移植したいとき
• 既存部品を再利用したモデル派生版の追加

AIの推論APIへの問い合わせを監視し、モデルの複製や学習データの推測につながる利用を検知。許可された検証でリスクを測り、防御策の効果を確認するスキル。

• 公開・提携先向け推論APIの監視
• 公開前のモデル複製リスク評価
• 問い合わせ制限や出力制限の効果検証

oh-my-codexの導入やスキル認識の不具合を調べ、設定・フック・キャッシュの問題を報告します。修復は対象の所有元と利用者の承認を確認して進めます。

• 導入やスキル認識の不具合を調べたいとき
• 重複フックや古い設定を確認したいとき
• キャッシュのバージョン競合を調べたいとき

変更したコードを品質・安全性と設計の両面から、独立したエージェントでレビューします。行番号付きの指摘と修正案をまとめ、マージ可否の判断を示します。

• PRをマージする前に確認したいとき
• 指定範囲のコード品質と安全性の評価
• 設計の境界や隠れた依存関係の確認

oh-my-codexの導入や設定更新を、利用者全体またはプロジェクト単位で進めます。導入方式や既存ファイルの扱いを選び、必要な設定が整ったか確認するスキルです。

• プロジェクトにOMXを導入したいとき
• 既存の導入内容を更新したいとき
• 設定変更を事前に確認したいとき

Node.js・Express・TypeScriptのAPI開発で、処理の役割分担と実装方針をそろえます。入力検証、データベース操作、エラー追跡、テストまで扱うガイドです。

• 役割を分けてAPIを追加したいとき
• Prismaのデータアクセス処理を整理
• 入力検証とエラー追跡を追加したいとき

Claude Codeのプラグイン向けに、自律的に作業するエージェントを設計するスキル。起動条件や指示文、使用ツールを整理し、設定ファイルの作成と検証を支援します。

• コードレビュー用エージェントの作成
• 起動条件の具体例を見直したいとき
• 使用ツールを制限したいとき

好ましい回答と好ましくない回答のペアを使い、LLMの応答を調整する学習を支援します。参照モデルを必要としないSimPOの設定、実行、学習中の問題への対処を扱います。

• 回答の優劣データでベースモデルを学習
• 指示調整済みモデルへの追加学習
• 数学・コード向けの学習設定の調整

LLMをGGUF形式に変換し、重みの数値精度を下げて軽量化する手順を案内します。CPUやApple Siliconでの実行、ローカルAIツールへの組み込みを扱います。

• CPUだけでLLMを動かしたいとき
• Apple Siliconでのローカル実行
• 量子化方式ごとの容量と品質の比較

大規模言語モデルを4ビットに圧縮し、GPUメモリの節約と推論の高速化を図るスキル。量子化の設定から既存モデルの読み込み、vLLMでの利用まで案内します。

• 限られたGPUメモリでモデルを動かしたいとき
• 専門分野の文章で量子化を調整したいとき
• vLLMでAWQモデルを配信したいとき

LLMを8-bit・4-bitに量子化し、GPUメモリの使用量を抑えます。モデルの読み込みからQLoRAによる追加学習、学習時のメモリ節約まで支援します。

• 限られたGPUメモリでモデルを動かしたいとき
• 8-bitと4-bitの設定比較
• QLoRAで追加学習したいとき

Claude Codeの設定や依頼文の書き方を整理し、CLAUDE.mdのひな形、ログを使った不具合調査、小さな変更を検証しながら進める方法を案内します。

• CLAUDE.mdで作業ルールを整えたいとき
• コード修正の依頼を明確にしたいとき
• ログで想定外の動作を調べたいとき

入力ごとに一部の専門ネットワークを選んで動かすMoEモデルの設計と学習を支援します。処理の振り分け、負荷の偏り、GPUへの分散を調整し、推論の最適化まで扱います。

• 計算予算に合わせてMoEを設計したいとき
• Mixtral型の処理振り分けを実装したいとき
• 担当間の負荷や学習の安定性を調整したいとき