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Superhumanでメールの返信や催促、新規メールを本人の文体で下書きするスキル。会話全体と既存の下書きを確認し、宛先やCCを保ちながら送信前の文面を整えます。

• メールの会話全体を踏まえて返信
• Superhumanの書きかけを仕上げる
• いつもの文体で催促したいとき

CARLAをUnreal Engine 5.8向けにビルドし、CMakeの設定からPython APIの再構築、ROS 2対応の確認まで支援するスキル。

• UE 5.8向けCARLAのビルド
• ROS 2対応のビルドと確認
• 変更後のPython API再構築

CARLA内の車両を指定した目的地まで自律走行させます。障害物や信号に対応する走行のほか、二地点間の経路だけを計画して画面上に描画する用途にも使えます。

• 指定座標まで車両を走らせたいとき
• 選んだ交差点へ移動したいとき
• 走行せずに経路を計画・描画

字幕、吹き替え、縦横動画、カバー画像を組み合わせる制作計画をKrillinAI CLIで検証し、各工程の個別実行や失敗時の再開方法を案内するスキル。

• 複数の成果物を作る計画の検証
• 出力に必要なコマンドの整理
• 失敗した工程から再開したいとき

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

数学・コード生成・会話などに特化した複数の学習済みモデルを、再学習せずに統合するスキル。mergekitの設定、統合手法の選択、評価や配布まで案内します。

• 数学・コード生成・会話の能力を組み合わせたいとき
• 混合比率の異なるモデルを比較したいとき
• 複数モデルの統合手法を選びたいとき

LLMの文章生成を速めるため、候補を先に作ってまとめて検証する手法を導入します。小型モデルの併用、Medusa、Lookahead Decodingの比較と設定を案内します。

• チャットの応答待ちを短くしたいとき
• コード生成の高速化
• 候補生成用の小型モデルの選定

AIエージェントのプロンプト・スキル・記憶を、評価課題の結果に基づいて反復改善するためのスキル。変更の検証や取り消し、Gitでの履歴管理も案内します。

• 既存エージェントの性能を改善したいとき
• 業務固有の評価課題を作りたいとき
• 失敗からスキルや記憶を改善したいとき

画像内の対象を点や四角い枠で指定し、物体の領域を示すマスクを作る作業を支援します。背景を透明にした切り抜き、マスクの自動生成や学習用データ作成も扱うスキル。

• 背景を透明にして物体を切り抜く
• 点や枠で指定する領域ラベル付け
• 物体のマスクを自動生成したいとき

LLMの回答をJSONや指定の書式で生成し、共通プロンプトの計算を再利用する仕組みを使って、ツール呼び出しや継続会話の推論サーバー構築を支援するスキル。

• 記事の情報をJSONで抽出したいとき
• ツールを呼ぶエージェントの開発
• 会話間で共通プロンプトを再利用

文章の説明から音楽や効果音を生成するスキル。AudioCraftのMusicGen・AudioGenを使い、参考メロディーや曲調を反映した生成、音声保存を案内します。

• 文章から音楽を生成したいとき
• 効果音や環境音を作りたいとき
• 参考メロディーや曲調を反映したいとき

入力ごとに一部の専門ネットワークを使うMoEモデルの学習を支援。DeepSpeedなどで処理の振り分けや負荷分散、複数GPUへの配置を設定します。

• 一部の専門ネットワークを使うモデル設計
• 専門ネットワーク間の負荷分散
• 複数GPUへの分散配置

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

報酬を手がかりにLLMを追加学習するため、verlでのデータ準備・報酬設計・学習設定を案内します。GRPOやPPOの使い分けから複数GPUでの実行まで扱います。

• 正解判定の報酬で数学モデルを学習したいとき
• 価値推定モデルを使うPPOを設定したいとき
• 複数GPUノードで大規模学習を実行したいとき

PyTorchで報酬に基づく強化学習を進めるためのガイドです。torchforgeを使い、報酬や損失関数の実装から複数GPUでの分散学習まで支援します。

• GRPOで数学の推論を学習したいとき
• 独自の損失関数を試したいとき
• 複数GPUや複数ノードでの学習

LLMの知識・推論・コード生成などを60以上の共通評価課題で検証し、モデル間の性能比較や学習途中の変化の追跡、研究向けの結果整理を支援します。

• 知識・推論の共通課題でモデルを比較
• 学習途中のモデル性能を追跡したいとき
• 研究報告用に評価結果を整理したいとき

AO Cloudの作業セッションをao CLIで作成・確認し、メッセージや報告で連携するスキル。PRの関連付け、レビュー開始、ブラウザ操作も扱います。

• ワーカーを作成して進捗を確認したいとき
• ワーカーへの指示と作業結果の報告
• 既存PRの関連付けとレビュー開始

AOのコマンドを使い、作業用エージェントの起動やセッション管理、繰り返す指示の保存を支援します。共有ブラウザの操作や成果物のプレビューも案内するスキルです。

• 新しい作業用エージェントの起動
• セッションの状況確認と管理
• 繰り返す作業をCueに保存

PythonやShellを隔離環境で実行し、ファイルの読み書きやホスト側ディレクトリの接続、通信制御、状態を保った一時停止・再開を扱うスキル。

• 信頼性が不明なコードを隔離実行したいとき
• サンドボックス内のファイル操作
• 外部への通信先を制限したいとき

Goの並行処理やgRPC・RESTのサービス、CLIを実装し、インターフェース設計、エラー処理、性能計測、競合検出を含むテストまで支援します。

• 中止・エラー処理を備えた並行処理の実装
• gRPC・RESTサービスやCLIの開発
• pprofとベンチマークによる性能調査

独自の画像データで物体検出・画像分類・領域分割モデルを追加学習し、データ検証からクラウドGPUの選定、評価、学習結果の保存まで支援します。

• 独自画像で物体検出モデルを学習
• 画像分類モデルを追加学習したいとき
• 独自マスクでSAM/SAM2を調整

ブラウザやNode.jsなどで、文章の分類・翻訳、画像認識、音声の文字起こしを動かすために、JavaScriptでのモデル選定と実装を支援します。

• ブラウザで文章分類や翻訳を使いたいとき
• 画像分類・物体検出の実装
• JavaScriptで音声を文字起こし

Hugging Face Hub上のモデルを手元の環境で評価し、評価課題や推論エンジンの選定、少量データでの動作確認から本評価までを支援するスキル。

• 手元のGPUでベンチマーク評価
• 評価フレームワークと推論エンジンの選定
• 本評価前に少量サンプルで確認したいとき

既存の不具合修正PRを、再現テストと差分全体から検証するスキル。根本原因への対応、変更範囲、周辺への影響を確認し、操作録画や根拠を添えてレビューをまとめます。

• 既存の修正PRを独立に検証したいとき
• 差分全体の変更範囲と原因対応を確認
• 修正候補での操作を録画したいとき