「models」の検索結果

LaravelのWebアプリやAPIを、役割の分かれた構成で実装・レビューします。データ取得、入力検証、API応答、キューやキャッシュを整理し、保守しやすい設計を支援します。

• コントローラーをサービスとActionsに分けたいとき
• Eloquentの関連付けと過剰なクエリの点検
• API応答・ページ分割・入力検証の統一

文章や画像から画像・動画を生成し、読み上げ音声や映像に合う音も作るスキル。fal.aiでモデル選びから費用見積もり、生成状況の確認まで進めます。

• 文章からサムネイルや商品画像の作成
• 既存画像の画風を変えたいとき
• 静止画を動画にしたいとき

ECC ToolsのGitHub Appで起きるPRの過剰作成や利用上限の抜け、高額モデルの意図しない使用をコードから追い、費用増加の原因と修正を検証するスキル。

• PRの過剰作成の原因調査
• 利用上限を超える同時処理の点検
• 無料枠での高額モデル利用の確認

AIによる開発の成功条件を実装前に定義し、コード・ルール・モデル・人の評価で新機能と既存機能を確認しながら、複数回の試行から信頼性を記録するスキル。

• AI実装前に成功条件を決めたいとき
• プロンプトやエージェント変更後の回帰確認
• 複数回の試行で信頼性を測りたいとき

既存プロジェクトの設計に合わせて、外部APIとの連携機能を追加するスキル。設定、認証、エラー処理から登録、テストまで、既存の実装方式に沿って整えます。

• 既存プロジェクトへのJira連携追加
• 既存方式に沿ったSlack連携の実装
• 連携機能の登録とテストを整えたいとき

LLMの出力をJSONや正規表現、Pydanticの型定義に合わせて生成するスキル。文章からの情報抽出や分類結果を、後続の処理で扱いやすい形式に整えます。

• 文章から企業・商品情報を抽出したいとき
• レビューを決まったラベルで分類したいとき
• プロフィールを項目別に整理したいとき

NVIDIA GPU上で大規模言語モデルの応答生成を高速化し、APIとして提供する設定を支援します。量子化や一括処理、複数GPUへの分散も扱います。

• 言語モデルをチャットAPIで提供したいとき
• 多数のプロンプトを一括処理したいとき
• 量子化でメモリ使用量を抑えたいとき

限られたGPUメモリで大規模言語モデルを追加学習するため、LoRAやQLoRAの設定を支援します。学習結果の保存、用途別の切り替え、モデルへの統合も扱います。

• 少ないGPUメモリで追加学習したいとき
• LoRAの学習設定を選びたいとき
• 用途別のアダプターを切り替えたいとき

クラウド上のGPUで機械学習の学習・推論を実行し、モデルをAPIとして公開するスキル。Pythonで実行環境を定義し、並列処理や定期実行も設定できます。

• GPUサーバーを管理せず学習したいとき
• モデルを自動拡張するAPIとして公開
• 大量のデータを並列処理したいとき

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

Fully sharded data-parallel training for large models.

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Use when a task is too large for one model pass, needs parallel research or generation across many subtasks (like researching a dozen competitors at once), or the user asks to orchestrate multiple models, split work across a model team, run an advisor-worker loop, have a stronger model review the plan while cheap workers execute, or says "too big for one model" or "fan this out". Not for single-file edits or tasks one model handles in one pass.

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Cross-model benchmark for gstack skills. (gstack)

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Use for Codex models/pricing, scheduled tasks, skills, settings, setup, troubleshooting, customization, automations, and self-knowledge—including 'you,' 'your,' 'this app,' or 'this coding agent' when they refer to Codex—and for OpenAI APIs/products and ChatGPT Work. Also use for model choice/migration, prompting, SDKs, Responses, Realtime, agents, evals, and Chat/Work/Codex comparisons. Do not use for generic app/software tasks that merely mention Codex.

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Documentation reference for writing Python code using the browser-use open-source library. Use this skill whenever the user needs help with Agent, Browser, or Tools configuration, is writing code that imports from browser_use, asks about @sandbox deployment, supported LLM models, Actor API, custom tools, lifecycle hooks, MCP server setup, or monitoring/observability with Laminar or OpenLIT. Also trigger for questions about browser-use installation, prompting strategies, or sensitive data handling. Do NOT use this for Cloud API/SDK usage or pricing — use the cloud skill instead. Do NOT use this for directly automating a browser via CLI commands — use the browser-use skill instead.

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Text-to-speech models, voices, formats, and streaming via Venice.ai. Useful for narration, voiceover, and conversational agent voices.

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Upscale and enhance image and video resolution using AI super-resolution models hosted on fal.ai.

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Elite frontend image-direction skill for generating premium, conversion-aware website design references. CRITICAL OUTPUT RULE — generate ONE separate horizontal image FOR EVERY section. A landing page with 8 sections produces 8 images. Never compress multiple sections into one image. Enforces composition variety (not always left-text / right-image), background-image freedom, varied CTAs, varied hero scales (giant / mid / mini minimalist), narrative concept spine, second-read moments, and a single consistent palette across all images. Optimized for landing pages, marketing sites, and product comps that developers or coding models can accurately recreate.

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Edit existing videos using AI — remix style, upscale, remove background, and add audio via fal.ai's hosted video models.

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Analyze images — segment objects, detect, run OCR, describe, and answer visual questions via fal.ai vision models.

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Virtual try-on — see how clothes look on a person via fal.ai's hosted try-on models. Useful for ecommerce, lookbooks, and styling experiments.

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Restore and fix image quality — deblur, denoise, fix faces, and restore old documents using fal.ai's hosted restoration models.

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Train custom AI models (LoRA) on fal.ai for personalized image generation tailored to a brand, character, or style.

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AI-powered image editing with style transfer, background removal, object removal, and inpainting via fal.ai hosted models.

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