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LinuxのメモリをLiMEで取得し、Volatility 3でプロセスや通信、コマンド履歴、不審なコードを調べ、侵害されたシステムの調査を進めるスキル。

• 侵害されたLinuxのメモリ取得
• プロセス一覧を比較したいとき
• コマンド履歴と通信の確認

WeChatの公式アカウントやミニプログラム、決済などの用途に合わせて、WxJavaのMavenモジュールと依存管理、導入方式、参照するサンプルを選ぶスキル。

• 用途に合うWeChatモジュールの選定
• Mavenの依存指定とサンプルの確認
• 単一・複数アカウント用Starterの比較

システム構成を決めるために、要件と制約を整理し、設計案の利点と欠点を比較します。重要な判断の理由を設計判断記録に残し、単純な代替案も検討します。

• 設計前に要件を整理したいとき
• 構成案の利点と欠点を比較したいとき
• 設計判断の理由を記録したいとき

Webやモバイルアプリの画面設計で、用途に合う配色・フォント・レイアウトを選び、実装から操作性やアクセシビリティの点検まで支援するスキル。

• 新しいアプリの配色と文字選び
• 管理画面の設計とグラフ選定
• フォームの操作性を点検したいとき

ユーザーデータやインタビューをもとに、代表的な利用者像と利用の流れを整理し、使いやすさのテストや調査結果の統合を通じて、デザインの検証を支援するスキル。

• 調査データからペルソナを作りたいとき
• 顧客の利用体験を整理したいとき
• 使いやすさのテストを計画したいとき

経営戦略の検討や事業シナリオの比較、取締役会・投資家向けの説明準備を支援します。意思決定の手順と資料のひな型を使い、組織づくりや経営課題を整理します。

• 経営戦略と施策の優先順位づけ
• 事業計画の財務シナリオ比較
• 取締役会資料や投資家報告の準備

製品の強みと狙う顧客を整理し、伝えるメッセージや市場投入計画を組み立てます。B2B SaaSの競合比較、営業向け資料、海外展開の検討を支援するスキルです。

• 理想的な顧客像と購入者を整理
• 製品の位置づけと訴求を明確化
• 営業用の競合比較資料を作りたいとき

ブランドらしい文体をそろえ、検索を意識したブログやSNS投稿を作るスキル。既存文章の分析、SEOの改善提案、媒体別の書き分け、投稿計画まで支援します。

• ブランドの文体を統一したいとき
• ブログのSEOを改善したいとき
• 記事をSNS投稿に展開したいとき

機能の優先順位付け、顧客インタビューの分析、製品要件書の作成を支援するスキル。顧客の課題と開発工数を整理し、四半期のロードマップや成果指標の検討につなげます。

• 開発余力に合わせて機能を選びたいとき
• インタビューから顧客課題を抽出したいとき
• 新機能の要件書を作りたいとき

LLMアプリの入力と回答に安全性の確認を組み込むために、制約を回避させる指示の検出、個人情報のマスキング、回答の事実確認などの設定を支援します。

• 安全ルールの回避指示を検出したいとき
• 処理前に個人情報を伏せたいとき
• 生成した回答に事実確認を加えたいとき

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

文章や画像の意味を数値で表す埋め込みを生成し、意味検索や類似度比較、文書のグループ分けに使うスキル。多言語モデルの選択やローカル実行も案内します。

• RAG用の文書埋め込みを作りたいとき
• 意味の近い文章を探したいとき
• 文書を話題ごとにまとめたいとき

大規模言語モデルを報酬に基づいて追加学習させるため、slimeの環境構築やデータ準備、分散学習の設定、独自の応答生成処理の組み込みを案内します。

• GLMやQwenの強化学習準備
• 応答生成と学習を並行したいとき
• ツールを使うエージェントの学習

一般的なウェブ調査で、検索結果やURLが欲しい場合と、情報をまとめた説明が欲しい場合を区別し、Perplexityの検索・回答ツールを使い分けます。

• 最近の動向を調べたいとき
• 解説記事や教材を探したいとき
• ウェブ情報で概念を理解したいとき

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

大規模言語モデルを人の好みに沿って追加学習するために、PPOやDPOなどの手法選びから、複数GPUへの処理分散、メモリ不足への対処までを支援します。

• 人の好みに沿う学習手法を選びたいとき
• 報酬モデルを使うPPO学習の構成
• criticモデルなしのGRPO学習

処理の流れを図のようにつなぎ、状態を保持するAIエージェントの設計・実装を支援します。条件分岐やツール呼び出し、途中保存、人の確認を組み込めます。

• ツールを繰り返し使うエージェント開発
• 複数エージェントで調査結果を共有
• 依頼内容ごとに処理を分岐したいとき

機械学習の学習条件・評価指標・成果物をMLflowで記録し、実験結果の比較からモデルの版管理、再現、本番環境への配置までを支援するスキル。

• 学習条件とモデル精度を比較したいとき
• 実験を再現する記録を残したいとき
• モデルの版と公開段階の管理

PyTorchモデルの内部値を差し替え、出力への影響を調べる実験を支援するスキル。pyveneによる因果関係の検証から、介入の学習・保存・共有まで扱います。

• 出力に影響するモデル内部の特定
• 内部値を差し替えて仮説を検証したいとき
• 介入を学習して因果構造を調べたいとき

機械学習モデルを本番サービスで動かすための設計・実装を支援します。学習や予測用データの整備から、モデル配信、性能比較、監視、再学習まで扱います。

• リアルタイム推薦サービスの設計
• A/Bテストでモデルを比較したいとき
• データの変化とモデル性能の監視

画像の説明文生成、画像への質問応答、文章による画像検索をBLIP-2で実装するために、モデル選びや一括処理、省メモリ設定まで案内するスキル。

• 複数画像の説明文を生成したいとき
• 画像への質問応答を実装したいとき
• 文章で画像を検索したいとき

機械学習向けの大量データを読み込み、前処理や一括推論を複数のCPU・GPUに分散するスキル。手元の端末からクラスタまで、処理規模に応じた構成を案内します。

• メモリに収まらないデータを前処理したいとき
• 複数GPUで一括推論したいとき
• 画像や表データを学習用に整えたいとき

調査・執筆・分析などの役割を持つAIエージェントをCrewAIで組み合わせ、作業の引き継ぎや記憶、条件分岐を備えた協働処理を構築するスキル。

• 調査から記事作成までの分担処理
• 管理役による専門エージェントの連携
• 条件分岐のある作業フローの構築

NVIDIA Megatron-Coreで大規模言語モデルの分散学習を設定します。複数GPUへの処理の分け方、学習条件、性能監視、メモリ不足への対処を支援します。

• LLaMA系モデルの分散学習を計画したいとき
• MoEの専門部分をGPUへ分散したいとき
• 学習速度とGPU利用率を調整したいとき