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OpenClawのQAシナリオを模擬環境や実サービスで実行し、失敗原因の修正、結果レポートの確認、複数モデルの応答スタイル比較まで支援するスキル。

• 模擬環境や実サービスでQAを実行
• 失敗シナリオの原因調査と再検証
• 複数モデルのキャラクター比較

OpenClawの機能分類とQAの証拠を照合し、品質・機能の充足度・長期サポートの評価を見直して、成熟度のスコアカード文書を更新するスキルです。

• 機能領域ごとの成熟度を見直したいとき
• 想定した利用手順の充足度を確認したいとき
• QAの証拠から評価文書を更新したいとき

コードレビューの指摘を実際のコードや対応環境と照らし合わせ、妥当性を確認します。不明点の整理、根拠を示した返答、修正ごとのテストまで進めるスキルです。

• 曖昧なレビュー指摘を整理したいとき
• 提案された変更の互換性確認
• 追加機能が使われているか調べたいとき

Claudeのスキルやコマンドを棚卸しし、内容の重複、実用性、技術情報の古さを点検します。変更分だけの確認と全件レビューに対応し、改善や統合の判断材料をまとめます。

• 導入済みスキルを全件点検したいとき
• 変更したスキルだけ確認したいとき
• スキル同士の重複を探したいとき

ユーザーや状況に合う上位候補を選ぶ推薦・ランキング処理を、候補取得から採点、選択、記録までの6段階で設計し、動くコードのひな形にするスキル。

• 個人向けコンテンツ配信の設計
• 検索やRAGの結果を並べ替えたいとき
• タスクの優先順位付け

開発前に製品の狙いを検証し、企画の実行判断、利用開始時のつまずき、機能の優先順位を整理します。根拠と次の行動を含む企画書やロードマップにまとめます。

• 曖昧なアイデアを企画書にしたいとき
• 開発する機能の優先順位付け
• 公開前の導入体験の点検

機械学習モデルを本番で使うために、データの仕様、再現可能な学習、品質評価、配備、監視、切り戻しを整理し、実装計画やレビュー項目にまとめるスキル。

• 実験コードを学習パイプラインにしたいとき
• モデル公開前の品質基準づくり
• データ漏洩や前処理の不一致の調査

Laravel向けパッケージを機能や対応バージョンで探し、更新状況、健全性の評価、提供元の指標を確認します。導入前に候補の互換性や保守状況を見比べるスキルです。

• 認証や権限管理のパッケージを探したいとき
• 管理画面向けパッケージの検索
• パッケージの保守状況を確認したいとき

医療アプリの公開前に、診療判断の支援ロジック、患者情報の漏えい、データ整合性などを検証するスキル。重大なテストの失敗でデプロイを止める仕組みを示します。

• 電子カルテの公開前に検証したいとき
• 薬物相互作用や投与量の変更を検証
• 権限変更後の患者情報漏えいを確認

輸出入商品の関税分類、通関書類の確認、制裁対象との照合を支援します。米国・EU・英国・アジア太平洋の貿易実務を対象に、関税優遇や税関照会への対応も整理します。

• 商品仕様から関税分類を検討したいとき
• 送り状や原産地証明を確認したいとき
• 自由貿易協定の優遇条件を検討したいとき

繰り返すエージェント作業に専用の実行手順を設計し、合否チェックや進捗記録、引き継ぎを整えるスキル。複数の場面で使う手順を共有スキルにまとめます。

• 反復作業の実行手順を設計したいとき
• 作業の合否チェックを追加したいとき
• 繰り返す手順を共有スキルにしたいとき

調査テーマを複数の問いに分け、ウェブ情報の検索と本文の読み込みを通じて、出典・確信度・情報不足を明記したレポートにまとめるスキル。

• 競合や市場動向を調べたいとき
• 導入前に技術を比較したいとき
• 市場規模や成長予測の調査

AIエージェントが実装の多くを担う開発チーム向けに、計画、責任分担、レビュー基準、テスト要件を整理し、生成コードを扱う開発プロセスを設計するスキル。

• AI生成コードを扱う開発ルールの整備
• コードレビュー基準と承認条件の設定
• エージェントが作業しやすい設計の検討

処理の高速化を、現状の計測、仮説ごとの変更案の比較、正しさの検証へ分解し、時間や費用の上限内で最も速い安全な案と再実行できる手順を残すスキル。

• 遅い処理を計測しながら高速化したいとき
• 同じ入力条件で実装案を比較したいとき
• 応答時間・処理量・実行費用の評価

実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。

• 実際の開発課題でエージェントを比較
• 新しいツールやモデルの導入前評価
• エージェント更新後の性能確認

運送会社の選定、運賃交渉、入札、実績評価、貨物の割り当てを支援します。米国の輸送実務を基に、費用・配送品質・輸送力を踏まえた契約や更新の判断を整理します。

• 新しい運送会社の審査
• 輸送業務の入札準備
• 運賃や燃料割増を交渉したいとき

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

質問応答や文書検索を組み合わせたAI処理をDSPyで構築するスキル。入力と出力を定義して部品を組み合わせ、学習例と評価指標を使ってプロンプトを自動調整します。

• 文書検索付きの質問応答を作りたいとき
• 学習例でプロンプトを調整したいとき
• 文章から構造化データを抽出したいとき

API経由のLLMに対し、プロンプトや入力表現を変えて安全フィルターの応答を検証するスキル。複数モデルの回答比較やHermesへの設定保存も扱います。

• モデルの安全対策への耐性評価
• 入力表現による応答の違いの比較
• 複数モデルの拒否・品質・速度比較

既存のWebアプリに、自然な言葉で画面を操作するAIアシスタントを組み込むスキル。導入方法からLLM接続、動作確認、本番公開時の設定まで案内します。

• 業務画面を文章で操作したいとき
• 既存WebアプリにAIを組み込みたいとき
• 実画面で製品デモを作りたいとき

重みが公開されたLLMの回答拒否に関わる仕組みを分析し、再学習なしで重みを変更する実験を支援。計算環境に合うモデルや手法の選択、変更前後の品質評価まで扱います。

• LLMの回答拒否の仕組みを調べたいとき
• 再学習せず重み変更を実験したいとき
• 計算環境に合うモデルと手法を選びたいとき

財務モデルのExcelファイルをPythonで作成し、入力値・数式・参照先の色分けや出典コメント、整合性チェックで、第三者が検証しやすい形に整えるスキル。

• 出典を追える財務モデルの作成
• 前提条件別の企業価値を比較したいとき
• 第三者に確認してもらうExcelの準備

目標画像と実装した3Dシーンのスクリーンショットを比較し、構図・照明・質感を段階的に改善します。見た目の再現度を採点し、描画速度も確認しながら修正を重ねるスキルです。

• 目標画像に近い3Dシーンを作りたいとき
• ブラウザゲームの照明や質感を磨きたいとき
• 既存の3D作品の見た目を改善したいとき

コード実装や不具合修正、PRレビューをBlackbox AIに委任します。複数モデルの結果を評価して選び、長時間の作業の監視や保存地点からの再開も扱うスキル。

• 機能実装や不具合修正の委任
• PRの不具合とセキュリティ確認
• 複数AIモデルの実装比較