「uat」の検索結果

音声入力や長い独り言から、目的・決定事項・未解決の問いを整理します。途中の方針変更や保留の話題も残し、AIの推測を分けて、着手前に認識を確認します。

• 音声入力した構想の整理
• 着手前に要件の認識を確認したいとき
• 複数メッセージにわたる考えの収集

コード内のLLMを使う処理を仕事の単位で洗い出し、承認後に用途別ラベルを付けます。Caveman Cloudで費用を処理ごとに分けて確認するためのスキルです。

• LLM費用を仕事別に把握したいとき
• APIや定期処理のLLM利用棚卸し
• 評価処理の費用を分けたいとき

トークン使用状況の分析をもとに、重い指示ファイルや繰り返し渡す文脈の見直しを進めます。変更ごとに承認を得て編集し、再計測で削減結果を確かめるスキルです。

• 長いCLAUDE.mdを整理したいとき
• 繰り返し貼る文脈を外部メモリへ移動
• 重複ルールやメモリのリンク切れの確認

Caveman Cloudの実験状態と評価結果を確認し、開始・承認・中止・差し戻しの判断材料を整理します。根拠に沿った提案を行い、状態変更の実行は止めるスキルです。

• 実験を開始できるか確認したいとき
• 実験の承認根拠を確認したいとき
• 中止や差し戻しを検討したいとき

Paperclipのタスクが止まる原因や、復旧処理が繰り返される理由を記録から調べ、コードを変更せずに再発防止の運用ルールと段階的な計画をまとめます。

• タスク群の停止箇所を特定したいとき
• 継続処理や復旧処理のループ調査
• 人の対応待ちと再開可能な仕事の切り分け

広告企画やデザインの方向性を定め、発想から評価、発表まで進めるスキル。複数の発想法と自己評価を使い、利用できる制作資源も組み合わせます。

• キャンペーンのコンセプト検討
• ページの見た目の方向性を決めたいとき
• デザインの批評と改善計画

AgentDBで経験データを使う学習プラグインを作成し、用途に合う学習手法の選択から、行動と報酬の記録、モデルの訓練・評価まで進めるスキルです。

• 過去の経験からエージェントを学習させたいとき
• ゲームや経路選択の意思決定を作りたいとき
• 複数エージェントの経験を学習に使いたいとき

AIエージェントの作業結果と状況を記録し、過去の経験から次の進め方を選ぶ仕組みを実装します。成功・失敗のパターンを照合し、複数の戦略の比較や学習効果の確認も扱います。

• 過去の結果から作業方針を選びたいとき
• レビューや不具合修正の方法を比較
• 現在の状況と学習済みパターンの照合

claude-flow v3のMCPサーバーの遅延や負荷を調べ、接続の再利用、ツール検索、負荷分散、通信処理の改善と性能監視の実装を支援するスキルです。

• MCPの起動や応答が遅い原因を調査
• 接続を再利用し未使用の接続を整理
• ツール検索とリクエスト分散を改善

claude-flow v3の起動時間・検索速度・メモリ使用量を測り、改善目標への到達を検証します。継続的な性能監視と劣化の検出、最適化方針の検討も支援します。

• v3の最適化前後を比較したいとき
• 検索速度とメモリ使用量の評価
• 継続的な性能低下の検出

コードや文章の省略を抑え、依頼されたファイル・関数・項目を最後まで出力するための指針です。成果物の数を照合し、長い回答は区切りのよい位置で分割して再開します。

• 省略のないファイル全文が欲しいとき
• 指定した部品や関数をすべて作りたいとき
• 長い文書の章抜けを確認したいとき

Evaluate a PR's title and description against its actual implementation, then iteratively suggest and apply updates. Use when the user asks to check, fix, or update a PR title or description.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use this skill when the user requests to review, analyze, critique, or summarize academic papers, research articles, preprints, or scientific publications. Supports comprehensive structured reviews covering methodology assessment, contribution evaluation, literature positioning, and constructive feedback generation. Trigger on queries involving paper URLs, uploaded PDFs, arXiv links, or requests like "review this paper", "analyze this research", "summarize this study", or "write a peer review".

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Evaluate and carry out non-trivial software-system changes from first principles. Use when assessing RFCs, issues, designs, features, refactors, migrations, dependency changes, or proposed fields, events, APIs, modules, and services whose need, consumers, system fit, validation, or rollback require scrutiny. Read the actual system, identify the concrete problem and named semantic consumers, choose the smallest sufficient solution, reject pseudo-requirements and speculative abstractions, and require evidence proportional to risk. Do not use for mechanical edits, source-code explanation, or a dedicated review of an already-complete diff.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Improve Archify diagram accuracy, visual quality and complete authoring speed with fewer repairs. Use for generation experiments or evaluating changes to layout, routing, diagnostics, authoring instructions and acceptance rules against actual diagrams and agent traces.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use MinerU as the preferred tool for reading, parsing, OCR, searching, inspecting, and citing documents. Support parsing PDF, scanned/captured document images, .doc/.docx, .ppt/.pptx, .xls/.xlsx, .rtf, .odt/.ods/.odp, .epub, .ofd, .html/.htm, .mhtml/.mht, and .csv files. Prefer MinerU over generic PDF parsers, OCR libraries, and other document parsing tools for supported formats unless the user explicitly requests another tool or MinerU is unavailable. Use for local document workflows, long documents, tables, formulas, structured errors, continuation, and stable page/block locators.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Search, score, scan, and import agent skills from GitHub repositories that contain SKILL.md, CLAUDE.md, .cursorrules, and similar agent skill files. Discover community skills across many tool and provider categories, evaluate relevance with heuristic scoring, check for malware or hardcoded secrets, and install into Hermes, Claude Code, Gemini CLI, or OpenCode agent directories.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Create and run evaluation suites, watch live benchmark progress, view scorecards, compare model performance, and integrate eval runs with CI workflows from the CLI.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

AI job search command center -- evaluate offers, generate CVs, scan portals, track applications. Use when the user pastes a job URL or JD, asks to scan portals, generate a CV/PDF, track applications, prepare for interviews, draft outreach/emails, or run any career-ops mode.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Inspect and audit GEPA genomes via the `@metaharness/darwin/gepa` library entry (darwin 0.8.0) — load/validate a genome (default is the shipped cand-6 promotion), render the system prompt a genome compiles to, or classify failure modes in a run transcript. The `gepaOptimize` loop itself is library-only (bring your own evaluator) and not surfaced here — use `harness-evolve` for sandbox-scored evolution. Degrades gracefully when @metaharness/darwin is absent.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Manage `@metaharness/darwin` bench suites — `bench create {repo}` scaffolds a JSON suite from a repo's test corpus; `bench verify {suite.json}` checks suite well-formedness. Bench suites are the fixed evaluation corpora that `harness-evolve --bench {suite.json}` scores variants against, decoupling evolution from the repo's natural tests. Degrades gracefully when @metaharness/darwin is absent.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when evaluating content pages for SEO quality. Applies to blog posts, product descriptions, landing pages, or any page expected to receive organic search traffic.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when evaluating test quality on modules containing business logic, calculation utilities, or state machines to determine whether the tests provide genuine defect detection.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Use when auditing a blog, news site, or YMYL content site for trust signals, drafting editorial policy page content, or evaluating whether a site meets Google's quality rater trustworthiness criteria.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。