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AIエージェントがスキルやルールを実際に守るか、指示の強さが異なる３段階のシナリオで検証し、遵守率とツール呼び出しの時系列をレポートにまとめます。

• 追加したルールの遵守確認
• 念押しなしで手順が守られるか確認
• ツール実行順序と抜けの確認

複数のマシンで動くUncloudのサービスを配備・管理するスキル。uc CLIで公開ポートやCaddyの設定、台数調整、ログ確認、ボリューム管理を進めます。

• Composeからサービスを配備したいとき
• WebアプリをHTTPS公開したいとき
• NASやルーターへの経路設定

検索に見つけてもらいやすいサイトを目指し、技術的な問題、ページの見出しや説明文、構造化データ、表示性能を点検し、ページごとの改善案と実装を進めるスキル。

• 検索に登録されない原因を調べたいとき
• タイトル・説明文・見出しの改善
• 記事や商品の構造化データ追加

絞り込んだ競合を九つの観点で採点し、根拠付きの比較カードと戦略の二軸図に整理するスキル。各社の強みや、自社が狙う領域の競合を確認します。

• 競合を共通の基準で比較したいとき
• 出典付きの競合紹介カード作成
• 戦略の二軸で競合を配置したいとき

Spring Bootの変更をビルド、コード解析、テスト、セキュリティ検査で確認するスキル。差分もレビューし、公開・デプロイ前の合否と修正点をまとめます。

• Spring BootのPR前に確認したいとき
• リファクタリングや依存更新後の検証
• テストカバレッジの目標を確認したいとき

工場の設備・人員・材料・納期を踏まえて生産順序を組み、段取り替えや工程間の負荷を調整し、設備故障や材料不足時の計画見直しを支援するスキル。

• 限られた設備での生産順序の検討
• 設備故障後に計画を組み直したいとき
• ロット量と段取り替え費用の比較

候補の探索や比較を繰り返し、試行の根拠と判断を追記型の台帳に残すスキル。前回との整合性や再検証の結果を確認し、実取引や本番操作へ進む条件を明確にします。

• 試行を重ねて候補を比較したいとき
• 判断の根拠を記録したいとき
• 新情報で前回の採用候補を見直したいとき

Ruby on Railsアプリの実装・レビューで、業務処理や検索、フォームの責務を整理するスキル。データ取得の無駄を防ぎ、バックグラウンド処理や画面部品の設計も支援します。

• 大きなcontrollerの業務処理の分離
• 複数モデルを更新するフォームの設計
• 重複する検索やデータ取得の見直し

Laravelの環境設定からコード検査、テスト、依存関係の脆弱性、データベース変更、キューまで順に確認し、マージやデプロイ前の問題を調べるスキル。

• Laravelのプルリクエスト前の確認
• 大きな改修や依存関係更新後の検証
• ステージング・本番へのデプロイ前確認

市場規模の推計、競合比較、投資家や技術の調査を、出典付きでまとめるスキル。事実と推測を分け、反証やリスクも含めて事業判断につながる提案を整理します。

• 市場参入前に規模を推計したいとき
• 競合の特徴や立ち位置の比較
• 相談前の投資家調査

リアルタイム画面やデータ配信の遅延、情報の鮮度、処理待ちを個別に測り、イベント発生から画面表示までの経路を改善して、稼働環境で結果を確かめるスキル。

• リアルタイム画面の遅延調査
• 配信データの鮮度を確認したいとき
• キューの滞留を減らしたいとき

機械学習のない既存アプリに、推薦・分類・予測などを追加するための手順を整理します。課題とデータの確認から、最初のモデルの学習・評価・組み込みまでを支援します。

• 既存アプリに推薦機能を加えたいとき
• 学習データの準備状況を確認したいとき
• 代替ルール付きで予測を組み込みたいとき

Kotlinのテストを先に書き、KotestとMockKで動作や依存先を検証し、非同期処理のテストからKoverによる網羅率の確認まで進めるスキル。

• 既存のKotlinコードにテストを追加
• テストを先に書いて新機能を作りたいとき
• コルーチンやFlowの動作検証

家庭や小規模ラボのネットワーク変更前に、機器構成と復旧手順を整理するスキル。VLANによる分離、DNSフィルタリング、VPN導入を段階的に計画・点検します。

• 普段使う端末とIoT・来客端末の分離
• DNSフィルタリングへの移行計画
• VPNによる遠隔アクセスの見直し

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

GitHubのIssue分類やPRの確認、CI失敗の調査、変更履歴を含むリリース準備、セキュリティ警告の確認を、gh CLIで進める運用スキル。

• Issueの分類と重複確認
• PRのレビュー状況とマージ可否確認
• CIワークフローの失敗調査

AIエージェントが継続して作業するループを、品質確認と評価、失敗時の停止・再実行の方針を組み合わせて設計し、進捗停滞や再試行に対処するスキル。

• 継続作業のループ方式を選びたいとき
• 品質確認と評価を組み合わせたいとき
• 失敗や進捗停滞からの復旧

複数のAIエージェントに開発や調査を分担させ、dmuxの画面で並行して進める手順をまとめます。担当範囲の切り分け、作業場所の分離、成果の統合を支援します。

• 調査と実装を並行して進めたいとき
• データベース・API・画面開発の分担
• テスト監視と修正を分担したいとき

Djangoアプリの構成、API設計、データ取得、キャッシュの実装とレビューを支援します。環境別の設定分離や処理の整理、不要な問い合わせを減らす設計例を示します。

• Djangoの構成と設定の整理
• Django REST FrameworkのAPI設計
• 不要なデータベース問い合わせの削減

大量データの取り込みや過去分の補充、変換、同期の遅さを工程別に調べ、処理方法を比較して高速化し、行数・ファイル数・時刻の整合性まで確認するスキル。

• 大量データの取り込み・書き出しの高速化
• 過去データの補充時間を短縮したいとき
• バッチサイズや並列処理数を比較したいとき

Node.js、Express、Next.jsのAPIとデータ処理を設計・レビューするスキル。DBへの問い合わせ、キャッシュ、認証、エラー処理を整理します。

• API設計と業務処理・データ取得の分離
• 重複するDB問い合わせを減らしたいとき
• キャッシュと非同期処理の導入

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

既存のPyTorch学習コードを少ない変更で複数GPUや複数マシン向けに整え、混合精度やメモリを節約する設定、学習の起動方法まで案内します。

• 単一GPUの学習を複数GPUへ移したいとき
• 混合精度で学習したいとき
• DeepSpeedやFSDPでメモリを節約

手書き文字の写真から、パソコンにインストールできるフォントを作るスキル。文字の識別や仕上がりの確認、太さの調整、Web用形式への出力まで支援します。

• 手書き文字をフォントにしたいとき
• 文字の太さや輪郭を調整したいとき
• Web用フォントを出力したいとき