「quality」の検索結果

AionUiのバージョン更新を、AionCoreの配布ファイル確認から変更履歴の生成、品質検証、PR作成まで進めます。マージ後のタグ作成とリリースビルドの起動も扱います。

• AionUiのパッチ版を公開したいとき
• UIとCoreのバージョンを指定した更新
• フロントエンドだけのリリース

新機能や修正のテストを、不具合につながりやすい場面から設計します。異常系や境界値、非同期処理を確認し、実行結果とカバレッジを基に作業完了を判断するためのスキルです。

• 新機能のテストを書きたいとき
• 不具合修正の再発防止テスト
• 仕様変更に伴う既存テストの更新

変更したコードを品質・安全性と設計の両面から、独立したエージェントでレビューします。行番号付きの指摘と修正案をまとめ、マージ可否の判断を示します。

• PRをマージする前に確認したいとき
• 指定範囲のコード品質と安全性の評価
• 設計の境界や隠れた依存関係の確認

講義や提案の内容を、7種類のテーマから選んだMarpスライドにまとめるスキル。見出しや箇条書き、余白、画像配置を整え、Markdownファイルに仕上げます。

• 講義やセミナーの資料作成
• 提案や業務報告のスライド作成
• 技術発表の資料を作りたいとき

ブログや記事の構成づくりから調査、出典の整理、導入文の改善までを支援し、書き手の文体を保ちながら、節ごとの助言と全文レビューで原稿を磨くスキル。

• ブログ記事の構成を考えたいとき
• 記事に出典や引用を加えたいとき
• 記事の導入文を改善したいとき

商品やサービスに合う見込み客企業を調べ、適合度と優先順位を整理します。企業ごとの課題や意思決定者の役職を踏まえ、個別の営業アプローチまで提案します。

• 商品の見込み客を探したいとき
• 営業先の優先順位を決めたいとき
• 提携候補の企業調査

文書を検索してLLMの回答に活用するRAGの設計を支援し、文書の分割、意味に基づく検索とキーワード検索の組み合わせ、検索品質の評価や改善方針を整理するスキル。

• 文書検索付きのLLMを設計したいとき
• 文書の分割方法を見直したいとき
• キーワード検索と意味検索の併用

コードレビューや文章作成、分析、アイデア出しに使うAIへの依頼文を、用途別のテンプレートから組み立て、役割・出力形式・条件を具体化するスキルです。

• コードレビューの依頼文を作りたいとき
• 分かりやすい技術文書を依頼したいとき
• 機能や名前のアイデアを求めたいとき

LLMアプリの処理の流れを記録して不具合を調べ、回答品質の評価やプロンプト・モデルの比較を進めます。Phoenixの導入から本番監視、自前での運用まで扱います。

• AIアプリの動作記録から原因を調べたいとき
• 質問セット全体の回答品質を評価したいとき
• プロンプトやモデルを実験で比較したいとき

文書検索を組み合わせたAI回答の仕組みづくりから、プロンプト改善、品質評価、費用試算まで扱い、LLMアプリの本番運用に向けた設計と実装を支援します。

• 文書を参照するAIアシスタントの開発
• 文書検索用データベースの選定
• プロンプト変更後の回答品質の比較

言語モデル内部の反応を解釈しやすい特徴へ分解するため、SAELensによる学習済みモデルの分析や独自SAEの訓練、品質評価、出力への影響調査を支援します。

• 学習済みSAEによる特徴の探索
• 独自SAEの訓練と評価
• モデル内部で重なる概念表現の研究

LLMアプリの入出力や処理時間をLangSmithで記録し、不具合の調査、データセットによる回答評価、本番環境の監視や継続的な品質テストを支援するスキル。

• LLMアプリの不具合を調べたいとき
• テストデータで回答を評価したいとき
• 本番の応答時間や費用の監視

Gemini CLIを呼び出し、複数ファイルのコードレビューや設計計画の点検、大量のコード・文書の分析を進めます。用途に応じたモデルと実行設定の選択も扱います。

• 複数ファイルの安全性と品質のレビュー
• 設計計画の不足を確認したいとき
• 大規模なコード全体の構成分析

コード生成モデルの正しさを、HumanEvalなどの問題集と実行テストで評価します。複数モデルやプログラミング言語ごとの成績を比較し、生成条件と結果を記録します。

• 同じ問題集でコード生成モデルを比較
• プログラミング言語別の正しさの測定
• 指示に従うよう調整したモデルの評価

Brain health checks: back-link enforcement, citation audit, filing validation, stale info detection, orphan pages, and benchmarks. Use when asked to check brain health, run maintenance, or audit quality.

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Pre-write quality gate for content entering the brain. No raw copies: a bare cp/mv into the brain repo is a bug. Before any new page lands, resolve named entities registry-first (a vector score is a floor for prose, never a gate for named things), then run the read-the-top-hit dedup decision tree (clear-dup / plausible-dup / clear). Owns dedup; delegates enrichment to the shipped ingestion skills. Routing convention, not an operation-boundary enforcement.

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Quality gate via second model. Spawn a different AI model to review work before committing. Includes refusal routing: if one model refuses, switch silently to the next. Extended in v0.25.1 with structured review-mode gating (when to invoke vs not) and a Codex code-review handoff for the diff-review case.

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Generate a publication-quality PDF from any brain page via the gstack make-pdf binary. Strips YAML frontmatter, sanitizes emoji, applies running headers and page numbers. Brain page is always the source of truth; PDF is a rendering.

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Create publication-quality visualizations with Python. Use when turning query results or a DataFrame into a chart, selecting the right chart type for a trend or comparison, generating a plot for a report or presentation, or needing an interactive chart with hover and zoom.

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Create effective data visualizations with Python (matplotlib, seaborn, plotly). Use when building charts, choosing the right chart type for a dataset, creating publication-quality figures, or applying design principles like accessibility and color theory.

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Identify, categorize, and prioritize technical debt. Trigger with "tech debt", "technical debt audit", "what should we refactor", "code health", or when the user asks about code quality, refactoring priorities, or maintenance backlog.

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Expert prompt engineering skill that transforms Claude into "Alpha-Prompt" - a master prompt engineer who collaboratively crafts high-quality prompts through flexible dialogue. Activates when user asks to "optimize prompt", "improve system instruction", "enhance AI instruction", or mentions prompt engineering tasks.

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Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications (examples include websites, landing pages, dashboards, React components, HTML/CSS layouts, or when styling/beautifying any web UI). Generates creative, polished code and UI design that avoids generic AI aesthetics.

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Review recent code changes for reuse, code quality, and efficiency, then directly apply straightforward cleanup improvements. Use when the user wants a post-implementation cleanup pass, pre-PR polish, or asks to simplify/refine recent changes. Invoke with `/simplify` or `/simplify <focus>`.

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