「eval」の検索結果

Codexの設定や料金、OpenAIのAPI・製品の使い方を公式資料で調べ、出典付きで案内するスキル。モデルの選定や移行、プロンプトの調整、問題の切り分けにも使えます。

• Codexの設定確認と問題の切り分け
• モデルの費用・速度・品質の比較
• モデル移行とプロンプト調整の検討

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

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

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

YouTube動画の取得から見どころの切り抜き、字幕の追加、書き出しまでを自動化されたワークフローで進め、ハイライト動画の作成・編集を支えるスキル。

• YouTube動画の見どころを切り抜きたいとき
• 字幕付きのクリップを作りたいとき
• ハイライト動画の作成

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

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

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

文書の意味の近さで探す検索をAgentDBで実装します。文書の登録、類似検索、属性による絞り込みを組み合わせ、関連資料を参照して回答する仕組みを作れます。

• 検索した資料を根拠に回答したいとき
• 知識ベースに意味検索を追加したいとき
• 内容の似た文書を探したいとき

AIエージェントが会話履歴や利用者の好みを保存し、次のセッションでも参照できるように、AgentDBで短期・長期の記憶と検索を実装するスキル。

• チャットに会話履歴を追加
• セッションをまたいで好みを記憶
• 成功した対話パターンを再利用

PRのタイトルと説明をコミットや変更差分と照合し、重要な変更の抜けや古い記述を確認します。修正案を提示し、利用者の合意後に更新まで進めます。

• PRの説明と実装を照合したいとき
• 主要な変更の記載漏れを補いたいとき
• 古いPRタイトルを更新したいとき

繰り返し使う作業手順をスキルにまとめ、試用と評価を通じて改善します。新規作成や既存スキルの修正、呼び出されやすさを高める説明文の調整を支援します。

• 定型作業をスキル化したいとき
• 既存スキルを意見に基づいて改善
• スキルの有無で出力を比較

学術論文を読み、主張と根拠、研究手法、新規性、関連研究との位置づけを評価するスキル。長所と弱点を具体的に示し、改善案を含むレビューにまとめます。

• 論文の成果と限界を把握したいとき
• 査読コメントの下書き作成
• 実験設計や再現性の確認

遅い・不安定・重複したテストを見直し、守るべき動作と実行・保守の負担から、追加・統合・削除や変更箇所に応じた検証範囲を判断するスキル。

• 遅い・不安定なテストの見直し
• 変更箇所のテストを選びたいとき
• コミットやPR前のテスト変更レビュー

Crustdataの操作をRube MCP経由で自動化するスキル。依頼に合うツールと最新の入力仕様を検索し、サービスの接続状態を確認して実行します。

• 作業に使えるツールを探したいとき
• 実行に必要な入力を確認したいとき
• 操作をまとめて実行したいとき

使えるツールと必要な入力項目を検索し、接続を確認してからBuildkiteの操作を自動化します。Rube MCPを通じた一括実行や複数ページの結果取得も扱います。

• Buildkiteの対応ツールを探したいとき
• 処理前に認証を確認したいとき
• Buildkiteの操作を一括実行

Blackboardの操作をRube MCP経由で自動化します。実行前にツールと最新の入力仕様を検索し、接続確認から個別処理や一括操作まで進めるスキルです。

• Blackboardの操作ツールを探したいとき
• 実行前に接続状態を確認したいとき
• Blackboardで一括操作したいとき

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.

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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.

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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.

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Orchestrate multi-phase deep research with web search, memory retrieval, pattern matching, and synthesis into structured findings

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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.

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Implement semantic vector search with AgentDB for intelligent document retrieval, similarity matching, and context-aware querying. Use when building RAG systems, semantic search engines, or intelligent knowledge bases.

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