「exe」の検索結果

実行中のJupyterで変数や読み込んだデータを保持し、Pythonコードの試行、データ確認、セル編集から上から順の再実行検証まで進めるスキル。

• 変数を保持してデータを探索したいとき
• DataFrameやPythonオブジェクトの確認
• APIや複雑なコードの試行と修正

脳波などを測る機器とNeuroSkillをつなぎ、集中・気分・眠気の指標を確認するスキル。過去の記録との比較や睡眠の振り返り、休憩の提案にも使えます。

• 現在の集中・リラックス指標の確認
• 記録したセッション間の集中比較
• 記録した睡眠段階の振り返り

鍛えたい筋肉や器具に合う運動を探し、食品の栄養成分を調べるスキル。消費カロリーや体脂肪率の推定、減量・増量に向けた栄養配分にも使えます。

• 使える器具に合う運動を探したいとき
• 食品のカロリーやタンパク質の確認
• 減量・増量に向けた栄養配分

大量のベクトルから似たデータを探す検索を実装するスキル。FAISSの索引選びや保存、GPU利用を案内し、検索速度・精度・メモリ使用量の調整を支援します。

• 大量ベクトルの類似検索を実装したいとき
• 速度・精度・メモリに合う索引の選択
• GPUでの一括検索

大量のファイル修正や調査を複数のエージェントに分担し、結果を検証して統合します。計画と中間成果をファイルに残し、反証による確認や段階的な実行を進めるためのスキルです。

• 大量のファイル移行を分担したいとき
• 監査の指摘を反証で確かめたいとき
• 複数の視点で調査を照合したいとき

Node.jsの処理を途中で止め、変数や関数の呼び出し経路から不具合を調べるスキル。端末でのステップ実行、状態収集の自動化、性能調査を支援します。

• Node.jsテストの途中の状態確認
• 関数の呼び出し経路と変数の調査
• 非同期処理の停止箇所を調べたいとき

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

Pythonの実行を途中で止め、変数や処理の流れを調べて不具合の原因を探ります。pdbとdebugpyを使い分け、失敗したテストや稼働中のプロセスも調査します。

• 失敗したテストの変数を調べたいとき
• 関数内のコレクションの変化を追う
• 例外発生地点の変数の確認

機能追加やバグ修正、コードレビューをClaude Code CLIへ委任する手順を案内します。単発実行と対話セッションを使い分け、権限や実行回数も調整できます。

• 機能追加やバグ修正を委任したいとき
• コード差分やPRのレビュー
• リファクタリングとテストの反復

指定した企業の製品発表、価格変更、資金調達などを定期的に追い、重要な新情報を一次情報のリンク付きでまとめるスキル。同じ出来事の重複や情報源の取得漏れも整理します。

• 競合の重要ニュースを毎週追いたいとき
• 製品発表や価格変更の継続確認
• 資金調達・提携・経営陣の動向確認

機能追加やコード整理、プルリクエストのレビューをOpenAI Codex CLIに任せるスキル。長い作業の進捗確認や、複数の課題を並行して修正する手順も扱います。

• 既存プロジェクトに機能を追加したいとき
• 認証モジュールを整理したいとき
• プルリクエストをレビューしたいとき

ponytailの公開ベンチマークに基づき、コード量・出力トークン・費用・時間の削減結果を棒グラフで確認できます。現在の作業の実測値とは区別します。

• コード量や費用の削減結果の確認
• 実行時間と出力トークンの比較
• 削減結果と品質指標の確認

Claude Codeの操作前後や終了時に処理を動かすフックの作成を支援します。危険な操作の検証、完了確認、開始時の情報読み込みを設定し、テストまで扱います。

• コマンドや書き込みを実行前に確認
• エージェント終了前に完了を確認
• 開始時にプロジェクト情報を読み込み

曖昧な要望を５段階で実装に使える仕様へ整理し、GitHubのIssueとして登録。必要に応じて専用の作業環境でClaude Codeによる実装開始にもつなげるスキル。

• 曖昧な案を具体的な仕様にしたいとき
• 要望からGitHubのIssueを作成
• 要望をバックログへ登録したいとき

Pythonでブラウザ操作を自動化するために、browser-useの導入、エージェントやブラウザの設定、独自ツールの追加、実行状況の監視を参照資料に沿って支援します。

• Pythonでブラウザ操作を自動化したいとき
• エージェントやブラウザ認証の設定
• 独自ツールや実行フックの追加

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

新機能や不具合修正に先立って失敗するテストを書き、最小限の実装とコード整理を繰り返し、期待する動作と既存機能への影響を確かめるスキルです。

• テストを先に書いて実装したいとき
• 報告された不具合の再現と修正
• コード変更時に既存動作を確かめたいとき

Paperclipの実行や画面表示、CIの遅さをHoneycombの処理記録から調べます。時間のかかる区間を整理し、計測設定や不足する計測箇所の追加も扱います。

• エージェント実行前後の遅延を調べたいとき
• 課題ページの表示遅延を調べたいとき
• CIを遅らせるジョブを特定したいとき

重複や検証内容の乏しいテスト、内部実装に依存するテストを調べ、不具合の再発を検出する確認を残しながら、根拠に基づいて整理・削除するスキル。

• 重複するテストを監査したいとき
• 回帰検出を残したテスト整理
• 内部実装に依存するテストの見直し

プロジェクトの検証スキルと機能・エージェントアクセスの対応表を、ソースと実動作に照らして点検します。手順や参照のずれを修正し、未検証の範囲や権限上の不足を整理します。

• アプリ変更後に検証手順を更新したいとき
• 機能とエージェント権限を照合したいとき
• ソース確認と実行証拠を区別したいとき

Terminal-Benchの単一課題をPaperclipで試験・診断・再実行し、回数と時間の上限、製品修正の承認を管理するスキルです。

• 単一課題を上限付きで反復検証
• ベンチマークの停止原因の診断
• 製品修正前の承認管理

PaperclipのRunner評価と製品全体のE2E評価を目的に応じて選び、検証・結果の解釈・報告を、証拠や実行履歴、費用、失敗分類とともに扱うスキル。

• Runner評価と製品E2E評価を選びたいとき
• 認証情報なしで評価一覧を確認したいとき
• 証拠と実行記録から失敗を解釈したいとき

Paperclipの既存エージェントから依頼に合う担当を選び、目的・制約・成果物を明記したタスクを作成して、会話終了後も参照できるIDとリンクを返すスキル。

• 既存エージェントに作業を任せたいとき
• 制約と成果物を明記したタスク作成
• 会話終了後も追える依頼の記録

Paperclipに新しいAIエージェントを接続するアダプターを作成・修正し、実行処理から設定画面、CLI表示、セッション管理まで整えるスキル。

• 新しいCLIエージェントを接続したいとき
• HTTP経由のエージェント連携
• セッション再開と復旧処理の実装