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APIの利用者や要件に合わせ、REST・GraphQL・tRPCの選択から応答形式、認証、バージョン管理まで、一貫した設計判断を支援するスキル。

• REST・GraphQL・tRPCの比較
• 応答・エラー・ページ分割の統一
• 認証・利用制限・バージョン管理の設計

職歴や実績を集めたマスター版を基に、応募先別の履歴書を整理するスキル。命名規則、提出履歴、更新手順をそろえ、どの会社にどの版を送ったかを管理します。

• 職種別の履歴書を整理したいとき
• 応募先ごとの提出版を確認したいとき
• 新しい実績をマスター版に追加

英文レジュメの余白、フォント、見出し、項目順を整え、採用管理システムでの読み取りと採用担当者の確認に配慮した、読みやすい書式への改善を支援するスキル。

• 読みにくいレジュメを整えたいとき
• 採用管理システム向けの書式確認
• フォント・日付・見出しの統一

draw.ioの図を作成・編集し、日本語ラベルや矢印、余白を整えるスキル。AWSアイコンを使った構成図や、スライド向けの透過PNG出力にも対応します。

• AWSの構成図を作りたいとき
• 日本語ラベルや矢印の重なりの修正
• スライド用の透過PNG出力

スライドや文書、レポート、HTMLのランディングページに、配色とフォントを統一して適用します。10種類の既定テーマから選ぶほか、用途に合わせた新規テーマも作れます。

• スライドの配色とフォントを統一したいとき
• 文書やレポートの見た目を選びたいとき
• HTMLのLPにテーマを適用したいとき

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

LinkedInの見出し・自己紹介・職歴を、採用担当者が探すキーワードや実績に沿って整え、履歴書との一貫性も確認しながらプロフィールの改善案をまとめるスキル。

• 転職に向けたプロフィールの更新
• 見出しとAboutを書き直したいとき
• 履歴書とプロフィールの整合確認

検索で見つけてもらうための基本を、記事の信頼性、表示速度、サイト構造、見出しや説明文から整理し、制作・見直しで確認する観点を示すスキル。

• SEOで確認する基本項目の学習
• 記事の信頼性や独自性の見直し
• ページ性能の指標と目標値の確認

サイトのSEO監査からキーワード戦略、ページ別の構成案、記事下書きまでを支援し、成果物を保存して次回の作業へ引き継げるスキル。

• 主要ページの技術的SEOを監査したいとき
• トピック群と内部リンクの設計
• ページ構成案とSEO記事の下書き

LLMアプリの指示文を、役割・背景・制約・出力形式・具体例に分けて設計し、文脈の取捨選択や評価を通じて、期待する回答に向けた改善を支援します。

• LLMアプリのシステムプロンプト設計
• 回答形式と制約の明確化
• 例外ケースを含む回答例の作成

資料やスライドの配色と書体を、Anthropicのブランドに合わせて整えます。見出しと本文の階層を保ち、背景に応じた文字色や図形のアクセント色を適用します。

• Anthropicの配色でスライドを整えたいとき
• 見出しと本文の書体統一
• 図形とアクセント色の調整

サイトやアプリの利用状況を判断に役立つ形で測るため、計測計画からGA4・GTMの実装、UTMの命名、動作検証まで整えるスキル。既存の計測設定の点検にも使えます。

• 登録や購入の計測計画を作りたいとき
• 既存のGA4・GTM設定の点検
• UTMの命名ルールを統一したいとき

言語モデルの有害な出力を減らす学習手順を案内します。原則に沿った自己批評と回答修正、AIによる回答比較を使い、教師あり学習から強化学習までを扱います。

• 安全性を学習させる原則の設計
• 自己批評と修正による学習データ作成
• AI評価を用いた強化学習の計画

Chromaを使い、文章の意味に基づく検索や、検索した資料をAIの回答に使う仕組みを実装します。文書の保存・更新、属性による絞り込み、外部ライブラリ連携も扱います。

• 文章の意味で資料を検索したいとき
• AI回答に資料検索を組み込みたいとき
• 文書の属性で検索結果を絞りたいとき

LLMの知識・推論・コード生成などを60以上の共通評価課題で検証し、モデル間の性能比較や学習途中の変化の追跡、研究向けの結果整理を支援します。

• 知識・推論の共通課題でモデルを比較
• 学習途中のモデル性能を追跡したいとき
• 研究報告用に評価結果を整理したいとき

処理の流れを図のようにつなぎ、状態を保持するAIエージェントの設計・実装を支援します。条件分岐やツール呼び出し、途中保存、人の確認を組み込めます。

• ツールを繰り返し使うエージェント開発
• 複数エージェントで調査結果を共有
• 依頼内容ごとに処理を分岐したいとき

LLMアプリの回答品質を、自動採点、人による確認、別のLLMによる採点で評価します。モデルやプロンプトの比較から、変更後の品質低下の検出まで支援します。

• モデルやプロンプトを比較したいとき
• 公開前に回答品質を確認したいとき
• RAGの検索品質の評価

ModalのクラウドGPUで機械学習の学習・推論・バッチ処理を動かすためのスキル。Pythonによる実行環境の定義からAPI公開、自動スケーリングまで案内します。

• サーバー管理なしでGPU推論を行いたいとき
• 自動スケーリングするモデルAPIの公開
• 大量データの並列バッチ処理

社内文書やWeb、データベースを取り込み、関連情報を検索して答えるLLMアプリの構築を支援します。文書への質問応答や会話型検索、回答の評価を扱います。

• 社内文書の質問応答を作りたいとき
• 会話を覚えるチャットボットの構築
• ファイル・Web・DBを横断した検索

LLMの学習用データを整えるスキル。GPUを使った重複除去や品質フィルタリング、個人情報の除去を支援し、テキスト・画像・動画・音声の前処理を案内します。

• Webデータを学習用に整えたいとき
• 大量の文章から重複を除きたいとき
• 学習用文章の個人情報を除きたいとき

複数工程の作業計画、調査結果、進捗を3つのMarkdownファイルに記録します。判断の理由やエラーへの対処も残し、長い作業でも目的と現在地を確認できます。

• 複数工程の計画と進捗を管理したいとき
• 調査で得た情報を残したいとき
• 実装履歴とテスト結果の記録

AutoGPTで複数工程のAI処理を組み立て、継続実行するエージェントの構築・運用を支援するスキル。画面でのフロー作成から定期実行、監視、性能評価まで扱います。

• 画面操作でAIフローを組みたいとき
• 定期実行や外部イベントでの起動
• Forgeで独自機能を追加したいとき

cogneeの導入からPython SDKでの情報の記憶・検索までを案内し、仮想環境やAPIキー、追加機能の設定と最小サンプルの実行を支援します。

• 新しいPython環境への導入
• 記憶と検索の最小例を試したいとき
• プロジェクト別に情報を管理したいとき

財務三表や企業価値評価、資金調達の予測を、数式でつながるExcelモデルにまとめます。入力・計算・結果を分け、前提条件の変更による影響や数値の整合性も確認します。

• 財務三表を連動させて予測したいとき
• DCFで企業価値を試算したいとき
• 前提条件による結果の違いを比較したいとき