「fea」の検索結果

DNA配列から遺伝子の位置や発現量、発現を調節する領域を外部モデルで予測します。遺伝子名やゲノム領域からの配列取得にも対応し、ローカルGPUなしで利用できます。

• DNA配列のプロモーターを探したいとき
• RNAのつなぎ替え位置を予測したいとき
• 細胞種を指定して発現量を予測したいとき

分子構造から溶解度や毒性などを予測する機械学習を組み立てます。DeepChemでのデータ整備からモデル選択、学習、評価、予測までを支援します。

• 分子構造から溶解度を予測したいとき
• MoleculeNetでグラフモデルを比較
• データ分割の情報漏れを点検したいとき

タンパク質配列の空欄補完や特徴量の抽出、全原子構造の予測をBiohubのPython SDKで進めます。ローカル実行とホスト型APIの使い分け、出力の確認を支援します。

• タンパク質配列の伏せた位置を補完したいとき
• タンパク質配列から数値特徴量を抽出
• タンパク質の全原子構造を予測したいとき

研究計画書や研究費申請書を、根拠資料と論証の整理から作成・改稿・点検するスキル。主張と証拠の対応、実現可能性、引用や表記を確認し、修正点を示します。

• 着想から研究計画書を作りたいとき
• 研究費申請書の改稿
• 主張と根拠の対応を点検したいとき

コードの依存関係と現行ソースを調べ、変更箇所・実装手順・テスト・リスクをまとめた計画書を作るスキル。既存計画の再検証や掘り下げにも対応します。

• 新機能の実装計画を作りたいとき
• 共通API変更の影響を整理したいとき
• 既存計画を再検証して補強したいとき

見慣れないコードの構成や処理の流れをGitNexusで調べます。関連する関数、呼び出し元・呼び出し先、実装ファイルをたどり、仕組みを説明するスキルです。

• 見慣れないプロジェクトの構成把握
• 認証や決済の処理を追いたいとき
• 関数の呼び出し元と呼び出し先の確認

Pythonの変更箇所に意図的な誤りを加え、テストが検知するか確かめます。見逃しを補うテストを追加し、変更前のコードでは失敗することも確認して根拠を報告します。

• Pythonの機能追加や修正のテスト確認
• 見逃した誤りを捉えるテスト追加
• 変更前のコードで失敗するか確かめたいとき

C#と.NETのアプリにAzure OpenAIを組み込むため、認証やチャット、文書検索と連携した回答、画像生成、音声処理の実装例を示すスキル。

• .NETアプリへのストリーミングチャット追加
• 決めたJSON形式での回答生成
• Azure AI Searchを使う回答機能の実装

Javaで文章や画像の有害性を判定する機能を実装し、カテゴリ別の深刻度の取得や独自の禁止語リスト管理をAzure AI Content Safetyで支援するスキル。

• 投稿文の有害性を確認したいとき
• ファイルやURLの画像を分析したいとき
• 独自の禁止語リストを管理したいとき

意味の近さに加え、データ同士のつながり方を考慮したベクトル検索を実装します。通常の類似度では捉えにくい構造を調べ、検索結果を比較・評価するためのスキルです。

• 類似度では拾えない構造の調査
• RAG検索に文脈上の役割を反映
• グラフ検索とコサイン検索の比較

記事の要点や抽象的な概念を、浮遊するキャラクターGravが登場する手描き風の挿絵にします。構図と配置の計画から、余白と短い英語注釈を使った画像生成まで進めます。

• ブログ記事の挿絵を計画したいとき
• 抽象的な概念を絵で説明したいとき
• 複数記事の挿絵の雰囲気を統一

Apple App StoreとGoogle Play Store向けに、検索語や競合、レビューを分析し、紹介文・画像の改善案や比較テスト、公開準備をまとめるスキル。

• アプリの検索語と競合を調べたいとき
• ストアのタイトル・説明文の改善
• レビューから不満や機能要望を探したいとき

自然言語で伝えた要望からアプリの種類と技術構成を選び、画面・API・データベースなどの作業計画を立て、担当エージェントを調整して開発を進めるスキルです。

• 自然言語の要望からアプリを作りたいとき
• 新規開発の技術と構成を選びたいとき
• 画面・API・DB担当のエージェント調整

gitの前回タグ以降の変更履歴から利用者に関わる更新を拾い、内部作業や重複を除いて、App Storeの「新機能」に載せる簡潔な箇条書きへまとめるスキル。

• App Storeの新機能欄を作りたいとき
• 技術的な履歴を平易な更新案内に変換
• 指定タグ間の利用者向け変更の整理

Androidエミュレーター上のアプリをADBで操作し、画面表示と動作を検証するスキル。要素の位置を調べてタップや入力を行い、画像やログを記録します。

• UI変更後の画面を確認したいとき
• レイアウトや操作の不具合調査
• 自動操作による機能の動作確認

Algoliaを使ったサイトやアプリの検索機能の実装を支援します。検索用データの設計、React InstantSearchの活用、検索結果の関連度調整を扱います。

• サイトやアプリへの検索機能追加
• React InstantSearchでの画面実装
• 入力候補や属性別絞り込みの設計

OpenAIやAnthropicなどのAPIを使い、特定の課題を解くAI製品の設計を支援します。プロンプトやモデル選定、利用量の計測、コスト管理まで扱います。

• 特定の課題に絞ったAI SaaSの企画
• 製品機能向けのプロンプト設計
• モデル・コスト・使いやすさの検討

AI機能を製品に組み込むために、LLM連携、外部情報を参照するRAGの構成、プロンプト設計、利用者が信頼できる操作体験、コスト最適化を扱います。

• 製品へのLLM連携を検討したいとき
• 情報参照に使うRAGの構成検討
• プロンプト設計とAIの操作体験の見直し

AIへの攻撃を想定したテストを設計し、安全指示の回避や機密情報の流出、ツールの不正操作への耐性を調べ、結果と改善方針を整理するスキル。

• AI機能の公開前セキュリティ評価
• 導入候補モデルの安全性比較
• 指示注入や安全指示回避後の再検証

AIエージェントの回答やツール選択を、基準データと採点ルールで繰り返し評価し、プロンプト変更後の品質低下の検出や、公開前の合否判定を支援するスキル。

• プロンプト変更前後の品質を比較したいとき
• ツール選択と複数手順の実行を検証したいとき
• プロンプトインジェクション耐性の評価

Gitの変更を、利用中のAIエージェント自身がレビューします。ocrで対象ファイルと適用ルールを整理し、指摘に加えて確認済み・未確認の範囲も報告します。

• 利用中のAIで変更をレビューしたいとき
• ブランチ差分や単一コミットの確認
• ファイルごとのルールに沿った点検

Gitの作業中の変更やコミット、ブランチ間の差分をAIでレビューします。問題を行単位で示し、重大度別に整理して、依頼があればコードの修正も進めます。

• コミット前に変更を点検したいとき
• プルリクエストやブランチ差分の確認
• 特定のコミットの問題を調べたいとき

herdrの未対応GitHub Issueを調べ、緊急度と推奨対応をMarkdown表に整理します。経過日数やリアクション、判断理由を並べ、着手順の検討に使えます。

• すぐ直すべきIssueを決めたいとき
• 機能要望や品質改善の着手順の整理
• 古いIssueや情報不足の報告の見直し

スクリーンショットや画面上の選択・注釈を手がかりに、指定されたUI要素を特定し、既存の動作や周囲のデザインを保ちながら必要な箇所だけ修正するスキル。

• 画像で示したボタンの見た目調整
• 選択したカードだけ変更したいとき
• 画面の注釈に沿ったUI修正