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AzureへBicepで構成を反映する前に、構文・変更予定・権限を検証し、作成や削除されるリソース、エラーと対処案をMarkdownの報告書にまとめるスキル。

• デプロイ前にBicepを検証したいとき
• リソースの作成・変更・削除の事前確認
• デプロイ権限を確認したいとき

指定したコードファイルに、構文や設計の理由を説明する学習用コメントを追加します。読む人の知識に合わせて解説の深さや繰り返し、注釈番号の有無を調整できます。

• 既存コードに初心者向け解説を付けたいとき
• 構文や設計を選んだ理由の説明
• 読み手の経験に合わせたコメント調整

自然な言葉でAWSのリソースや設定、利用料金を問い合わせ、結果を表で確認します。作成・変更・削除を行わず、サービスを横断して現状を調べるスキルです。

• 稼働中のEC2を一覧にしたいとき
• S3の暗号化や公開設定の確認
• 未接続のEBSを探したいとき

Arizeで使うLLMサービスの認証情報を登録・確認・更新・削除するスキル。利用可能なモデルや認証方式も設定し、評価機能などから呼び出す接続先を管理します。

• ArizeにLLMを接続したいとき
• 既存の接続や許可モデルの確認
• 保存済みAPIキーの更新

Arizeの評価用データセットを作成・管理し、ファイルからの取り込み、事例の追加、バージョンの確認、指定した版の書き出しまでax CLIで進めるスキル。

• ファイルから評価データを作りたいとき
• 既存のテストセットへの事例追加
• データセットの詳細とバージョン確認

Azure上のWebアプリに稼働状況を記録する仕組みを組み込み、Azure App Insightsへ送信するためのリソース作成やコード設定を支援するスキル。

• Azure上のASP.NET Coreに監視を追加
• Node.jsの稼働データを送信したいとき
• Azure App Serviceの自動設定

AIエージェントのコードを、OWASP ASIの10のリスクに沿って点検します。ツール実行や権限、監査ログなどの対策状況と不足点を報告書に整理します。

• 本番導入前のセキュリティ点検
• 既存対策と10のリスクの対応整理
• レビューや監査向けの報告書作成

ArizeでAIモデルの評価実験を作成・実行し、同じデータに対する出力や評価指標を比較します。結果の書き出しや、変更後に成績が下がった事例の特定も支援します。

• 同じ評価データでモデルを比較したいとき
• モデル変更後に成績が下がった事例の特定
• 実験結果を書き出して分析したいとき

Arizeに記録されたLLMアプリの処理履歴を取得し、入力・出力やエラー、遅延を調べます。会話や処理のIDで絞り込み、原因調査やオフライン分析に使うデータを書き出します。

• LLMアプリのエラー原因調査
• 会話の入力と応答を確認したいとき
• 時間のかかる処理を調べたいとき

外部ツールを使うAIエージェントに、操作の許可・拒否、人の承認、呼び出し回数の制限を組み込みます。危険な入力の検知や監査ログ、複数エージェントの信頼度管理も扱います。

• エージェントのツール権限を制限したいとき
• 実行前に危険な入力を検査したいとき
• 重要な操作に人の承認を設けたいとき

複数のサービスで構成するアプリをAspireで作成・実行・診断する作業を支援します。言語の異なるサービスの接続や起動順序、デプロイ設定も扱います。

• テンプレートからアプリを作りたいとき
• 異なる言語のサービス接続
• ログと追跡情報による不具合調査

セキュリティ監査の指摘をコード上の根拠や入力データの流れと照合し、有効な問題の見落としや不当な除外を防ぎながら、報告書の品質を再確認するスキルです。

• セキュリティ指摘の根拠確認
• 初回分析後に入力経路を再検証したいとき
• 提出前に報告書の品質を評価したいとき

手作業の画面録画から操作手順や繰り返しを読み取り、手元のツールに合う自動化を提案。選んだ案のスクリプト作成から試運転まで支援するスキルです。

• レポート取得と表の加工を自動化したいとき
• ファイル整理や名前変更のスクリプト化
• アプリ間の繰り返し転記を減らしたいとき

AWSの構成コードと稼働環境を6つの観点で点検し、リスク別の改善案と構成図をまとめ、確認後にGitHubのIssueで対応を追跡するスキル。

• AWSの構成コードと稼働環境の点検
• リスク別に改善の優先順位を付けたいとき
• 構成コードの修正例の作成

広告の実績データから無駄な支出と成果の高い施策を見つけ、停止・増額・検証の候補を整理します。媒体をまたぐ予算配分の見直しやA/Bテストの評価にも使えます。

• 停止すべき広告やキーワードの特定
• 増額候補のキャンペーンや配信対象の発見
• A/Bテスト結果の有意性を確認したいとき

リポジトリのAI活用準備度をAgentRCで評価し、9つの観点のスコアや改善案をHTMLにまとめます。組織独自の採点方針にも対応します。

• AIエージェント導入前の準備度確認
• 評価結果から改善の優先順位を決めたいとき
• 組織独自の基準で採点したいとき

自然言語でAzureの構成を設計し、既存リソースも図で可視化します。対話で変更点を詰め、Bicepコードの生成・検証からデプロイまで進めるスキルです。

• Azureの新規構成を設計したいとき
• 既存のAzureリソースを可視化
• コストやセキュリティの変更検討

Azureの公開料金を取得し、地域やサービス構成ごとの月額・年額を見積もります。料金プランの比較やCopilot Studioのクレジット消費試算にも対応します。

• Azureの月額・年額を見積もりたいとき
• 地域や製品構成ごとの料金比較
• 予約・Savings Plan・Spotの比較

Arizeで人が評価するためのラベルや数値・自由記述の基準を作り、レビュー待ちの記録と担当者を管理するスキル。既存の評価結果を処理記録へ一括反映する手順も扱います。

• レビュー用のラベルや採点範囲を統一
• レビューキューを作り担当者を設定
• キュー内の記録に評価を登録

コードから技術構成や設計パターン、依存関係を読み取り、構成図と実装例、新機能を追加する際の指針を含む、実装に沿った設計資料を作るスキル。

• 初めて触るコードの全体像を知りたいとき
• 部品の依存関係やデータの流れの文書化
• 設計をそろえて新機能を追加したいとき

本番の実行記録や評価結果、人のフィードバックを手がかりに、LLMの指示文を改善。Arizeのデータで失敗傾向を調べ、修正前後を実験で比較するスキル。

• 本番の失敗記録から指示文を改善
• 出力形式を守らない回答の修正
• 検索資料に根拠のない回答の点検

AIエージェントのコード・レポート・分析を評価基準やテストで点検し、自己批評と修正を繰り返す処理や、生成役と評価役を分ける仕組みの設計を支援するスキル。

• AI出力に自己点検と修正を加えたいとき
• 生成処理と評価処理を分けたいとき
• テスト結果で生成コードを改善したいとき

AIエージェントのプラグインやツールのファイルを照合し、変更・欠落・未登録ファイルを検出。依存関係のバージョン指定や本番移行前の条件も点検するスキル。

• プラグインの照合用記録の作成
• 外部ツールのファイル変更確認
• 依存関係のバージョン指定の点検

AWSの本番障害をCloudWatchのログ・メトリクス・アラームから調べ、デプロイとの関連や影響範囲、発生順序を整理するための調査パターンを提供します。

• エラー急増や遅延、メモリ不足の調査
• アラームと直前のデプロイを照合したいとき
• 障害の影響サービスや対象を絞りたいとき