「perf」の検索結果

OpenClaw Control UIの画面変更を、状態別の比較ギャラリーと実ブラウザの操作テストで確認し、利用者のコメントや変更前後の画像を残すスキル。

• 読み込み・空・エラー状態の比較
• 画面変更への意見を集めたいとき
• 模擬Gatewayでチャット操作を検証

macOSの画面を確認し、対象のアプリやウィンドウを指定してクリック・文字入力・キー操作などを行い、操作後の結果まで確かめるスキル。

• macOSの画面を保存したいとき
• 指定ウィンドウの入力操作を任せたいとき
• 操作後の画面を確認したいとき

コードレビューの指摘を実際のコードや対応環境と照らし合わせ、妥当性を確認します。不明点の整理、根拠を示した返答、修正ごとのテストまで進めるスキルです。

• 曖昧なレビュー指摘を整理したいとき
• 提案された変更の互換性確認
• 追加機能が使われているか調べたいとき

コードやデータ、APIの変更前に、実際の依存関係から影響範囲と必要な検証・復旧手順を整理し、実装後の差分と照合して見落としや範囲のずれを確認します。

• API変更の影響範囲の確認
• データベース移行と復旧計画の点検
• 認証変更のモジュール間影響の確認

MyBatisを使うJavaのデータ保存・取得処理を設計、レビューします。SQLと結果の対応付け、動的SQLの安全性、トランザクションや検索性能を扱います。

• マッパーとXMLの対応付けの設計
• 動的SQLと入力値の安全性確認
• 複数更新のトランザクション確認

Viteを使う開発で、設定ファイル、環境変数、APIへの接続、プラグイン、ビルド出力を整え、開発サーバーや依存関係の不具合調査を支援するスキル。

• 環境変数と開発用API転送の設定
• 開発サーバーの遅さや更新不良の調査
• 本番用ファイルの最適化と動作確認

複数の技術で構成されたコードを監査する外部スキルの導入を案内します。固定コミットの内容を確認してインストールするための手順で、このスキル自体は監査を実行しません。

• 既存コードの監査スキルを導入したいとき
• 大規模改修前の監査準備
• ソースに同梱された第三者コードの監査準備

AIへの依頼文から目的や不足情報を整理し、作業範囲に合うECCのコマンドやスキルを提案します。診断と改善理由を添え、そのまま貼り付けて使える依頼文に書き直します。

• 曖昧な開発依頼を具体化したいとき
• 依頼文に完了条件と検証を加えたいとき
• 作業に合うECCの構成を選びたいとき

Rustのコード作成・レビュー・改修で、所有権やエラー処理、型設計、並行処理を見直し、安全性・性能・保守性を意識した実装へ整えるスキル。

• Rustの所有権と借用のレビュー
• 異常時に停止するエラー処理の改修
• Rustアプリの型とモジュール設計

PostgreSQLのテーブル設計、検索を速める索引、行単位のアクセス制御を見直し、遅いSQLの調査や接続設定の改善に役立つ実装例を参照するスキル。

• PostgreSQLの遅い検索を調べたいとき
• 索引と列のデータ型を選びたいとき
• 行単位のアクセス制御を設計したいとき

Quarkusサービスの変更後や公開前に、ビルド、コード解析、テスト、脆弱性検査を順に確認するスキル。ネイティブ実行形式やコンテナ、環境設定の検証も扱います。

• QuarkusのPR前チェック
• リファクタリングや依存更新の検証
• ネイティブ実行形式の互換性確認

React NativeとExpoのアプリで、画面遷移・状態管理・データ取得を設計します。長い一覧の表示、フォーム、端末機能の利用、認証情報の保存方法も扱います。

• Expoで画面と画面遷移を作りたいとき
• 取得データと画面の状態を整理したいとき
• 長い一覧の表示を改善したいとき

製造現場の規格不適合について、対象品の隔離から原因分析、処置の検討、是正・予防措置の効果確認までを整理し、管理図の読み取りや仕入先品質の改善も支援します。

• 検査で見つかった不適合を調査したいとき
• 根本原因の分析手法を選びたいとき
• 是正措置の計画作成と効果確認

Goのテストを先に書く開発手順に沿い、複数ケースの検証、HTTP応答の確認、性能測定、入力の自動生成による検査、カバレッジ確認を支援するスキル。

• テストを先に書いてGoを開発したいとき
• 既存テストの正常系・異常系を補いたいとき
• 処理時間とメモリ確保量の比較

複数のAIエージェントに開発や調査を分担させ、dmuxの画面で並行して進める手順をまとめます。担当範囲の切り分け、作業場所の分離、成果の統合を支援します。

• 調査と実装を並行して進めたいとき
• データベース・API・画面開発の分担
• テスト監視と修正を分担したいとき

サービスの健全性や遅延、処理量、リソース不足を把握するために、運用上の疑問から指標を選び、GrafanaやSigNoz向けの監視ダッシュボードを作ります。

• Kafkaの監視画面を作りたいとき
• Elasticsearchの状態や性能の監視
• API gatewayの遅延やエラーの監視

Claude Codeが読み込むエージェント、スキル、ルール、MCP設定の情報量を点検するスキル。重複や長すぎる定義を見つけ、削減案を優先順位付きで示します。

• コンテキストがすぐ埋まる原因調査
• スキルやMCP追加後の設定点検
• 長いファイルや指示の重複確認

AIによる開発の成功条件を実装前に定義し、コード・ルール・モデル・人の評価で新機能と既存機能を確認しながら、複数回の試行から信頼性を記録するスキル。

• AI実装前に成功条件を決めたいとき
• プロンプトやエージェント変更後の回帰確認
• 複数回の試行で信頼性を測りたいとき

実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。

• 実際の開発課題でエージェントを比較
• 新しいツールやモデルの導入前評価
• エージェント更新後の性能確認

REAのCIとテスト群を調査し、不具合を見逃す判定やテストデータのずれを検証します。必要な検出力を保ちながら、実測に基づいて実行コストも見直すスキルです。

• 不具合を見逃すCI判定の調査
• テストデータと現行仕様のずれの確認
• 遅いテスト群の無駄を測定したいとき

大規模言語モデルをAPIとして動かすために、vLLMの導入と設定を支援するスキル。大量データの一括生成やGPUメモリの節約、応答速度の調整も扱います。

• OpenAI互換APIを公開したいとき
• 大量のプロンプトを一括処理したいとき
• 限られたGPUメモリで動かしたいとき

NVIDIA GPU上で大規模言語モデルの応答生成を高速化し、APIとして提供する設定を支援します。量子化や一括処理、複数GPUへの分散も扱います。

• 言語モデルをチャットAPIで提供したいとき
• 多数のプロンプトを一括処理したいとき
• 量子化でメモリ使用量を抑えたいとき

大規模言語モデルの知識・推論・コード生成を共通の課題で評価するスキル。複数モデルの比較表や学習途中の成績推移を作り、評価結果と個別の回答を保存します。

• MMLU・GSM8Kでのモデル評価
• 複数モデルの比較表作成
• 学習途中のモデルの成績追跡

プロンプト、正規表現、SQL、小さなコードを、採点基準に沿って繰り返し改良します。AIが候補を作り、失敗例を手がかりによりよい案を探すスキルです。

• 正解例に沿ってプロンプトを改善したいとき
• 合格率で正規表現を調整したいとき
• テストでSQLやコードを改善したいとき