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AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。

• アプリ内だけで起きる不調を調べたいとき
• 過去の会話が混ざる原因を調査
• ツールの未実行や実行の誤報を確認

公開前のWeb画面をブラウザで操作し、フォームや認証、3つの画面幅での表示差分、速度指標、アクセシビリティを点検して、公開可否と修正点をまとめます。

• ステージングの新機能を検証したいとき
• 公開前にフォームと認証を確認したいとき
• 3つの画面幅で表示を比較したいとき

大きな機能開発や移行の目標を、複数回の作業に分けた実行計画にします。各工程の背景、依存関係、検証方法をまとめ、別のエージェントへの引き継ぎを支えます。

• 大きな機能を複数PRに分けたいとき
• 複数セッションにわたる移行の計画
• 並列で進められる工程を探したいとき

変数や関数の命名、読みやすさ、元のデータを直接変更しない更新方法、エラー処理などの共通基準でコードを見直し、保守しやすい形に整えるスキル。

• 既存コードの命名と読みやすさのレビュー
• 長い関数や深い条件分岐を整理したいとき
• 新しいモジュールの規約をそろえたいとき

複数の Claude Code エージェントに開発作業を割り振り、個別の作業環境で並行実行しながら、依存関係・進捗・変更内容やエラーの報告を管理するスキル。

• 開発計画を依存関係付きで分割したいとき
• 個別の作業環境で並行開発したいとき
• 複数の開発タスクの進捗確認

Claude Codeで開発作業を繰り返し進める自律ループの設計を案内します。順次実行から並列作業まで、履歴の引き継ぎや品質確認、停止条件を整理します。

• 順次実行の開発手順を設計したいとき
• 反復実行で進捗を引き継ぎたいとき
• 並列作業と変更の統合を調整したいとき

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

記事やメモ、動画などをもとに、書き手の語り口を保ちながら、XやLinkedInの投稿、動画台本、ニュースレターを媒体に合う形で作るスキル。

• 一つの記事を複数媒体に展開したいとき
• 製品公開に向けた投稿の準備
• 短編動画やYouTubeの台本作成

AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。

• 同じツール操作を繰り返す原因の調査
• 会話の肥大化による品質低下の調査
• ファイルパスや環境の食い違いの確認

Webページの表示や操作、APIの応答、ビルド・テストの所要時間を計測するスキル。変更前後の結果を比較し、Gitで共有する基準値をもとに性能の悪化を確認します。

• コード変更前後の性能比較
• ページが遅いという報告の調査
• 公開前に性能目標を確認したいとき

Android・iOS・Desktop・Webで共有する画面づくりに向け、Composeの状態管理、画面遷移、テーマ設定、描画性能の改善を支援するスキル。

• 複数環境で画面を共有したいとき
• 画面の状態と操作を整理したいとき
• 画面遷移とダイアログの実装

配布済みアプリやバイナリ、パッケージをREAで解析し、機能や版ごとの違いを調べます。逆コンパイルや実行時の観測を使い、根拠と不明点を分けて説明します。

• 配布済みアプリの機能を調べたいとき
• アプリのバージョン間の動作比較
• バイナリや同梱リソースの解析

音声や動画を99言語で文字起こしし、英語への翻訳や時刻付きの字幕作成を進めるスキル。モデルの選択から複数ファイルの一括処理まで、用途に合わせて案内します。

• 会議録音を文字起こししたいとき
• ポッドキャストや動画の文章化
• 外国語の録音を英語に訳したいとき

スクロールに合わせて映像や演出が進むランディングページを制作します。見せる順序や感情の変化を設計し、HTML実装から各位置の画面検証まで進めるスキルです。

• スクロールで動画が進むLPを作りたいとき
• 場面の変化でブランドを紹介したいとき
• 手持ちの写真や映像でページを作りたいとき

機械学習の実験設定や精度をW&Bに記録し、学習状況の可視化と実験間の比較を支援します。学習条件の自動探索や、モデル・データの版管理にも使えます。

• 学習実験ごとの精度を比較したいとき
• 学習状況をダッシュボードで確認
• よりよい学習条件を探索したいとき

API経由のLLMに対し、プロンプトや入力表現を変えて安全フィルターの応答を検証するスキル。複数モデルの回答比較やHermesへの設定保存も扱います。

• モデルの安全対策への耐性評価
• 入力表現による応答の違いの比較
• 複数モデルの拒否・品質・速度比較

エージェントの過去の会話や資料をPineconeに保存し、関連情報を検索して回答に使う仕組みを構築。セッションをまたぐ長期記憶や、意味に基づく検索の試作を支援します。

• セッションをまたぐ記憶を作りたいとき
• 検索した情報を回答に使いたいとき
• ユーザー別に記憶を管理したいとき

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

メールやウェブサイト、ローカルファイルから進捗を集め、定期更新するダッシュボードを作成。要対応事項や変更履歴をまとめ、重要な変化があったときに通知します。

• メールとサイトで申請状況を追いたいとき
• 商談や配送の進捗を一か所で確認
• 重要な状況変化の通知を受けたいとき

複数の検索エンジンの結果をSearXNGでまとめて取得し、ニュースや期間で絞り込むスキル。公開インスタンスならAPIキーなしで検索できます。

• 複数の検索エンジンで資料を探したいとき
• 期間を絞って最新ニュースを探したいとき
• 通常の検索ツールの代替を使いたいとき

言語モデル内部の反応を少数の特徴に分解し、学習した概念を調べます。学習済みSAEの分析、自作SAEの訓練、特徴を使った出力調整と品質評価を案内します。

• 学習済みSAEで特徴を調べたいとき
• 特定のモデル層にSAEを訓練する
• 入力文ごとの特徴の反応を比較する

大規模言語モデルを、回答への評価を使う強化学習で追加訓練する手順を案内します。Megatron-LMとSGLangを組み合わせ、データ準備や並列実行、独自の生成処理を扱います。

• 言語モデルのGRPO訓練を始めたいとき
• 回答生成と訓練を並行実行したいとき
• ツールを使うエージェントの訓練

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

PyTorchで大規模モデルを分散学習するために、FSDPの実装や不具合調査を支援します。公式資料由来の説明とコード例を参照し、分割方式や学習設定を検討できます。

• 大規模モデルの分散学習を実装したいとき
• FSDPの適用方法と分割方式の比較
• 混合精度や学習状態の保存例の確認