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Tailwind CSS v4で画面を実装する際に、CSSによる設定、親要素の幅に応じた表示、配色や余白の共通化を整理し、一貫したUIづくりを支援するスキル。

• Tailwind CSS v3から移行したいとき
• 親要素の幅に合わせたカードの実装
• 配色・余白・文字のルール統一

職種や勤務地に応じた給与相場を調べ、賞与・株式・福利厚生を含む待遇を比較し、希望額の根拠や交渉メール、会話の台本を準備するスキル。

• 内定条件の交渉前に給与相場を調査
• 賞与・株式・福利厚生を含む待遇比較
• 条件交渉メールや会話の台本作成

経営幹部やVP向けの職務経歴書を作成します。戦略の実行、損益責任、組織変革の成果を数字とともに整理し、採用担当者や取締役に伝わる構成にまとめます。

• 経営幹部やVPへの応募書類づくり
• 事業変革の成果を数字で伝えたいとき
• 取締役・顧問経験の整理

検索からの流入を増やすために、キーワード選び、記事構成、ページ内の設定や表示速度を見直すスキル。コンテンツと技術の両面から改善案を整理します。

• キーワード選定と関連記事の企画
• タイトル・概要文・見出しの見直し
• 構造化データや検索登録設定の確認

サイトが検索で見つかりにくい原因を、検索エンジンの巡回・登録、表示速度、ページ内容などから調べ、根拠と優先順位を添えた改善案にまとめるスキル。

• 重要ページが検索に出ない原因調査
• タイトル・説明文・見出しの点検
• サイト移行後の技術的なSEO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

AIが参照する文書や推薦用データをPineconeで管理し、意味やキーワードで検索する仕組みを作るスキル。データ登録から条件付き検索、利用者別の分離まで扱います。

• AIの回答用に文書を検索したいとき
• 意味とキーワードで検索したいとき
• 利用者別に検索データを分けたいとき

AI機能を製品に組み込む際に、出力の形式検証、応答の逐次表示、プロンプトの版管理やテスト、API費用の監視など、本番運用を見据えた設計を支援します。

• AI機能を本番公開する前の設計確認
• AI出力の検証方法を決めたいとき
• プロンプトの版管理と回帰テスト

LLMアプリの入力と回答に安全性の確認を組み込むために、制約を回避させる指示の検出、個人情報のマスキング、回答の事実確認などの設定を支援します。

• 安全ルールの回避指示を検出したいとき
• 処理前に個人情報を伏せたいとき
• 生成した回答に事実確認を加えたいとき

音声で自然に会話するAIの構成を設計するスキル。音声を直接扱う方式と、文字起こし・応答生成・読み上げを分ける方式を比較し、遅延や割り込みへの対応を整理します。

• 音声AIの構成を比較したいとき
• 会話処理の遅延を見直したいとき
• 発話中の割り込み対応の設計

AI APIを使う専用サービスの設計・実装を支援するスキル。用途に合うプロンプトやモデルの選定、出力の検証、利用量の記録と費用上限まで整理します。

• 用途を絞ったAIサービスの設計
• プロンプトと出力検証を整えたいとき
• API費用の記録と利用上限の設定

言語モデルへの指示を目的や制約に合わせて設計し、例の選び方、再利用できるテンプレート、比較評価を通じて出力の精度や一貫性を見直すスキル。

• 回答がばらつくプロンプトを改善したいとき
• 変数・条件付きテンプレートの作成
• タスクに合う入出力例を選びたいとき

Pythonで外部ツールを呼ぶAIエージェントを作り、応答を決めたデータ形式で検証する設計や、モデルの切り替え、実際のLLMを使わないテストを案内するスキル。

• 形式を検証するAI応答の実装
• 注文データと問い合わせ対応の連携
• 実際のLLMを呼ばないテスト

正しさや出力形式を採点する報酬関数を使い、言語モデルを追加学習する手順を案内します。TRLによるGRPOの実装から、データ準備、学習設定、結果の検証まで支援します。

• JSONやXML形式を学習させたいとき
• 数学やコードの報酬関数の設計
• GPUメモリに合わせた学習設定

言語モデル内部の中間値や注目先をTransformerLensで調べ、値の差し替え実験から出力への影響を探ります。予測に関わる内部の仕組みを分析するスキルです。

• 注意パターンや中間値を観察したいとき
• 活性値の差し替えで出力変化を調べる
• 各ヘッドの予測への寄与を分析

機械学習モデルを本番サービスで動かすための設計・実装を支援します。学習や予測用データの整備から、モデル配信、性能比較、監視、再学習まで扱います。

• リアルタイム推薦サービスの設計
• A/Bテストでモデルを比較したいとき
• データの変化とモデル性能の監視

LLMの応答をJSONや指定形式に整え、推論サーバーを構築するスキル。共通プロンプトの計算を再利用し、ツール呼び出しや複数ターンの会話を扱います。

• 指定形式のJSONで情報を抽出したいとき
• ツールを呼び出すエージェント開発
• 会話で共通プロンプトを再利用したいとき

製品要件をもとにClaude Codeで複数の専門エージェントを連携させ、設計・実装・テスト・公開・運用の作業を分担し、進捗や中断状態を管理するスキル。

• 製品要件から開発タスクを作る
• 実装・テスト・レビューの連携
• 保存した進捗から再開したいとき

Agent PlatformでGemini APIを使う企業向けアプリの実装を案内します。Google Gen AI SDKによる認証から、文章・画像・音声の処理や一括実行まで扱います。

• 文書やメディアを理解する機能の追加
• 指定した形式のJSON生成
• 音声・映像を使うリアルタイム対話

NVIDIA GPUで動かすLLMの推論と配信を、TensorRT-LLMで最適化するスキル。量子化、生成中の要求のまとめ処理、複数GPUへの分散を扱います。

• NVIDIA GPUでLLMを配信
• FP8やINT4の量子化を設定
• 大規模モデルを複数GPUに分散

LLMの文章生成を高速化するために、候補を先に作って検証する手法を比較し、小型モデルの選定から並列生成の設定、本番導入までを支援するスキル。

• チャットボットの応答待ちを減らしたいとき
• コード生成の高速化手法を比較したいとき
• 候補生成用の小型モデルを選びたいとき

大きな言語モデルの出力を手本に、小さなモデルを学習させる知識蒸留を案内します。予測分布や生成文を使う学習、設定値の調整、学習後の出力比較まで扱うスキルです。

• 大型モデルから小型モデルを学習したいとき
• 教師の生成回答で追加学習したいとき
• 専門知識を持つ小型モデルの育成

コード内の関係を記録したデータベースから、関数の呼び出し元や依存先、モデル間の関連を調べ、修正前に変更の影響範囲を把握するスキル。

• 関数変更前に呼び出し元を調べたいとき
• モデル変更に伴うserializerの確認
• 関数間の呼び出し経路の調査

AIエージェントの能力や信頼性を確かめるために、繰り返し実行による結果のばらつき、守るべき行動、想定外の入力への対応を調べるテスト設計を支援します。

• 同じテストの結果のばらつきを測りたいとき
• 守るべき行動を確認したいとき
• 想定外の入力への対応テスト