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不審なPDFを静的解析し、埋め込みJavaScriptや不正コード、添付ファイルを抽出。構造と危険な動作の手掛かりを調べ、検知に使う情報をまとめるスキル。

• 不審なPDF添付ファイルの初期調査
• PDFの脆弱性を悪用する文書の解析
• 埋め込みJavaScriptやファイルの抽出

tmux上で複数のエージェントに作業を割り当て、共有タスクとメッセージで進行を管理します。起動から進捗確認、作業結果の検証、終了時の後片付けまで扱います。

• 複数のエージェントで分担したいとき
• 共有タスクで進捗を追いたいとき
• 担当間の連絡を記録したいとき

oh-my-codexの導入や設定更新を、利用者全体またはプロジェクト単位で進めます。導入方式や既存ファイルの扱いを選び、必要な設定が整ったか確認するスキルです。

• プロジェクトにOMXを導入したいとき
• 既存の導入内容を更新したいとき
• 設定変更を事前に確認したいとき

oh-my-codexの導入やスキル認識の不具合を調べ、設定・フック・キャッシュの問題を報告します。修復は対象の所有元と利用者の承認を確認して進めます。

• 導入やスキル認識の不具合を調べたいとき
• 重複フックや古い設定を確認したいとき
• キャッシュのバージョン競合を調べたいとき

WxJavaのバージョン更新に向け、依存関係やJava、設定、公開APIの互換性を確認し、段階的な変更から回帰テスト、段階公開、切り戻し条件まで整理するスキル。

• 旧版のWxJavaを更新したいとき
• 依存バージョンの管理方法の変更
• 互換性の警告を調べたいとき

複雑なSQLの作成、遅いクエリの改善、用途に合うデータベース設計を支援します。実行計画やインデックスを確認し、処理の正確さと負荷時の性能を検証する流れを扱います。

• 遅い分析クエリを改善したいとき
• SaaSのデータベース設計
• 顧客継続率を分析するSQLの作成

遅いデータベースの原因を実測から調べ、SQLやインデックス、キャッシュ、構成の改善を進め、負荷試験で効果とコストを確かめるためのスキル。

• 遅いSQLと実行計画を分析したいとき
• APIのN+1問題の解消
• 高負荷に備えた索引・キャッシュ設計

PostgreSQLの遅いクエリを調べ、インデックス設計や設定調整、定期保守、監視までを段階的に進める、本番データベースの性能改善スキル。

• PostgreSQLの遅いクエリ調査
• インデックスを見直したいとき
• データベース設定を調整したいとき

採用や仕事の相談につながるポートフォリオを目指し、サイト構成と作品の見せ方を設計するスキル。制作過程や成果の説明、問い合わせへの導線、モバイル表示も検討します。

• 開発者やデザイナーの作品集を設計
• 制作実績を詳しい事例紹介にまとめる
• 作品紹介から問い合わせへの導線を改善

Curviate CLIの導入から端末の認証、LinkedInアカウントの接続、自分のプロフィールをライブと保存済みデータで確認するまでを案内するスキル。

• Curviateの初回導入と認証
• 認証・アカウントエラーの原因確認
• LinkedIn接続と既定アカウント設定

iOS・Androidアプリの画面や操作を、指の届きやすさ、動作性能、通信断への対応から設計します。各OSの慣習を踏まえ、実装前の判断と確認を支えるスキルです。

• 片手で使いやすい画面を設計したいとき
• 一覧やアニメーションの性能見直し
• 読み込み・エラー・通信断の表示設計

会員登録や無料トライアルの申し込みで利用者が離脱する要因を点検し、入力項目、認証方法、案内文、画面構成の改善案と検証する仮説を優先度付きで整理するスキル。

• 会員登録の離脱要因を調べたいとき
• 登録時の必須項目を見直したいとき
• スマートフォンの登録操作の改善

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

中国本土のインターネット事業を想定し、製品企画や成長施策、部門間調整の判断を支援。目標や制約、根拠を整理して優先課題と次に取る具体的な行動を提案します。

• 開発リソース不足で要求を絞りたいとき
• 成長停滞や継続率低下を検証したいとき
• 遅延や仕様変更を部門間で調整したいとき

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

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

大規模言語モデルを報酬に基づいて追加学習させるため、slimeの環境構築やデータ準備、分散学習の設定、独自の応答生成処理の組み込みを案内します。

• GLMやQwenの強化学習準備
• 応答生成と学習を並行したいとき
• ツールを使うエージェントの学習

大規模言語モデルの強化学習に向け、milesの環境構築や低精度学習、学習と推論の整合性確認、生成処理の高速化設定を案内するスキルです。

• 大規模MoEの強化学習を設定したいとき
• FP8学習の不安定さを調べたいとき
• 生成処理の高速化を設定したいとき

機械学習の損失や精度をTensorBoardで可視化し、実験ごとの結果を比較するスキル。重みの分布やモデル構造、処理性能を調べ、学習中の問題を探ります。

• 学習ごとの損失や精度を比較したいとき
• 重みや勾配の分布を確認したいとき
• 埋め込みを2次元・3次元で眺めたいとき

LLMを用途に合わせて追加学習するため、Axolotlの設定作成や不具合調査を支援します。YAML設定、LoRA・QLoRA、複数GPUでの学習を扱います。

• 追加学習のYAML設定を作りたいとき
• LoRA・QLoRAの学習を検討したいとき
• 複数GPUでの学習設定

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

言語モデル内部の反応を解釈しやすい特徴へ分解するため、SAELensによる学習済みモデルの分析や独自SAEの訓練、品質評価、出力への影響調査を支援します。

• 学習済みSAEによる特徴の探索
• 独自SAEの訓練と評価
• モデル内部で重なる概念表現の研究

企画、実装、デバッグ、レビューなどの作業に応じて、AIの進め方と説明の詳しさを切り替えるスキル。発想を広げる段階から公開前の確認まで、目的別の行動指針を定めます。

• 実装前に複数の案を検討したいとき
• 仮説と検証で不具合を調べたいとき
• 重要度別のレビュー結果の整理

PyTorchで大規模モデルを分散学習するため、モデルのパラメータを分割するFSDPの実装を支援。混合精度やCPUへの退避、通信設定や不具合の調査を案内します。

• FSDPで分散学習を実装したいとき
• 混合精度やCPU退避の設定を見直す
• 分散通信の方式を選びたいとき