「engine」の検索結果

技術仕様書を、構成図や段階表示を操作できるWebプレゼンテーションに仕立てます。設計の仕組みと取り組む理由を整理し、公開用の静的ページを作ります。

• 技術仕様書をWeb資料にしたいとき
• 構成図を操作しながら説明したいとき
• 開発計画の目的を共有したいとき

Claude Codeの過去の作業を振り返り、繰り返す依頼や修正をスキルと作業ルールの改善案にまとめます。検証結果を確認してから適用できます。

• 繰り返すClaude Codeの修正をルール化
• SKILL.mdやCLAUDE.mdの改善案確認
• 外部サービスを呼ばずに試したいとき

Codexの過去のセッションから繰り返す作業を抽出し、スキルや作業ルールの改善案を検証します。結果と変更内容を確認してから適用できます。

• 繰り返すCodex依頼をスキル化したいとき
• 修正や好みを作業ルールにまとめたいとき
• 変更前後の検証スコアを比較したいとき

dshの過去の利用履歴から繰り返す作業を抽出し、スキルやメモリの改善案を検証します。結果を確認して採用する流れや、夜間の定期実行の設定も支援します。

• 過去の利用履歴から反復作業を抽出
• スキルやメモリの改善案を検証
• 一時保存された変更案の確認と採用

Cursorの過去のローカルセッションから繰り返す作業を抽出し、再実行で検証したスキルの改善案を作成します。提案はレビュー後に適用できます。

• 繰り返すCursor作業をスキル化したいとき
• 改善案と検証スコアを確認したいとき
• 外部サービスを呼ばずに試したいとき

OpenClaw向けの連携を開発するために、DeepSeekを使う試作コードと移植上の課題を確認する参考資料です。そのまま動く導入用スキルではありません。

• OpenClaw向けDeepSeek連携の調査
• 現行エンジンへの移植課題の整理
• タスク例や環境依存設定の確認

エンジニア採用の技術面接に向け、アルゴリズム、システム設計、経験に関する質問を練習します。解法の説明や計算量の分析、具体的な経験談の整理まで支援するスキルです。

• アルゴリズムの解法と説明を練習したいとき
• システム設計面接の予行演習
• 職務経験を伝える回答の整理

AIエージェントの判断やツール操作の記録を分析し、指示からの逸脱や同じ失敗の原因を探ります。プロンプトの修正と再実行を重ね、改善内容を再利用できるスキルにまとめます。

• エージェントの反復失敗を調べたいとき
• ツールの誤選択を見直したいとき
• 評価を重ねてプロンプトを直したいとき

長い会話や作業履歴を、目的・変更ファイル・判断・次の作業を残して要約します。情報の欠落と読み直しの負担を確かめながら、エージェントの引き継ぎ用要約を設計するスキルです。

• 長い開発セッションを要約したいとき
• 変更ファイルと判断履歴の保持
• 作業の引き継ぎ要約を作りたいとき

自分らしい文体での投稿作成、連絡先と交流履歴の参照、会議準備、週次レビューを支援し、発信・人脈・目標の記録をファイルで整理するスキル。

• 自分の文体で投稿を下書きしたいとき
• 交流履歴を基に会議準備をしたいとき
• 週次の振り返りと目標確認

AIエージェントが使うツールの説明文、入力項目、返却形式を設計します。選び間違いや不正な呼び出しを見直し、エラーから修正できる案内やツールの統合を検討します。

• 新しいツールの説明と入力定義の作成
• ツールの選択ミスを調べたいとき
• エラー後の修正案内を改善したいとき

複数のAIエージェント間で作業履歴を渡す際の負担を減らす設計を支援します。文章の要約ではなく、モデル内部の記憶から担当タスクに関係する部分を選んで共有します。

• 担当エージェントへの履歴再送を減らす設計
• 内部状態の共有と文章要約の比較
• KVキャッシュ圧縮に必要な環境の確認

エージェントが何を事実と捉え、何を望み、どの計画に取り組むかを構造化します。外部データと判断の根拠、有効期間、行動計画を結び付け、意思決定の経緯を追うためのスキル。

• RDFからエージェントの信念を作る
• エージェントの判断理由を追いたいとき
• 信念の有効期間や変化の管理

複数の情報源を使う調査で、出典の信頼性評価、重要な主張の照合、取得エラーへの対処を整理し、根拠と未確認事項が分かる報告にまとめるスキル。

• 重要な主張を複数の出典で確かめたいとき
• 資料の取得エラーに対処したいとき
• 根拠と情報不足を調査報告に残したいとき

LLMを使う企画の適性を見極め、データ取得から出力までの処理を設計します。試作での検証、費用見積もり、単独・複数エージェントの選択、改善手順を整理します。

• LLMに向く作業か確かめたいとき
• 一括分析の処理工程を設計したいとき
• 開発前に処理費用を見積もりたいとき

長いログや作業計画をファイルに保存し、AIエージェントが必要な部分だけ読み出す仕組みを設計します。会話に収まらない情報の管理や、作業の引き継ぎに使えます。

• 大量のツール出力を必要部分だけ読む
• 長い作業で計画を保持したいとき
• ファイルで調査結果を共有したいとき

長い会話や蓄積した資料によってAIの回答が崩れる原因を診断します。情報の見落とし、誤情報の定着、タスクや資料の混同を見分け、情報の選別や分離などの対処方針を整理します。

• 長い会話で回答品質が落ちる原因調査
• 訂正しても残る誤情報を除きたいとき
• 検索資料の矛盾を整理したいとき

電子書籍の本文を分割し、作家の文体を学ぶための学習データを作成します。指示文の生成からモデルの追加学習、文章の丸写しや文体の再現性の検証までを案内するスキル。

• ePubから学習データを作りたいとき
• 作家の文体をモデルに学習させたいとき
• 生成文の丸写しを調べたいとき

AIエージェントが参照する情報を整理し、トークン消費を抑える設計を支援します。出力の省略、要約、キャッシュ、作業分割を回答品質と費用の両面で検討します。

• 長いツール出力のトークン消費削減
• プロンプトキャッシュの再利用改善
• 長い会話のコンテキスト予算設計

AIエージェントをリモートの隔離環境で動かす基盤を設計します。起動待ちの短縮、作業状態の保存、複数人での共同利用、認証や成果物の取り出しまで整理します。

• バックグラウンド実行基盤の設計
• セッションの起動待ちを減らしたいとき
• 作業状態を保存・復元したいとき

複数のAIエージェントに仕事を分ける構成と連携方法を設計します。担当ごとに扱う情報を分離し、並列処理や引き継ぎ、結果の検証、単独構成との費用比較まで検討するスキルです。

• 大きな作業の情報を分離したいとき
• 独立した調査を並列に進めたいとき
• 専門担当間の引き継ぎを決めたいとき

会話をまたいで知識や好みを保持し、必要な情報を取り出すエージェントの記憶を設計します。人物や事物の同一性、情報の有効期間、検索方法、記憶の整理と評価まで扱うスキルです。

• 会話をまたいで好みを保持したいとき
• 人物や事物を一貫して追跡したいとき
• 過去の時点の情報を検索したいとき

AIの回答を別のAIで採点・比較する仕組みを設計します。評価基準の作成、回答の順序や長さによる偏りの対策、判断の確信度や人の評価との一致の確認までを扱うスキル。

• 複数モデルの回答を比較したいとき
• プロンプト変更のA/Bテスト
• 共通の採点基準を作りたいとき

AIエージェントが会話履歴を自分で整理・更新する仕組みを設計します。残す情報の選択から、指示の保護、容量超過への対処、編集コストの評価まで扱います。

• 会話履歴を自己編集する仕組みの設計
• 長時間の作業で正確な値を保持したいとき
• コンテキストの容量超過への対処