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CARLAのセンサーデータをROS 2へ配信したり、ROSから車両を操作したりするために、トピックの実装・登録・データ接続と通信確認を進めるスキル。

• 障害物センサーのデータを配信したいとき
• 車両の速度指令トピックを追加したいとき
• 別の通信ミドルウェアを組み込みたいとき

人物のFBXモデルをCARLAの歩行者として取り込み、Python APIから生成できるよう登録します。骨格や素材の確認から、生成後の接地・歩行の検証まで扱います。

• 独自のFBX人物をCARLAへ追加
• FBXのGEN3骨格への適合確認
• 歩行者が浮く・動かない原因の調査

4輪の骨格を持つFBX車両をCARLAに取り込み、物理・車輪・アニメーションを設定します。Python APIからの生成、走行、操舵まで確認するスキル。

• 独自のバンやトラックを取り込みたいとき
• Python APIから車両を生成したいとき
• 取り込んだ車両の走行不良を調べたいとき

LLMの応答から必要な情報を取り出し、Pydanticで型や値を検証する実装を支援。抽出失敗時の自動再試行や、生成途中の結果を順次受け取る処理も扱います。

• 文章から連絡先や企業情報を抽出したいとき
• 記事を指定カテゴリに分類したいとき
• レビュー分析の出力を検証したいとき

AIへの入出力を定義して処理を組み合わせ、検索した資料を使う回答システムやエージェントを構築します。学習データと評価指標によるプロンプトの自動最適化も扱います。

• 資料を検索して答えるAIを作りたいとき
• 例と評価指標でプロンプトを改善したいとき
• AI処理を再利用できる部品に分けたいとき

ローカルの言語モデルなどの出力形式をOutlinesで制御し、指定した項目や型に沿うJSONの生成、文章からの情報抽出、選択肢による分類を支援するスキル。

• 会社情報やプロフィールのJSON抽出
• 決まったラベルで文章を分類したいとき
• 指定した書式に沿う文字列の生成

Qdrantを使い、文章の意味の近さと属性条件を組み合わせた検索を実装します。文書を検索して回答に使うRAGの構築から、メモリ節約や分散構成の検討まで支援します。

• AI回答用の文書検索を作りたいとき
• 類似検索をカテゴリや日時で絞りたいとき
• 大量のベクトルのメモリを節約したいとき

言語モデルの出力を正規表現や文法で制約し、JSONや日付などの形式を整えるほか、分類・情報抽出・複数段階の処理をPythonで組み立てるスキル。

• 決めた構造のJSONを生成したいとき
• 日付・メール・識別子の形式を指定
• 固定ラベルで文章を分類したいとき

大規模言語モデルの学習を複数GPUに分散する設定を支援。NVIDIA Megatron-Coreで並列化方式を選び、メモリ使用量や処理速度を調整します。

• LLaMA型モデルの分散学習設計
• MoEの専門ネットワークの分散配置
• GPU使用効率と学習速度の調整

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

報酬を手がかりにLLMを追加学習するため、verlでのデータ準備・報酬設計・学習設定を案内します。GRPOやPPOの使い分けから複数GPUでの実行まで扱います。

• 正解判定の報酬で数学モデルを学習したいとき
• 価値推定モデルを使うPPOを設定したいとき
• 複数GPUノードで大規模学習を実行したいとき

AWS・Azure・GCPのインフラをTerraformでコード化し、再利用可能なモジュール設計、状態管理、環境別設定、検証と変更計画の確認を支援します。

• 再利用できるモジュールを作りたいとき
• 状態の保存先移行や既存資源の取り込み
• 開発・本番環境の設定を管理したいとき

Spring Boot 3.xでJavaのREST APIやマイクロサービスを構築し、データ保存、認証、テスト、稼働状態の確認まで支援するスキルです。

• JavaのREST API開発
• 認証とアクセス制御の追加
• データベース連携の実装

Apache Sparkによる大量データの加工・集計を実装し、処理の遅さやデータの偏りを調べながら、分割方法やメモリ設定の調整まで支援するスキル。

• 大量データの加工・集計を実装したいとき
• Sparkの遅さやデータの偏りを調べたいとき
• メモリ設定とデータ分割の調整

WebSocketやSocket.IOでチャットやライブ更新を実装し、認証、ルーム管理、接続中ユーザーの把握、再接続、Redisを使った複数サーバーへの拡張を支援します。

• チャットやライブ更新の実装
• ルームとオンライン状態の管理
• 再接続と送信待ちメッセージの処理

分散システムに意図的な障害を起こす実験を設計し、影響範囲の制限、監視、復旧手順、障害対応訓練、結果の振り返りまでを支援するスキルです。

• 影響を限定した障害実験の設計
• KubernetesのPod停止時の復旧検証
• 通信遅延時のサービス挙動確認

LLMへの指示文を設計・改善し、回答の品質や一貫性をテストで確かめるスキル。JSON形式の出力設計や評価基準の作成、トークン使用量の削減も扱います。

• AIアプリの指示文を設計したいとき
• 回答のばらつきを改善したいとき
• JSONの回答形式を定めたいとき

Rustの実装・レビュー・不具合修正を支援します。所有権や借用の問題を整理し、型とエラー処理の設計、tokioによる非同期処理、テストまで扱います。

• 所有権・借用・ライフタイムのエラー修正
• トレイトを使ったAPIの設計
• tokioで非同期処理を実装したいとき

指定したタグなどの基準以降に取り込まれたPRやコミットを調べ、機能追加や不具合修正などに分類して、リリースノートの下書きと調査範囲の記録を残すスキル。

• 前回のリリースタグ以降の変更収集
• 機能追加や不具合修正の分類
• 破壊的変更とセキュリティ項目の確認

未完了のPRを見回り、CIの結果、レビューの停滞、変更の競合、未回答の指摘を整理。マージを妨げる要因を示し、人が優先して取り組む上位3件をまとめます。

• 未完了PRの進行状況を把握したいとき
• CI失敗・競合・未回答の指摘の確認
• プロジェクトの条件に沿ったマージ判断

スキャン結果をもとに、機能追加・修正・互換性を壊す変更などに分類したリリースノートの下書きを作成。CHANGELOGやGitHub release向けに整えます。

• スキャン結果からリリースノートを作る
• 機能追加・修正・破壊的変更などの分類
• CHANGELOGやGitHub releaseの原稿作成

前回のリリースや指定日以降の変更を調べ、機能追加・修正・破壊的変更・セキュリティ関連の情報を、リリースノート作成に渡せる形式で整理するスキル。

• 前回リリース以降の変更を集めたいとき
• 破壊的変更やセキュリティ情報の確認
• リリースノート作成用の材料整理

整理済みの変更一覧から、機能追加や不具合修正を分類し、破壊的変更とセキュリティ項目を目立たせた利用者向けリリースノートの確認用下書きを作るスキル。

• 変更一覧からリリース案を作りたいとき
• 機能追加と不具合修正の分類
• 破壊的変更やセキュリティ更新の明示

依存パッケージの定義とロックファイルを調べ、古いバージョンや既知の脆弱性を洗い出し、更新の影響度と人への確認が必要な項目を整理するスキル。

• 古い依存パッケージの棚卸し
• 既知の脆弱性と更新候補の確認
• 更新の規模別に対応を分けたいとき