文書検索を組み合わせたAI回答の仕組みづくりから、プロンプト改善、品質評価、費用試算まで扱い、LLMアプリの本番運用に向けた設計と実装を支援します。
- 文書を参照するAIアシスタントの開発
- 文書検索用データベースの選定
- プロンプト変更後の回答品質の比較
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概要と使いどころ
文書検索を組み合わせたAI回答の仕組みづくりから、プロンプト改善、品質評価、費用試算まで扱い、LLMアプリの本番運用に向けた設計と実装を支援します。
小さなGPTの学習と文章生成を通じて、言語モデルの仕組みを学ぶスキル。CPUでの実験から独自テキストでの学習、GPT-2の追加学習や複数GPUでの再現まで扱います。
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。
LLMアプリの処理履歴やコスト、応答速度をLangfuseで記録し、プロンプトの版管理や評価データを使った比較を通じて、不具合調査と改善を支援するスキル。
社内資料を参照する回答機能や、ツールを使うAIエージェントの設計を支援します。プロンプトの比較から品質・費用の監視まで、LLMアプリの実装例を示します。
画像と文章の意味の近さを使い、追加学習なしの画像分類や文章による画像検索を実装するスキル。類似度の計算、一括処理、ベクトルデータベースとの連携も扱います。
LLMアプリの入出力や処理時間をLangSmithで記録し、不具合の調査、データセットによる回答評価、本番環境の監視や継続的な品質テストを支援するスキル。
LLMの知識・数学・コード生成・安全性などを100以上のベンチマークで評価し、DockerやSlurm、クラウドでの実行からモデル比較、結果の出力まで支援します。
コード生成モデルの正しさを、HumanEvalなどの問題集と実行テストで評価します。複数モデルやプログラミング言語ごとの成績を比較し、生成条件と結果を記録します。
言語モデルが一度に扱える文章量を増やすため、RoPE・YaRN・ALiBiなどの手法を比較するスキル。位置情報の実装から追加学習、長文処理時のメモリ対策まで支援します。
画面を見てクリックや文字入力を行うAIエージェントを作るためのスキル。画像の認識から操作結果の確認までの処理と、隔離環境で安全に動かす設計を扱います。
調査・執筆・分析などの役割を持つAIエージェントをCrewAIで組み合わせ、作業の引き継ぎや記憶、条件分岐を備えた協働処理を構築するスキル。
日記やObsidianのノートを読み込み、その内容について質問したり、過去の会話を踏まえて相談したりできます。ローカルのデータベースに記憶を保存する対話用スキル。
ターミナルからcogneeに情報を記憶させて検索し、削除や記憶の更新、データセット・設定の管理、データベースの移行までコマンドで操作します。
cogneeのAPIサーバーとUIを手元の環境で起動し、稼働確認からSDK・HTTPクライアントの接続、用途に応じた認証設定までを支援するスキル。
中国A株の価格と出来高から、保有株の取得価格帯の分布をモデルで推定し、含み益のある株の割合、平均コスト、集中する価格帯を指標とグラフで示すスキル。
発表内容やPowerPointから、アニメーション付きのHTMLスライドを作るスキルです。3案の見た目を比べてデザインを選び、ブラウザで表示・編集できます。
Implement or modify TypeScript SDK behavior in @composio/core or shared TypeScript packages, including tools, toolkits, sessions, auth configs, connected accounts, modifiers, and generated SDK surfaces. Use for TS runtime/API work; pair with typescript-testing for verification and cross-sdk-parity when Python must match.
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Select and run TypeScript SDK verification for packages, examples, type checks, linting, builds, Vitest suites, Effect v4 CLI tests, and runtime E2E tests. Use when adding tests, diagnosing TypeScript CI, choosing a focused test command, validating TypeScript package changes, or writing/porting CLI tests against effect@4.0.3 and @effect/vitest. Do not use for Python-only checks.
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Build a concise prior authorization packet from local case files and payer policy docs.
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Review completed implementation changes before final verification. Use when repository policy requires independent review or the user explicitly requests it.
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Prepare the required local PR title, description, and branch suggestion after eligible implementation work is complete.
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Fix the tiny credit-note formatting bug and rerun the exact targeted test command.
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Analyze CSV files in /mnt/data and return concise numeric summaries.
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