「lora」の検索結果

Expert guidance for fine-tuning LLMs with Axolotl - YAML configs, 100+ models, LoRA/QLoRA, DPO/KTO/ORPO/GRPO, multimodal support

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Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.

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Expert guidance for fast fine-tuning with Unsloth - 2-5x faster training, 50-80% less memory, LoRA/QLoRA optimization

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Use a live Jupyter kernel for stateful, iterative Python execution via hamelnb. Load this skill when the task involves exploration, iteration, or inspecting intermediate results — data science, ML experimentation, API exploration, or building up complex code step-by-step. Uses terminal to run CLI commands against a live Jupyter kernel. No new tools required.

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Performs runtime mobile security exploration of iOS applications using Objection, a Frida-powered toolkit that enables security testers to interact with app internals without jailbreaking. Use when assessing iOS app security posture, bypassing client-side protections, dumping keychain items, inspecting filesystem storage, and evaluating runtime behavior. Activates for requests involving iOS security testing, Objection runtime analysis, Frida-based iOS assessment, or mobile runtime exploration.

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Expert in script-to-video production pipelines for Apple Silicon Macs. Specializes in hybrid local/cloud workflows, LoRA training for character consistency, motion graphics generation, and artist commissioning. Activate on 'AI video production', 'script to video', 'video generation pipeline', 'character consistency', 'LoRA training', 'cloud GPU', 'motion graphics', 'Wan I2V', 'InVideo alternative'. NOT for real-time video editing, video compositing (use DaVinci/Premiere), audio production, or 3D modeling (use Blender/Maya).

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候補の探索や比較を繰り返し、試行の根拠と判断を追記型の台帳に残すスキル。前回との整合性や再検証の結果を確認し、実取引や本番操作へ進む条件を明確にします。

• 試行を重ねて候補を比較したいとき
• 判断の根拠を記録したいとき
• 新情報で前回の採用候補を見直したいとき

発表用のメモやPowerPointから、ブラウザで動くHTMLスライドを作ります。見本でデザインを選び、画面に収まるレイアウトとアニメーションを整えます。

• 登壇や社内報告のスライド作成
• PowerPointをHTML化したいとき
• 見本から資料のデザインを選びたいとき

Axolotl: YAML LLM fine-tuning (LoRA, DPO, GRPO).

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エミュレーター上のPokemonをAIに操作させ、移動や会話、バトルを進めるスキル。画面とメモリ内の状態を確認しながら遊び、ブラウザーでの観戦や保存・再開も扱います。

• AIのPokemonプレイを観戦したいとき
• 用意したROMでゲームを始めたいとき
• 保存した状態から再開したいとき

文章やMermaidから、システム構成や業務の流れを操作できるHTML図に変換します。検索や関係の追跡、画像・動画への書き出しに対応し、9項目の検証結果も添えます。

• 操作できるシステム構成図の共有
• 業務手順やデータの流れの可視化
• MermaidをHTML図にしたいとき

システムの構成やデータの流れを、クリックして詳しく読める立体的なHTMLマップに整理します。同じデータから説明文も生成し、設計上の判断や未解決の質問を管理します。

• システム構成とデータの流れの説明
• 新しい設計をチームで検討したいとき
• レビュー中の未解決の質問の管理

Exploratory QA of web apps: find bugs, evidence, reports.

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Creating algorithmic art using p5.js with seeded randomness and interactive parameter exploration. Use this when users request creating art using code, generative art, algorithmic art, flow fields, or particle systems. Create original algorithmic art rather than copying existing artists' work to avoid copyright violations.

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A hand-drawn wireframe exploration — graph-paper background, marker / pencil tone, multiple tab labels for variants, sticky-note annotations, scribbled chart placeholders, hatched fills. Reads like a designer's whiteboard before any pixels are committed. Use when the brief asks for "wireframe", "sketch wireframe", "hand-drawn", "lo-fi", "whiteboard", "草稿", or "手绘原型".

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Transform rough ideas into fully-formed designs through structured questioning and alternative exploration. Useful early in concept work.

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Real-time and streaming AI image generation via fal.ai. Suited for moodboard exploration, draft variations, and rapid creative iteration.

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Train custom AI models (LoRA) on fal.ai for personalized image generation tailored to a brand, character, or style.

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Use this skill when the user uploads Excel (.xlsx/.xls) or CSV files and wants to perform data analysis, generate statistics, create summaries, pivot tables, SQL queries, or any form of structured data exploration. Supports multi-sheet Excel workbooks, aggregation, filtering, joins, and exporting results to CSV/JSON/Markdown.

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Create validated architecture, workflow, sequence, data-flow, lifecycle/state, entity-relationship, class/interface, tree, timeline, and execution waterfall diagrams as explorable standalone HTML with inline SVG, dark/light themes, optional motion, and image/SVG/WebM export. Accept plain-language requirements or Mermaid; inspect repository evidence for code-backed diagrams. Use when visualizing infrastructure, cloud/security networks, API calls, data pipelines, ETL/ELT, state machines, database schemas, class contracts, module hierarchies, incident/release histories, or request and agent-run timings. Also use for everyday subjects with steps, parts, relationships, or states: leave and travel plans, applications and approvals, renting conversations, money or document flows, and order progress. Not for numeric charts or dashboards.

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Configure RuVLLM local inference helpers: generate a config, and create and adapt in-process MicroLoRA and SONA instances from quality signals. Use when you need local, air-gapped inference tooling, not for fine-tuning hosted models.

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Train SONA + MicroLoRA neural patterns from successful task completions; runs the DISTILL + CONSOLIDATE phases of the 4-step pipeline

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ACTIVATES ONLY on an explicit user request for the ulw-plan workflow: the user themselves saying ulw-plan, ulw plan, /skill:ulw-plan, or asking in their own words for a work plan before coding. NEVER self-activates: a bare ulw/ultrawork run, an agent-side routing decision, or reading this file is not a request, and the plan-gated reviewers (metis/momus) stay locked without a user request plus a written .omo/plans plan file. Explore-first planning consultant (Prometheus) that grounds in the codebase, asks only the forks exploration cannot resolve - or researches them to best practice when the intent is fuzzy - waits for explicit approval, then writes ONE decision-complete work plan a worker executes with zero further interview. Triggers: ulw-plan, ulw plan, plan this, make a plan, plan before coding, interview me, break this down, start planning, plan mode.

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Use when working with ComfyUI workflows in OpenMontage, including comfyui_image/comfyui_video/comfyui_music, custom workflow_json/workflow_path inputs, output_node selection, missing model setup, LoRAs, low-VRAM workflow choices, and community workflow imports.

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