スキルを探す

AIが参照する文書や推薦用データをPineconeで管理し、意味やキーワードで検索する仕組みを作るスキル。データ登録から条件付き検索、利用者別の分離まで扱います。

• AIの回答用に文書を検索したいとき
• 意味とキーワードで検索したいとき
• 利用者別に検索データを分けたいとき

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

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

Chromaを使い、文章の意味に基づく検索や、検索した資料をAIの回答に使う仕組みを実装します。文書の保存・更新、属性による絞り込み、外部ライブラリ連携も扱います。

• 文章の意味で資料を検索したいとき
• AI回答に資料検索を組み込みたいとき
• 文書の属性で検索結果を絞りたいとき

音声で自然に会話するAIの構成を設計するスキル。音声を直接扱う方式と、文字起こし・応答生成・読み上げを分ける方式を比較し、遅延や割り込みへの対応を整理します。

• 音声AIの構成を比較したいとき
• 会話処理の遅延を見直したいとき
• 発話中の割り込み対応の設計

LLMへの入力と生成した回答を安全性の観点で分類し、問題のある内容を遮断する処理の実装を支援します。API化や一括処理、既存の安全対策への組み込みも扱います。

• LLMに渡す前の入力チェック
• 表示前の回答フィルタリング
• 安全性判定APIの構築

LLMアプリの入力と回答に安全性の確認を組み込むために、制約を回避させる指示の検出、個人情報のマスキング、回答の事実確認などの設定を支援します。

• 安全ルールの回避指示を検出したいとき
• 処理前に個人情報を伏せたいとき
• 生成した回答に事実確認を加えたいとき

Pythonで外部ツールを呼ぶAIエージェントを作り、応答を決めたデータ形式で検証する設計や、モデルの切り替え、実際のLLMを使わないテストを案内するスキル。

• 形式を検証するAI応答の実装
• 注文データと問い合わせ対応の連携
• 実際のLLMを呼ばないテスト

リアルタイムで会話する音声AIや電話エージェントを開発するために、音声認識・音声合成・通信の組み合わせを選び、応答の遅延や割り込み処理も設計するスキル。

• リアルタイムの音声アシスタント開発
• Vapiで電話対応を作りたいとき
• 音声認識と音声合成の連携

vLLMで大規模言語モデルをAPIとして提供し、応答速度や処理量、GPUメモリ使用量を調整するスキル。量子化、複数GPUでの実行、一括生成、監視まで扱います。

• OpenAI互換のモデルAPIを提供したいとき
• 大量のプロンプトの一括生成
• 限られたGPUメモリで量子化モデルを提供

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。

• 追加学習なしで画像を分類したいとき
• 文章で画像コレクションを検索
• 画像と説明文の一致度を比較

画像について質問に答えるAIや、会話を続けながら画像の内容を読み解くチャットを、LLaVAの導入、モデル選択、実装例に沿って構築するスキル。

• 画像に答えるチャットの構築
• 画像の説明文やキャプション作成
• 追加質問で場面を読み解きたいとき

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。

• 同じ評価課題でモデルを比較したいとき
• Slurmで大規模評価を実行したいとき
• 安全性や画像理解を評価したいとき

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。

• 社内資料を参照する回答機能の開発
• ツールを使うエージェントの構成選び
• プロンプトの比較と版管理

処理の流れを図のようにつなぎ、状態を保持するAIエージェントの設計・実装を支援します。条件分岐やツール呼び出し、途中保存、人の確認を組み込めます。

• ツールを繰り返し使うエージェント開発
• 複数エージェントで調査結果を共有
• 依頼内容ごとに処理を分岐したいとき

音声や動画をWhisperで文字起こしし、字幕ファイルの作成や英語への翻訳につなげます。日本語を含む多言語の処理、モデル選び、一括処理の手順を案内するスキルです。

• 会議の録音を文字起こししたいとき
• 動画の字幕を作成したいとき
• 多言語の録音を英語に翻訳したいとき

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。

• LLMアプリの不具合を調べたいとき
• プロンプトの版と評価を比較したいとき
• LLMのコストと応答速度の監視

LLMの応答をJSONや指定形式に整え、推論サーバーを構築するスキル。共通プロンプトの計算を再利用し、ツール呼び出しや複数ターンの会話を扱います。

• 指定形式のJSONで情報を抽出したいとき
• ツールを呼び出すエージェント開発
• 会話で共通プロンプトを再利用したいとき

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。

• CPUでShakespeareを学習したいとき
• 独自テキストを学習データにしたいとき
• 学習済みGPT-2を追加学習したいとき

製品要件をもとにClaude Codeで複数の専門エージェントを連携させ、設計・実装・テスト・公開・運用の作業を分担し、進捗や中断状態を管理するスキル。

• 製品要件から開発タスクを作る
• 実装・テスト・レビューの連携
• 保存した進捗から再開したいとき

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アプリの不具合を調べたいとき
• テストデータで回答を評価したいとき
• 本番の応答時間や費用の監視

OpenAI製品やAPIの使い方を公式ドキュメントで調べ、出典付きで案内するスキル。関連ページの検索と必要な箇所の取得を通じ、実装方法や機能の制限を確認します。

• Responses APIの実装方法を確認
• Codexの使い方を調べたいとき
• Apps SDKでのアプリ開発を調査

LLMアプリの処理の流れを記録して不具合を調べ、回答品質の評価やプロンプト・モデルの比較を進めます。Phoenixの導入から本番監視、自前での運用まで扱います。

• AIアプリの動作記録から原因を調べたいとき
• 質問セット全体の回答品質を評価したいとき
• プロンプトやモデルを実験で比較したいとき

会話履歴を扱うチャットボットや、文書検索を組み合わせて回答するAIアプリの開発を支援します。モデルの切り替え、外部ツールの呼び出し、実行状況の確認まで具体例で案内します。

• 会話履歴を使うチャットボット開発
• 文書に基づく質問応答を作りたいとき
• 外部ツールを使うエージェント開発