「error」の検索結果

Tuttiのアプリ公開に使うGitHub Actionsの設定や不具合調査を支援し、バージョン管理から配信ファイルの検証、App Centerへの反映まで扱うスキル。

• Tuttiアプリの公開設定を整えたいとき
• App Centerの表示不備を直したいとき
• 本番とステージングを分けたいとき

通常のブラウザで開けないページや中国系・SNSの情報を、抽出ツールや専用APIで取得し、必要に応じてブラウザ操作や日時付きアーカイブの確認まで進めるスキル。

• 403エラーのページを読みたいとき
• 中国系プラットフォームの投稿調査
• 消えたページの保存版を確認したいとき

許可された環境でSQLインジェクションを調べる際の対象範囲、調査方針の切り替え、終了条件を整理するスキル。再現用の通信記録や影響、未発見時の報告に必要な証拠を示します。

• SQL注入テストの範囲を決めたいとき
• 調査が阻まれた際の方針見直し
• 再現証拠と影響を整理したいとき

PinMeのWorkerに文章生成AIを組み込むための実装を案内します。OpenRouter経由のモデル一覧取得、チャット、逐次表示、ウェブ検索、エラー処理を扱います。

• PinMeアプリにAIチャットを追加したいとき
• 生成中の回答を逐次表示したいとき
• モデルにウェブ検索させたいとき

実装計画を立てる前に仕様書の曖昧さや未決事項を洗い出し、影響の大きい点から一問ずつ確認します。回答を仕様書へ反映し、残った課題と次の手順を整理するスキルです。

• 実装計画前に要件を明確にしたいとき
• エラー時の動作や完了条件の具体化
• 合意した回答を仕様書に残したいとき

科学論文や研究上の主張を、実験設計・統計・偏りの観点から吟味するスキル。根拠の強さと結論の妥当性を整理し、研究の長所や問題点、改善案を具体的に示します。

• 論文の結論を支える根拠の評価
• 研究の偏りや統計の誤解を探したいとき
• 相反する研究結果の比較

機械学習モデルの予測に各入力項目がどれだけ影響したかをSHAPで計算・可視化し、個別の判断理由や全体の傾向、誤予測や集団間の偏りを調べます。

• 個別の予測理由を説明したいとき
• 入力項目の重要度を可視化したいとき
• 誤分類やデータ漏洩の原因調査

言語モデルの内部反応を少数の特徴へ分解するSAEの学習・分析を案内します。SAELensを使った既存モデルの解析から独自学習、特徴による出力調整まで扱います。

• 学習済みSAEの特徴を調べたいとき
• 特定の層向けにSAEを学習したいとき
• 無反応な特徴や再構成誤差の原因調査

LaTeX論文の投稿に向け、公式テンプレートの適用から参考文献管理、コンパイルエラーの修正、PDFの自動生成、提出用zipの準備まで支援するスキル。

• 学術誌・学会テンプレートの適用
• コンパイル・引用エラーの修正
• GitHub ActionsでPDFを自動生成

実装の行き詰まりや繰り返す検証失敗を、エラー・設定・依存関係から調べ、根本原因と最小限の修正案、再検証の方法、次に取る対応を整理するスキル。

• 実装が止まった原因を調べたいとき
• 修正しても同じ失敗が続くとき
• 実行環境や依存関係の衝突調査

製品の文脈や既存デザインに合わせ、画面の見た目を確認するモックアップや操作を試すプロトタイプを、単体で開けるHTMLファイルにまとめます。

• 画面レイアウト案を確認したいとき
• 画面移動やフォーム操作を試したいとき
• パソコンとモバイルの表示比較

Use when the user asks why a reported NVFLARE job failure signal occurred: the job failed, stalled, timed out, lost clients, ended with EXECUTION_EXCEPTION, or produced suspicious errors. Diagnose in simulation, POC, or production by collecting bounded evidence and mapping failure patterns to recovery actions.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

文書検索を組み合わせて回答するRAGの品質を、評価データの準備からRAGASの結果分析まで支援します。検索件数や生成設定を変えた比較、評価エラーの調査にも使えます。

• 評価用の文書と質問を準備したいとき
• 検索・生成設定ごとの品質比較
• RAGASの評価結果の分析

大規模モデルの分散学習で、モデル規模・GPU構成・入力の長さに応じた並列化方式を選び、必要なGPU数の見積もりや設定変更後の性能確認を支援するスキル。

• モデルとGPU数に合う並列化の選定
• MoEモデルの必要GPU数の見積もり
• 長い入力に合わせた並列化の調整

NeMo AutoModelの学習・評価手順を作成・修正し、YAML設定と構成要素の組み立て、検証・保存・再開の流れを整理するスキル。

• 新しい追加学習レシピの作成
• YAMLの設定項目を追加したいとき
• 検証・保存・再開の設定

NemoClawの導入・設定・運用や障害対応を、公式ドキュメントに基づいて案内します。利用するエージェントの種類や環境に合う手順を調べ、出典と確認方法を示すスキルです。

• 利用する種類に合わせて導入したいとき
• 推論先やモデルを設定したいとき
• サンドボックスの障害を調べたいとき

NVIDIA Jetsonのメモリ使用状況と用途に合わせ、言語・画像言語モデルの実行基盤と起動設定を提案します。メモリ不足の対策や省メモリ構成への切り替えに使えます。

• Jetsonの容量に合う実行基盤の選定
• vLLMのメモリ不足を調整したいとき
• vLLMからllama.cppへの移行検討

BlueField Arm上のDOCA UROM Serviceコンテナの導入・設定・運用を支援し、ホストとの接続や版の整合性、通信の遅延・未完了を確認するスキル。

• BlueFieldにサービスを配備したいとき
• ホストとの接続と対応版の確認
• 集団通信の遅延を調べたいとき

Host-side DOCA UROM library (doca_urom_*): offload an HPC / UCX / MPI application's remote memory operations (puts, gets, atomics, collectives) from the host CPU onto a BlueField DPU. Trigger on "MPI all-reduce burning host CPU", "push UCX traffic onto the BlueField", "first doca_urom call returns NOT_PERMITTED", or "host library and DPU service look out of sync", even without naming DOCA UROM. An offload needs both halves: this host library and the UROM Service on the DPU (doca-urom-svc), which owns deploying that container. Covers creating UROM Service contexts (doca_urom_service_*) and Worker contexts (doca_urom_worker_*) that run plugins on the DPU, discovering plugins via doca_urom_service_get_plugins_list, progressing completions, and DOCA_ERROR_* from doca_urom_* calls. Route elsewhere for UROM Service deployment on the DPU side, MPI / UCX collective algorithm design, and RDMA / RoCE / IB substrate bring-up.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

Changing DOCA versions safely: upgrading or downgrading the host DOCA packages, refreshing the BlueField BFB, bumping the NGC DOCA container tag, or rolling back, with the discipline detect -> report -> ASK -> only then a guided upgrade. Trigger on "is there a newer DOCA", "I want the newest DOCA features, can I just apt upgrade in place", "should I move to the next release", "the upgrade stopped midway and dpkg is in a broken state", "my component is being deprecated, what now", or "roll me back", even without the word upgrade. Detect what is installed, find the newer release, report the gap, then STOP and ask for explicit confirmation; never upgrade automatically. Not for a runtime error on an unchanged install (doca-debug). Version detection alone belongs to doca-version, first-time install to doca-setup, any hardware / firmware / reboot step to doca-hardware-safety, and public-docs or sunset routing to doca-public-knowledge-map.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

BlueFieldやConnectXのハードウェア動作を示すカウンターを、DOCAアプリから読み取る実装を案内します。対応機能の確認、読み取りの開始・終了、エラー処理も扱います。

• BlueFieldアプリでPCCの値を取得
• DPAカウンターのサンプリング
• PHYやPCIの値をアプリで読みたいとき

DOCA Rivermax (doca_rmax) receive streams for timing-precise media over IP (SMPTE ST 2110 video / audio, market data, scientific feeds) on a BlueField DPU or ConnectX host, once the Rivermax SDK and its license are installed; getting the SDK or license is doca-setup / doca-public-knowledge-map territory. Trigger on "ST 2110 receive isn't getting frames", "sub-microsecond jitter on my media receiver", "NOT_SUPPORTED from doca_rmax_init", "no recv events after stream start", or "license check failing on a media receiver", even without naming Rivermax. Covers doca_rmax_in_stream sessions, the SDK + license precondition check, doca_rmax_get_*_supported capability queries, pairing with doca-eth queues and doca-flow steering, and DOCA_ERROR_* from Rivermax calls. Refuse and route elsewhere for programming the underlying queue (doca-eth), steering rules (doca-flow), PTP / clock sync (doca-firefly), or best-effort packet I/O.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

DOCAアプリの共通基盤となるデバイス確認、メモリー管理、処理の開始・終了、完了通知、ログ設定を案内し、実装や不具合の切り分けを支援します。

• DOCAアプリの共通基盤を整えたいとき
• 投入したタスクが完了しないとき
• 複数ライブラリでバッファーを共有

DOCA Flow packet steering on NVIDIA NICs/DPUs, linked into a C application: match/action pipes, ports, representors, forwarding, hairpin, counters. Trigger on packet steering, classifier, rule-matching, representor, hairpin or 5-tuple-to-queue questions even when "DOCA Flow" is not named. Remote or non-C++ control over gRPC belongs to doca-flow-grpc-server. Also covers pipe validation before hardware programming, Flow/DOCA version match, and Flow API errors. First app: follow the local bundle (doca-setup, doca-programming-guide, doca-flow, doca-public-knowledge-map). Stage 1 pull nvcr.io/nvidia/doca/doca (NGC catalog tag, never invent); Stage 2 needs a real NIC. Then ls samples inside the container; never emit main.c, a Dockerfile, or hand-typed -l flags. Route software-only host pipelines, plain DPDK `rte_flow`, kernel TC, OVS, BFB bring-up, and DPU OS installation elsewhere. DPU OS installation is destructive and always requires explicit confirmation.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。