「mode」の検索結果

LinkedInの個人プロフィールや企業情報をCurviate CLIで取得し、自己紹介の更新、企業ページの受信箱確認、検索条件に必要なIDの特定を支援するスキル。

• LinkedInの人物・企業調査
• 自分の見出しや自己紹介の更新
• 地域・業種の検索用IDを調べたいとき

日本語を含む多言語の文章を、AIモデルが扱う小さな単位に分割する処理を支援します。生テキストからの学習、BPE・Unigramの設定、数値IDへの変換と復元を扱います。

• 日本語・中国語・韓国語のAI用前処理
• 生テキストから独自語彙を学習したいとき
• BPEとUnigramを選びたいとき

言語モデルの有害な出力を減らす学習手順を案内します。原則に沿った自己批評と回答修正、AIによる回答比較を使い、教師あり学習から強化学習までを扱います。

• 安全性を学習させる原則の設計
• 自己批評と修正による学習データ作成
• AI評価を用いた強化学習の計画

PyTorchで報酬に基づくモデル学習を試すために、torchforgeの設定、報酬・損失関数の実装、複数GPUへの展開、学習中の問題への対処を案内します。

• GRPOで数学推論モデルを学習したいとき
• 独自の報酬関数や損失関数を試したいとき
• 複数GPUやノードへ学習を展開したいとき

文書を検索してLLMの回答に活用するRAGの設計を支援し、文書の分割、意味に基づく検索とキーワード検索の組み合わせ、検索品質の評価や改善方針を整理するスキル。

• 文書検索付きのLLMを設計したいとき
• 文書の分割方法を見直したいとき
• キーワード検索と意味検索の併用

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

LLMを用途に合わせて追加学習するために、Unslothの導入やAPIの利用、コードの問題解決を支援。LoRA・QLoRAによる学習の高速化と省メモリ化も扱います。

• Unslothで追加学習を始めたいとき
• LoRA・QLoRAの学習方法を確認したいとき
• UnslothのAPIを使って実装したいとき

LLMを用途に合わせて追加学習するために、LLaMA-Factoryの画面操作や省メモリ手法の利用、機能の確認、実装と不具合調査を支援するスキル。

• 画面操作でLLMの追加学習を試したいとき
• LoRAやQLoRAの設定を確認したいとき
• LLaMA-Factoryの不具合を調べたいとき

Gemini CLIを呼び出し、複数ファイルのコードレビューや設計計画の点検、大量のコード・文書の分析を進めます。用途に応じたモデルと実行設定の選択も扱います。

• 複数ファイルの安全性と品質のレビュー
• 設計計画の不足を確認したいとき
• 大規模なコード全体の構成分析

ModalのクラウドGPUで機械学習の学習・推論・バッチ処理を動かすためのスキル。Pythonによる実行環境の定義からAPI公開、自動スケーリングまで案内します。

• サーバー管理なしでGPU推論を行いたいとき
• 自動スケーリングするモデルAPIの公開
• 大量データの並列バッチ処理

長い文章を扱うTransformerの学習・推論で、Flash Attentionの導入から速度・精度の比較まで進め、GPUメモリ使用量と処理時間の削減を図るスキル。

• 長い入力でのTransformer学習の高速化
• AttentionのGPUメモリ使用量削減
• PyTorchモデルへの導入

機械学習の処理を複数のGPUやマシンに分散するために、既存コードの調整、学習条件の比較、中断時に備えた保存と再開の設定までを支援します。

• 既存PyTorchコードの複数GPU対応
• HuggingFaceモデルの複数マシン学習
• 学習率やバッチサイズを比較したいとき

LLMの学習用データを整えるスキル。GPUを使った重複除去や品質フィルタリング、個人情報の除去を支援し、テキスト・画像・動画・音声の前処理を案内します。

• Webデータを学習用に整えたいとき
• 大量の文章から重複を除きたいとき
• 学習用文章の個人情報を除きたいとき

PyTorchの学習コードを整理し、検証やログ記録、モデル保存を組み込む実装を支援します。複数GPUでの分散学習や早期終了の設定例も参照できます。

• 既存のPyTorch学習ループを整理したいとき
• 検証・ログ・モデル保存を追加したいとき
• 複数GPUでの学習を設定したいとき

cogneeの取り込み速度や検索の待ち時間、LLM利用費を見直し、並行処理数・分割サイズ・呼び出し制限・モデル選択を用途に合わせて調整するスキル。

• 文書取り込み前の費用見積もり
• 取り込み速度と呼び出し制限の調整
• 検索の待ち時間を減らしたいとき

cogneeに保存した文書や会話を検索し、回答や根拠となる文章を取り出す方法を案内。検索方式と対象範囲を選び、結果が空になる原因の調査も支援します。

• 資料や会話を範囲を絞って検索
• 回答の根拠や文脈を取得したいとき
• 質問に合う検索方式を選びたいとき

CSVや表データから、数式で集計するKPIカード、複数のグラフ、条件付き書式を備えたExcelダッシュボードを作り、主要指標を一画面にまとめます。

• 月次売上と推移をまとめたいとき
• 経営指標を一つのシートに集約
• 予算と実績を比較したいとき

Excelファイルの作成・更新・データ抽出を行い、数式やグラフ、集計表まで整えます。CSVの取り込みから予算モデルや進捗管理表の作成にも使えます。

• CSV・TSVをExcelに整えたいとき
• 前提条件を変更できる予算・予測の作成
• グラフと集計表のダッシュボード作成

SlackのグループDMで人と複数のNanoClawボットが会話できるようにし、許可した部屋だけでボット同士のメッセージと連続応答を管理するスキル。

• 複数ボットと同じSlackで相談したいとき
• 人と2体のボットの部屋を作りたいとき
• 指定した部屋だけボット投稿を許可

9Router経由でAIへの質問、コード生成、文章要約を行います。OpenAI・Anthropic形式の呼び出しと、応答の逐次受信や接続先の自動切り替えに対応します。

• 9Router経由でAIに質問したいとき
• 指示文からコードを生成したいとき
• モデルを指定して文章を要約したいとき

文章の意味を数値の並びに変換し、意味検索や類似度比較、RAGの準備に使うスキル。9Router経由でモデルを選び、複数の文章をまとめて処理できます。

• 意味検索用のベクトルを用意したいとき
• 文章の類似度比較用データの生成
• RAG用の参考文章を一括処理したいとき

内省の対話や人前でのAI実演に向け、音声エージェントを Mars に切り替えます。会話の状況に応じて、思考の掘り下げと保存情報を使った実演を行います。

• 考えや繰り返すパターンの内省
• 個人用AIを人前で実演したいとき
• 最近の話題を引き継いだ音声対話

既存スキルの利用履歴と利用者の修正指示から、評価基準と再実行できるテスト例を作成します。仕様と実例の根拠を区別し、人が確認するための草案として保存します。

• 修正指示を再現テストにしたいとき
• 仕様と実際の使われ方を比較したいとき
• 会話履歴から評価案を作りたいとき

機能をエージェント向けスキルに整え、既存スキルの不足も補います。目的に沿った複数モデルの評価、テスト、呼び出し経路の確認を通じて、変更前後の品質を比較します。

• 繰り返し使う機能のスキル化
• 既存スキルの不足項目の点検
• 修正や機能追加後の品質確認