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編集可能なPowerPoint資料に向け、文字・図形・表・画像の座標や書式をJSONに明記。余白や読み上げ順も含め、配置仕様の作成・修正を支援します。

• スライド要素の座標を厳密に指定したいとき
• 余白や間隔、重なりの仕様を直したいとき
• ラベルや数値を編集可能にしたいとき

LLMの追加学習を始める前に、正解例と失敗の種類別の採点処理を整えるスキル。人の評価との照合や学習前モデルの測定を通じ、学習後の比較基準を作ります。

• 実行記録から評価セットを作りたいとき
• 失敗の種類ごとに採点したいとき
• LLMの判定を人の評価と照合したいとき

サービスの稼働率や応答時間を測る指標と信頼性の目標を定め、許容できる失敗の量を計算し、Prometheusの監視ルールやアラートに落とし込むスキル。

• 稼働率や応答時間の目標を決めたいとき
• エラーバジェットの計算と追跡
• 許容失敗量の急な消費を検知したいとき

採点済みの実行記録や本番ログを選別し、モデルの追加学習用データに変換します。成功例や修正済み回答、同じ課題の回答ペアを整え、機密情報や評価用データの混入を防ぎます。

• 高得点の成功例を学習に使いたいとき
• 専門家が修正した失敗例の活用
• 同じ課題の回答ペアを作りたいとき

Pythonの接続先やAPIキーなどをコードから切り離し、環境変数で管理するスキル。設定値の型や必須項目を起動時に検証し、開発・本番ごとの設定を整理します。

• コード内の設定を環境変数に移したいとき
• 開発環境と本番環境の設定分離
• 起動時に設定不足を検出したいとき

言語モデルの追加学習に使うデータを、学習方式に合わせて整形・検証します。会話形式や学習対象の確認、データの詰め合わせ、出典を記録するカード作成まで支援します。

• 生データを学習用JSONLに変換したいとき
• 会話形式と学習対象を確認したいとき
• 詰め合わせ後の区切りを点検したいとき

Pythonのクラスや関数の責任を整理し、読みやすくテストしやすい設計を支援します。巨大な処理の分割や、継承・オブジェクトの組み合わせ・共通化の判断に使えます。

• Pythonの新規部品の責任を設計したいとき
• 巨大なクラスや関数を分割したいとき
• 重複処理を共通化する時期の判断

サブスクリプションの継続課金や請求書発行を自動化する仕組みの実装を支援します。決済失敗時の再試行、契約状態の管理、プラン変更時の日割り計算も扱います。

• SaaSの継続課金を実装したいとき
• 請求書の作成・送付の自動化
• 決済失敗時の再試行と通知の設計

LLMの追加学習が必要かを見極め、検索やプロンプトの改善とも比較しながら、手元のデータと評価方法に合う学習手法、モデル規模、必要メモリを検討するスキル。

• 追加学習と検索・プロンプトを比較したいとき
• 手元のデータに合う学習手法の選定
• モデル規模と必要メモリの検討

LLMを学習例で追加学習するLoRA・QLoRAの設定を作成・点検します。学習対象の層やランク、学習率を整理し、GPUメモリに応じた方式選択も支援します。

• 教師あり追加学習のLoRA設定作成
• ランク・alpha・学習率の見直し
• GPUメモリに応じた方式選択

参考用のPPTXを変更せずに調べ、配色・書体・配置の傾向を整理するスキル。新しい資料の設計に使うレイアウト一覧の作成や、ファイル内部の診断も扱います。

• 参考資料の配色や書体を分析したいとき
• 参考レイアウトの一覧作成
• フォルダー内のPPTXを診断したいとき

Pythonのコードをインストールして使えるパッケージにまとめ、配布用ファイルの作成やPyPI公開に必要な構成・依存関係・設定を整えるスキルです。

• Pythonライブラリを配布したいとき
• インストール可能なCLIツールを作る
• wheelとソース配布物を作りたいとき

回答の比較評価や高評価・低評価のフィードバックを使い、モデルの追加学習方式と設定を選びます。DPOなどの使い分けから回答ペアの作成、学習不調の見直しまで扱います。

• 回答の比較評価に合う方式を選びたいとき
• 個別の高評価・低評価を学習に使いたいとき
• DPOで能力が落ちた際の設定見直し

追加学習したモデルを公開してよいか、学習データの品質、汎用能力の低下、元モデルとの比較、段階的な本番投入で検証し、根拠付きの採否レポートにまとめるスキル。

• 追加学習したモデルの公開を判断したいとき
• 学習で汎用能力が落ちていないか調べたいとき
• 更新した評価基準でモデルを再判定したいとき

Pythonの型注釈や厳格な型チェックを整え、実行前に型の誤りを見つけやすくするスキル。再利用するクラスやインターフェースの設計、既存コードへの段階導入も扱います。

• 既存Pythonコードへの型注釈追加
• 厳格な型チェックを段階導入したいとき
• 型情報を保つ再利用可能なクラス設計

Pythonの外部サービス呼び出しに、再試行やタイムアウト、待ち時間の調整を組み込み、一時的な通信障害に対処する処理の設計と実装を支援します。

• 外部APIに再試行を追加したいとき
• 通信処理のタイムアウト設定
• 呼び出し制限や一時障害への対応

Pythonの入力検証、例外の使い分け、バッチ処理の部分的な失敗への対処を整理し、原因や修正方法が伝わるエラー処理をアプリやAPIに実装するスキル。

• ユーザー入力やAPI引数を検証したいとき
• 例外の種類とエラーメッセージの設計
• 一部の失敗後もバッチを続けたいとき

Pythonのファイルやフォルダを役割ごとに整理し、外部に公開する機能の範囲を設計します。新規プロジェクトの構成から既存コードの分割、テストの配置まで支援します。

• Pythonの新規プロジェクト構成設計
• 複数の役割が混在するファイルの分割
• __all__による公開範囲の整理

複数のサービスをまたぐリクエストをJaegerやTempoで追跡し、処理の遅延や依存関係、エラーの伝わり方を調べるための実装を支援します。

• サービス間の処理遅延を調べたいとき
• サービスの依存関係の把握
• エラーの伝播経路を追いたいとき

Pythonの命名や整形、型チェック、関数の説明文を共通ルールで整えます。ruffなどの設定からREADMEの構成まで、チームで読みやすいコードと文書を保つためのスキルです。

• Pythonの整形・検査環境を整えたいとき
• チームのコーディング規約づくり
• 型注釈と関数の説明文を見直したいとき

Pythonのテストをpytestで作成・整理し、外部サービスや時刻に依存する処理も検証します。共通の準備処理やモック、カバレッジ計測を使ったテスト整備に役立ちます。

• Pythonの単体・結合テストの追加
• 外部サービスをモックに置き換えるとき
• 再試行や時刻に依存する処理の検証

実行ファイルを実行せずに調べ、条件分岐やループ、データ構造の手掛かりから処理の流れを読み解きます。逆アセンブルや逆コンパイルの結果を理解するためのスキルです。

• 未知の実行ファイルを理解したいとき
• 命令列から分岐やループを復元したいとき
• データ構造や関数の引数を推定したいとき

決済システムのカード情報保護を、PCI DSSの要件に沿って設計・実装するスキル。暗号化やログのマスキング、カード番号を代替値に置き換える方法を扱います。

• 安全な決済フローの設計
• カード情報をトークン化したいとき
• ログや保存データの機密情報点検

過去の相場データで売買戦略を検証する仕組みを設計します。未来の情報の混入や上場廃止銘柄の除外による偏りを防ぎ、取引コストも含めて成績を評価します。

• 売買戦略の検証基盤を作りたいとき
• 過去の成績に偏りがないか調べたいとき
• 取引コスト込みで戦略を比較したいとき