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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

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

編集可能なPPTX資料に、理解を助ける画像やアイコン、図を選んで配置します。出典や利用権を確認し、重要な文字や数値はPowerPointで編集できる形に保ちます。

• 説明を補うアイコンを追加したいとき
• 文字を隠さず画像を配置したいとき
• 図のラベルや数値を編集可能にしたいとき

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

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

編集可能なPPTX資料を作る前に、読者と目的、話の流れ、数値や主張の出典、デザイン方針を整理します。スライド制作に必要な前提をまとめるスキルです。

• 資料の読者と判断事項を整理したいとき
• プレゼンの構成方針を選びたいとき
• 数値や主張の出典整理

投資ポートフォリオの損失リスクや運用成績を、VaR・CVaR・Sharpeなど複数の指標で分析し、リスク上限の設定や継続監視に役立てるスキル。

• ポートフォリオの損失リスクを測りたいとき
• リスクを考慮して運用成績を比較したいとき
• リスク上限や保有量を設定したいとき

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

オンライン販売にPayPal決済を組み込み、単発の購入や定期課金、返金処理、支払い通知の受信を実装し、テスト環境で購入の流れを確認するためのスキル。

• 購入画面にPayPalを追加したいとき
• サブスクリプションや定期課金の導入
• 返金処理と支払い通知を実装したいとき

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

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

生成したPPTXの重なりや文字あふれ、アクセシビリティ、編集可能性、出典情報、ファイル構造を点検し、修正と再検証を進めるスキル。

• 生成したスライドの納品前確認
• 重なりや文字あふれを直したいとき
• アクセシビリティと編集可能性の確認

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

機械学習のデータ準備から学習、検証、本番公開、監視までをつなぐ作業手順を設計します。各工程の依存関係、再実行、段階的な公開や切り戻しの方針も整理できます。

• 機械学習の一連の工程を設計したいとき
• 再現可能な学習手順の構築
• 本番公開前のモデル比較

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

実行ファイルの解析を妨げる保護や難読化を調べるスキル。許可されたセキュリティ調査やCTFで、保護手法の特定、解析のための回避方針、報告書やコードの作成を支援します。

• 許可された検体の保護機構の特定
• パックされた実行ファイルの解析準備
• CTF用のデバッガー検出の実装

数学・コード・構造化出力など、正誤をプログラムで判定できる課題向けに、GRPOによる強化学習の設定と報酬関数を整え、学習の不調や報酬の抜け穴を点検するスキル。

• 自動で正誤判定できる課題のGRPO設定
• 出力形式と正確さの報酬設計
• 学習開始前の報酬スコア点検

時間のかかる処理をPythonのバックグラウンドジョブに分けるスキル。タスクの待ち行列と実行役を設計し、再試行や二重実行対策、進行状況の管理を整えます。

• メールや通知を裏側で送信したいとき
• レポート生成やデータ出力の非同期化
• アップロード後の処理やメディア変換

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

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

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

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で通信やデータ取得の待ち時間に別の処理を進める非同期コードを実装し、複数タスクの同時実行から例外・タイムアウト・中断への対応までを扱うスキル。

• 同時アクセスの多いWeb API開発
• 複数の取得先から同時にデータ収集
• WebSocketサーバーやチャット開発