「how to」の検索結果

会社の理念や価値観を日々の具体的な行動に落とし込み、文化を伝える文書、匿名アンケート、成長段階に合った社内習慣の設計を通じて組織文化の整備を支援します。

• 会社の価値観を行動に落としたいとき
• 新入社員向けの文化文書づくり
• 匿名の組織文化アンケート設計

既存製品に追加する機能案について、顧客価値・使いやすさ・事業上の成立性・技術的な実現性から危うい前提を洗い出し、確信度と検証方法を整理します。

• 機能案の前提を点検したいとき
• 3つの職種の視点でリスクを評価したいとき
• 不確かな前提の検証方法を考えたいとき

文書に記された権限や公開範囲を実際のコードと照合し、データや操作の境界を越える不一致を探します。根拠となる文書・コード、影響を受ける相手、修正案を整理します。

• AIが生成したコードの監査
• 文書の権限と実装を照合したいとき
• 仕様書とコードのずれを調べたいとき

ゲームの企画を必要な仕組みに分解し、見落としやすい要素、仕組み同士の依存関係、開発段階ごとの優先度を整理。個別の設計に進む順番を一覧にまとめます。

• ゲーム企画に必要な仕組みを洗い出したいとき
• 相互依存や設計の難所の確認
• 最小限の試作に必要な範囲の整理

コードや変更履歴などの証拠をもとに、現在の仕組みや設計の経緯、一定期間の作業内容を説明します。読み手と用途に合わせ、確認できた事実と推測、不明点を区別します。

• 既存機能の仕組みを理解したいとき
• 設計や変更の理由を知りたいとき
• 一定期間の作業の振り返り

不具合報告や機能要望、PRの内容を、現在の問題と望ましい動作が伝わる短いIssueに整理します。必要な証拠を残し、実装の細部に偏らない平易な文章に整えます。

• 長い不具合報告を短くしたいとき
• PRから対応するIssueを作りたいとき
• 新機能の利用体験を整理したいとき

コードの呼び出し関係や依存関係を、構築済みのグラフから調べます。複数ファイルにまたがる不具合調査、変更の影響確認、リファクタリングやレビューを支援します。

• 未知のコードの呼び出し関係を知りたいとき
• 複数ファイルにまたがる不具合調査
• 名前変更や削除の影響を調べたいとき

GitButlerのブランチやPRに関連する過去のエージェント作業を、保存された会話履歴から把握するスキル。議論や試行、変更の経緯を要約し、必要な箇所を詳しく確認します。

• 現在のブランチの作業を引き継ぎたいとき
• PRに関連する議論を振り返りたいとき
• 過去の変更理由を把握したいとき

Stripeの売上と台帳を照合し、月次決算チェックリストの証憑不足や未説明の変動を確認して、人が対応すべき項目を記録・通知するスキル。

• Stripe売上と台帳の照合
• 必要な証憑の不足確認
• 過去月からの未説明の変動調査

議題に合わせて役割と立場を分けた複数のエージェントが討論し、選択肢を検討するスキルです。3ラウンドの議論と総括、または1ラウンドの簡易確認で判断材料を整理します。

• 技術の選択肢を多角的に比べたいとき
• API設計を手短に確認したいとき
• 重要な意思決定を討論で検討したいとき

検索結果やキーワードの検索量、被リンクをDataForSEOから取得し、競合比較や記事企画に使えるデータを整理します。AI回答での言及・引用状況も調べます。

• キーワードの検索量や難易度の比較
• 競合の検索順位や被リンク調査
• ページの表示性能や技術的問題の点検

iiiの関数やキュー、状態管理を組み合わせ、再試行を伴う業務フロー、リアルタイム更新、複数AIエージェントの連携などを要件に応じて設計するスキル。

• 再試行と進捗記録のある注文処理を作りたいとき
• データ変更を画面やキャッシュへ反映したいとき
• 専門別のAIエージェントで作業を引き継ぎたいとき

iiiで使える機能を稼働中の関数、公開レジストリの順に探し、必要に応じてワーカーを作るスキル。関数の呼び出しやイベント連携、Composeでの運用も扱います。

• 利用可能な関数を探して呼びたいとき
• 公開ワーカーの検索と追加
• TypeScriptで独自ワーカーを作成

JSONで書かれた画面仕様をReactの画面部品に変換します。部品の登録から、入力値の連動、条件付き表示、操作に応じた処理まで実装を支援するスキルです。

• AI生成のJSONを画面にしたいとき
• 再利用する画面部品を定義したいとき
• フォーム入力と共有データを連動したいとき

自律エージェントが編集できる範囲、評価基準、記録方法、失敗時の復旧、人の承認範囲を設計します。長時間の調査や実験を、結果を検証しながら進める仕組みづくりを支援します。

• 自律的な調査・実験を設計したいとき
• 編集範囲と評価基準を分けたいとき
• 長時間実行の進捗と失敗を記録したいとき

実験結果を公表する前に、正解データの出所や指標の計算、結果ファイルと主張の一致を別のエージェントが確認し、根拠付きの監査レポートにまとめます。

• 論文執筆前に実験結果を点検したいとき
• 正解データと指標の計算を確認したいとき
• 報告した数値を結果ファイルと照合

Gmailの送信済みメールから、挨拶や語彙、相手別の文体を分析します。本人らしいメールの下書きに使う文体プロフィールを作成・更新し、実際の返信と照合します。

• 送信済みメールから文体を整理
• 相手別の口調の違いを把握
• email-draft-in-voiceの事前準備

Supersetのデスクトップアプリでタブや分割ペインを配置し、テストやログを並べて表示します。サイズ変更、移動、入れ替え、不要なペインの整理も頼めます。

• サーバーとテストを並べて表示
• ログを新しいタブで開きたいとき
• 分割ペインのサイズ調整と均等化

CARLAのマップから歩行可能な地点を抽出し、歩行者用ナビメッシュの有無と広がりを確認します。点の描画で範囲を可視化し、歩行者が動かない原因の切り分けに使えます。

• マップ取り込み後の歩行ナビ確認
• 歩行者が動かない原因を調べたいとき
• 歩行可能な範囲の可視化

字幕、吹き替え、縦横動画、カバー画像を組み合わせる制作計画をKrillinAI CLIで検証し、各工程の個別実行や失敗時の再開方法を案内するスキル。

• 複数の成果物を作る計画の検証
• 出力に必要なコマンドの整理
• 失敗した工程から再開したいとき

vLLMで大規模言語モデルのAPI公開や一括推論を進めます。GPUメモリに合わせた量子化や複数GPUへの分散設定、応答速度と処理量の調整を支援します。

• OpenAI互換のモデルAPIを公開したいとき
• 大量のプロンプトを一括処理したいとき
• 限られたGPUメモリでモデルを動かしたいとき

機械学習の学習・推論に使うLambda LabsのGPU環境を構築し、SSH接続やデータの永続保存、複数GPUでの実行と運用管理を支援するスキル。

• LLMの追加学習用GPUを準備したいとき
• データや学習途中の状態を残したいとき
• APIで起動と終了を自動化したいとき

興味のある章から読む、合わない本は替えるなど、無理なく続く読書習慣を考えます。新しい分野の基礎となる原著選びや、人に説明して学びを確かめる手順も扱います。

• 無理のない毎日の読書習慣づくり
• 本を最後まで読む義務感を手放したいとき
• 新分野の基礎となる本を選びたいとき

独立した調査や入力作業を複数のワーカーに分担し、進捗表とPythonの実行手順で未完了分の再試行・再開まで管理する、並列処理の設計を支援するスキル。

• 複数社の競合調査を並列化したいとき
• 中断した未完了作業を再開したいとき
• 地域や期間で情報収集を分担したいとき