「agents」の検索結果

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pythonアプリに、検索しやすいログや性能指標、サービスをまたぐ処理の追跡を組み込みます。本番の障害調査に向けて、記録形式やリクエストIDの受け渡しを整えます。

• 検索しやすいJSONログの導入
• Prometheusで性能指標を集めたいとき
• 複数サービス間の処理を追いたいとき

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

Stripeを使った単発決済や定期課金の組み込みを支援します。決済画面の方式選びから、支払い結果の通知、返金、テストまで、実装に必要な流れを整理できます。

• アプリに単発決済を追加したいとき
• サブスクリプションの課金処理づくり
• Webhookで支払い通知を処理したいとき

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

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

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コードに潜む例外処理、非同期処理、型指定、テストなどの典型的な問題をチェックリストで確認し、レビューや不具合調査、既存コードの改善に役立てます。

• マージ前のPythonコードレビュー
• 典型的な実装ミスによる不具合調査
• 古いPythonコードのリファクタリング

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

Pythonコードの実行時間やメモリ使用量を測り、遅い処理の原因を特定して、データ構造、キャッシュ、入出力や並列処理などの改善方針を検討するスキルです。

• Pythonアプリの遅い関数を特定したいとき
• メモリ使用量の削減やメモリリークの調査
• データ処理やデータベース検索の改善

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