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文章で伝えた構成や処理の流れをJSONに整理し、システム構成図や状態遷移図などを、READMEやスライドに使える青写真風のSVGとして描くスキル。

• READMEにシステム構成図を載せたいとき
• 通信やデータ処理の流れを図示したいとき
• 状態遷移図を作りたいとき

ブランドや業界に合うWebサイトを、文字・配色・余白・動き・3D表現から設計し、参考サイトの調査に基づいてReactのコンポーネントとして制作するスキル。

• 個性のあるブランドサイト制作
• 商品を中心にしたLP制作
• 独自の構成で作品集を作りたいとき

ホームページやLP、料金ページの内容と導線を分析し、申込や購入につながる改善案を整理します。見出しやボタン文言の代案、A/Bテストの仮説も提案します。

• 申込が少ないLPを見直したいとき
• 料金ページのプラン選びを改善したいとき
• 記事から資料請求への導線を整えたいとき

経営戦略の検討や事業シナリオの比較、取締役会・投資家向けの説明準備を支援します。意思決定の手順と資料のひな型を使い、組織づくりや経営課題を整理します。

• 経営戦略と施策の優先順位づけ
• 事業計画の財務シナリオ比較
• 取締役会資料や投資家報告の準備

通知メールやマーケティングメールの配信設計を支援します。再送と監視、配信結果の追跡、送信元認証や配信停止への対応など、到達性を保つ仕組みを整理します。

• 通知メールの再送処理を設計したいとき
• 認証設定やメール到達性の点検
• 配信・開封・クリック・不達の追跡

商品やサービスに合う見込み客企業を調べ、適合度と優先順位を整理します。企業ごとの課題や意思決定者の役職を踏まえ、個別の営業アプローチまで提案します。

• 商品の見込み客を探したいとき
• 営業先の優先順位を決めたいとき
• 提携候補の企業調査

履歴書と求人票をもとに、応募先に合わせたカバーレターを作成します。経験や実績を募集要件につなげ、企業文化に合う文体や経験不足の伝え方、書き出しの別案まで整えます。

• 特定の求人向けの応募書簡の作成
• 異業種で生かせる経験を伝えたいとき
• 募集要件に足りない点を説明したいとき

問い合わせや見積もり、資料請求などのフォームを見直し、入力途中の離脱を減らす改善案をまとめます。必要項目を確保しつつ、項目順、説明文、エラー表示、スマホ操作を検討します。

• 問い合わせフォームの離脱を調べたいとき
• デモ予約の必須項目を見直したいとき
• 段階式の見積もりフォーム設計

クリエイティブ職の応募書類を、採用管理システムで読み取りやすい版と見た目を重視する版に分け、作品へのリンクや情報の配置まで整えるスキル。

• クリエイティブ職の応募書類作成
• 採用担当者に直接渡す書類の設計
• 職歴と制作事例を結び付けたいとき

ホームページやLP、料金ページの文章を、読者の課題と商品の価値が伝わる内容に作成・改善します。見出しや行動を促すボタン文言の候補、選定理由も示します。

• 商品LPの文章作成
• 顧客の利点が伝わるホームページへの改稿
• 見出しとボタン文言の案出し

複数の内定条件を、給与・株式報酬・福利厚生と働き方から比較するスキル。初年度と翌年以降の総報酬を整理し、成長機会や価値観も重み付けして判断を支えます。

• 複数の内定の総報酬を比べたいとき
• 成長機会と働き方を比較したいとき
• 株式報酬の条件や会社の安定性の検討

地域別・比較・用語集などの検索向けページを、データとテンプレートで多数展開する計画を作ります。各ページ固有の情報、URL、内部リンク、公開前の品質確認まで設計します。

• 地域別のサービスページを計画したいとき
• 製品比較ページのテンプレート設計
• サービス一覧や業界用語集の構成

ローカルの言語モデルなどの出力形式をOutlinesで制御し、指定した項目や型に沿うJSONの生成、文章からの情報抽出、選択肢による分類を支援するスキル。

• 会社情報やプロフィールのJSON抽出
• 決まったラベルで文章を分類したいとき
• 指定した書式に沿う文字列の生成

アルゴリズムやシステムの設計を、理論上の正しさと計算量から検討します。問題の前提や制約を見直し、適切な言語選び、実装、テストや形式的検証までを支援します。

• アルゴリズムの計算量や設計前提の検討
• 数値計算や分散処理に使う言語の選定
• エラー処理を明示した並行処理の実装

LLMの応答から必要な情報を取り出し、Pydanticで型や値を検証する実装を支援。抽出失敗時の自動再試行や、生成途中の結果を順次受け取る処理も扱います。

• 文章から連絡先や企業情報を抽出したいとき
• 記事を指定カテゴリに分類したいとき
• レビュー分析の出力を検証したいとき

vLLMで大規模言語モデルをAPIとして提供し、応答速度や処理量、GPUメモリ使用量を調整するスキル。量子化、複数GPUでの実行、一括生成、監視まで扱います。

• OpenAI互換のモデルAPIを提供したいとき
• 大量のプロンプトの一括生成
• 限られたGPUメモリで量子化モデルを提供

PyTorchモデルの内部で生じる数値を観察・変更し、出力への影響を調べる実験を支援します。nnsightを使い、小規模モデルのローカル実行からNDIFでの大規模モデル実験まで案内します。

• 各層の出力や注意パターンの観察
• 内部の値を置き換えて比較したいとき
• NDIFで大規模モデルを実験したいとき

OpenAI製品やAPIの使い方を公式ドキュメントで調べ、出典付きで案内するスキル。関連ページの検索と必要な箇所の取得を通じ、実装方法や機能の制限を確認します。

• Responses APIの実装方法を確認
• Codexの使い方を調べたいとき
• Apps SDKでのアプリ開発を調査

NVIDIA GPUで動かすLLMの推論と配信を、TensorRT-LLMで最適化するスキル。量子化、生成中の要求のまとめ処理、複数GPUへの分散を扱います。

• NVIDIA GPUでLLMを配信
• FP8やINT4の量子化を設定
• 大規模モデルを複数GPUに分散

PyTorchの学習コードを複数GPUや複数マシンに対応させ、混合精度やメモリ分散も設定できます。Accelerateによるコード変更から起動までを案内するスキルです。

• 単一GPUの学習を複数GPUへ移したいとき
• 混合精度の学習を設定したいとき
• DeepSpeedやFSDPを導入したいとき

複数のAIエージェントの作成や状態確認、休止・再開、名前変更、設定の書き出し・読み込み、プラグイン管理をAI MaestroのCLIで行うスキル。

• プロジェクト用エージェントの作成
• 稼働状態や担当タスクの確認
• エージェントを休止・再開したいとき

AIエージェント間で電子署名付きメッセージを送受信し、受信箱の確認や返信、ファイル添付、優先度を付けた依頼・進捗連絡を行うスキルです。

• 別のエージェントに作業を依頼したいとき
• 受信箱を確認して返信したいとき
• 資料を添えて作業を引き継ぎたいとき

Reactの部品を組み合わせ、再利用しやすい構造に整理するスキル。真偽値の設定項目が増えたコンポーネントの見直しや、状態管理、柔軟な部品ライブラリの設計に使えます。

• 真偽値のpropsが増えた部品の整理
• 再利用できる部品ライブラリの設計
• 状態共有とProvider構成の見直し

直近のGranola通話から、担当者・チーム・期限・既存のLinear課題を含む次の作業を整理します。Gmailの情報も参照し、設定済みならSlackに投稿します。

• 最新の通話から次の作業を整理したいとき
• 会議の作業と既存のLinear課題を照合
• メールを参照して担当者や期限を確認