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GitHubのIssueを基に、変更の計画から実装、テスト、文書更新、課題を閉じるPRの準備まで進めるスキル。依頼された段階と受け入れ条件を確認し、必要な範囲で作業します。

• GitHubのIssueから実装計画を作りたいとき
• 承認された課題の実装とテスト
• 動作変更に合わせたドキュメント更新

OpenShellから外部APIやローカルのモデルサーバーへ推論要求が届かない原因を、接続先、認証情報、アクセス設定、実行環境の構成から切り分けるスキル。

• 外部モデルAPIへの要求失敗の調査
• OllamaやLM Studioへの接続調査
• 認証情報と接続先の不一致の調査

MNNのOpenCLバックエンドで推論が遅い原因を調べ、GPUの処理コードや演算子を最適化します。基準測定から正しさの比較、Android実機での性能検証まで支援します。

• モデルのGPU推論のボトルネック調査
• 特定の演算子のkernel最適化
• 代替経路を備えたOpenCL拡張の統合

MNNのHexagon DSPバックエンドで、実機測定に基づく性能改善、リファクタリング、障害調査を進めます。処理段階別の分析とv79・v81での検証を扱います。

• Hexagon演算の遅さを調べたいとき
• v79とv81で変更を検証したいとき
• cDSPのクラッシュを調査したいとき

MNNのQNNバックエンドで起きる実行エラーや推論結果の異常を調査します。途中の計算データをCPUと比較し、精度低下の切り分けや演算子の追加・修正を支援します。

• QNNの実行・モデル変換エラー調査
• 最初に結果が崩れる演算子の特定
• 実装の不具合と数値精度の切り分け

MNNのVulkanバックエンドで、CPUとGPUのボトルネックを切り分け、演算子やGPU処理の最適化を進めます。新機能の組み込みと実機での回帰検証も扱います。

• Vulkan推論の遅さを切り分けたいとき
• 指定演算子やshaderを改善したいとき
• cooperative matrixなどを導入したいとき

ボタンやメニューなどの見た目と操作感を、利用頻度や目的に合わせて整えます。アニメーションの要否から速度、ドラッグ操作、動きを抑える設定まで具体的に検討します。

• ボタンやメニューの操作感を整えたいとき
• 動きの速度や加減速を選びたいとき
• ドラッグや中断時の挙動を改善したいとき

Appleの設計思想をWebに取り入れ、指に追従するドラッグや慣性のある動きを設計・レビューします。半透明の画面表現、文字組み、動きを抑える設定も扱います。

• 指に追従するドロワーを設計したいとき
• スワイプの勢いを動きに引き継ぎたいとき
• 半透明のレイヤーや文字組みを整えたいとき

組織で共有する検索・有料API・Gitの認証情報を、秘密値を受け取らずに仲介サービス経由で利用します。許可された接続先と操作の範囲でリクエストを送るスキルです。

• 組織の共有キーで検索したいとき
• 有料APIやデータ配信からの取得
• 共有アカウントでのGit取得・送信

ブラウザーや確認コードを使ってCLIにログインし、認証情報をキーチェーンへ保存します。以後のコマンドは保存先の識別子を指定して、その認証を利用できます。

• AWS SSOでCLIへログイン
• ghやglabのブラウザー認証
• gcloudの認証を後の操作用に保存

AWS・Google Cloud・AzureなどのCLIに、利用者が別の端末で承認する方式でログインします。導入状況と実行アカウントを確認し、本人の権限で操作するスキルです。

• 別端末からクラウドCLIにログイン
• CLIや補助ツールの導入状況確認
• 操作前にクラウドアカウントを確認

ローカルにXcodeがないクラウド環境から、EASのiOSシミュレーターでモバイルアプリを起動します。画面操作やスクリーンショット、変更後の表示確認も扱います。

• クラウド環境からアプリを起動したいとき
• 認証フローや画面表示を確認したいとき
• シミュレーターで操作や入力を試したいとき

Supersetの接続失敗やホストのオフライン、ターミナル接続・認証・更新の不具合を診断。状態やログを確認して対処を提案し、承認後に一つずつ変更・再確認します。

• Supersetの接続失敗を調べたいとき
• オフラインのホストを復旧したいとき
• ターミナル接続の不具合調査

Granolaの会議メモから、発言・決定・約束を会議名と日付付きで確認します。日時や参加者で対象を絞り、議論と決定を区別し、必要に応じて文字起こしも調べます。

• 先週の顧客会議の決定を確認したいとき
• 約束した内容の正確な表現を確認
• 複数会議にまたがる顧客の意見を整理

LinearやSupersetのチケットを、背景・参照元・実装メモの共通形式で整理します。求める成果と関連情報をまとめ、作成から内容の具体化まで支援します。

• 不具合や機能要望を起票したいとき
• チケットの書式を統一したいとき
• フィードバックの出典整理

ドキュメントサイト、GitHub、PDF、動画などの資料を種類に応じて取り込み、AIエージェント向けスキルの作成・更新・配布用パッケージ化を進めるスキル。

• ドキュメントサイトからスキルを作りたいとき
• リポジトリやPDFの内容を再利用したいとき
• 元資料に合わせたスキルの更新

CARLAのルートファイルに含まれる事故や障害物などのシナリオを、走行エージェントで実行・評価します。ルート構成の確認から、単独・全件実行、結果のJSON出力まで扱います。

• 指定ルートで走行エージェントを試験
• 事故や障害物を含むルートの検索
• Leaderboardの採点なしでシナリオ実行

ブラウザーのクリックやフォーム入力を自動化し、Webページの動作確認、通信の調査、スクリーンショットや動画の記録、Playwrightテストの作業を支援するスキル。

• フォーム入力・送信の動作確認
• コンソールエラーや通信の調査
• 画面操作の画像・動画記録

AIが参照する文書や推薦用データをPineconeで管理し、意味やキーワードで検索する仕組みを作るスキル。データ登録から条件付き検索、利用者別の分離まで扱います。

• AIの回答用に文書を検索したいとき
• 意味とキーワードで検索したいとき
• 利用者別に検索データを分けたいとき

AIエージェントのプロンプト・スキル・記憶を、評価課題の結果に基づいて反復改善するためのスキル。変更の検証や取り消し、Gitでの履歴管理も案内します。

• 既存エージェントの性能を改善したいとき
• 業務固有の評価課題を作りたいとき
• 失敗からスキルや記憶を改善したいとき

大規模言語モデルを人の好みに合わせて追加学習するために、PPO・GRPO・DPOなどの手法選びから、複数GPUでの分散学習設定やメモリ調整までを支援するスキル。

• 好みに合わせる学習手法を選びたいとき
• 複数GPUで分散学習したいとき
• 報酬モデルを学習してPPOを試したいとき

好ましい回答と好ましくない回答のペアを使い、参照モデルなしで言語モデルを追加学習するスキル。SimPOの設定作成や学習率の調整、メモリ不足への対処を案内します。

• 回答の好みを示すペアで学習したいとき
• 参照モデル不要のDPO代替を試したいとき
• 数学やコード向けの追加学習設定

大規模言語モデルの一部だけを追加学習し、GPUメモリを抑えて用途別に調整するスキル。LoRA・QLoRAの設定から学習結果の保存・切り替えまで案内します。

• 限られたGPUメモリで追加学習したいとき
• 用途に合うLoRA設定を選びたいとき
• 同じモデルで用途別の学習結果を切り替えたいとき

AO Cloudの作業セッションをao CLIで作成・確認し、メッセージや報告で連携するスキル。PRの関連付け、レビュー開始、ブラウザ操作も扱います。

• ワーカーを作成して進捗を確認したいとき
• ワーカーへの指示と作業結果の報告
• 既存PRの関連付けとレビュー開始