「table」の検索結果

自社の事業をもとに競合企業を探し、料金・機能・評判・公開ベンチマークを調査します。企業別の詳細、比較表、時系列の言及一覧をHTMLレポートにまとめます。

• 同じ製品分野の競合を探したいとき
• 競合の機能と料金の比較
• ニュース・レビュー・SNSでの言及調査

Appleの公式資料からSwiftUIの非推奨APIと代替手段を調べ、SwiftUI Expert Skillの参照文書と早見表を更新してPR作成まで進めるスキル。

• iOS・Xcode更新後の参照文書整備
• 未掲載の非推奨APIを調べたいとき
• 代替APIと対応バージョンの訂正

要件と設計をもとに、実装作業を1〜3時間単位のタスクへ分解します。要件の網羅性や依存関係、完了条件を確認し、レビューを通過した計画をファイルにまとめます。

• 承認済み仕様を実装タスクに分けたいとき
• 依存関係や準備作業の抜けを確認したいとき
• 既存の作業計画にタスクを統合したいとき

機能の説明やプロジェクト方針をもとに、利用者から見た動作と受け入れ条件を要件書へ整理します。対象範囲や曖昧さをレビューしてから保存するスキルです。

• 機能案を要件書にまとめたいとき
• 検証可能な受け入れ条件の整理
• 機能の対象と対象外を明確にしたいとき

プロジェクトの説明と開発方針をもとに、条件と期待する動作を明確にした要件書を作成します。対象範囲や曖昧さを確認し、検証可能な受け入れ基準に整理します。

• 機能案を検証可能な要件にしたいとき
• 機能の対象範囲と対象外を整理したいとき
• 既存の開発方針に要件を合わせたいとき

レポートや解説、プレゼン、簡単なツールを、単体で開けるHTMLファイルにまとめます。用途や読者に合わせて見た目と操作を設計するスキルです。

• レポートを読みやすいHTMLにしたいとき
• プレゼンやランディングページの作成
• 計算ツールなどの小さな道具の作成

構成要素のつながりや処理の順序、状態の変化を、目的に合う図で表現します。必要に応じて操作を加え、単体で開けるHTMLファイルにまとめます。

• 構成要素と接続関係を説明したいとき
• 工程や引き継ぎを可視化したいとき
• 状態の変化と条件を整理したいとき

NVSHMEMの通信帯域幅や遅延を測定し、GPU配置・接続構成・実行コマンド・生ログをまとめます。性能確認や同条件の基準値との比較に使うレポートを作るスキルです。

• 推奨の4テストで通信性能を確認したいとき
• ノード内・ノード間の測定結果を残したいとき
• 測定ログと環境情報を引き継ぎたいとき

NVSHMEMとNVSHMEM4Pyの導入に向け、環境とバージョンに合う方法を選び、必要条件の確認からインストールコマンド、動作検証までを整理するスキル。

• 単一マシンへの導入を計画したいとき
• NVSHMEM4Pyの導入方法選び
• 複数ノード向けのソースビルド準備

既存のゲノム解析にNVIDIA ParabricksのGPU処理を追加し、CPU処理を残したまま実行時に切り替えて、所要時間や出力の違いを比較するスキル。

• ゲノム解析のGPU化候補を調べたいとき
• 既存処理にCPU・GPU切り替えを追加
• CPU版とGPU版の出力・時間比較

タンパク質をコードする配列のCSVを検査し、公開CodonFM／Encodonで数値特徴を抽出します。翻訳効率や発現量などの予測に向けたモデル選びも支援します。

• 抽出前の配列CSV検査
• Encodonによる配列特徴の抽出
• 特性予測向けのチェックポイント選定

複数拠点に分かれた表や画像のデータから、元データを共有せずに統計を集計し、NVFLAREで拠点別・全体の要約と出力の検証結果をまとめます。

• 拠点ごとの数値分布を比較したいとき
• 複数拠点の平均・分散・分位点の集計
• 画像件数と画素値の分布の把握

株価データから、損失リスクや値動きの上限を考慮した銘柄配分を計算します。NVIDIA cuOptで最適化し、リスク別の配分比較、過去検証、定期的な配分見直しまで扱います。

• リスクや配分上限を指定した最適化
• リスク許容度ごとの配分比較
• 均等配分とのバックテスト

NeMo Relayで、アプリの型付きデータとJSONの変換を設計します。ミドルウェアによる変更や呼び出し元への応答を保ちながら、適切な変換処理を選びます。

• 既存のドメインモデルを連携したいとき
• Python・Node.jsの変換処理選定
• LLM提供元のデータを検査したいとき

Holoscan Sensor Bridgeのテスト文書から機器構成に合う自動実行項目を選び、実機での合否判定と結果レポート作成まで進めるスキル。

• HSBのテスト計画を実機で確認したいとき
• 接続センサーに合う自動テストの選定
• 失敗したテストのログ調査

指定した気象変数と日時に合うEarth2Studioのデータ取得元を選び、変数の対応状況を確認して、解析・再解析や予報データを取得するPythonスクリプトを作成します。

• 指定日のERA5気温を取得したいとき
• 予報時間を指定して取得したいとき
• 収録範囲や解像度で取得元を比較

DEFLATEの圧縮・展開やLZ4の展開をBlueFieldやConnectXに任せる実装を支援し、CPUとの使い分け、バッファ設定、動作検証、エラー調査を案内するスキル。

• 大量のDEFLATE圧縮のハードウェア化
• 受信したネットワークデータの展開
• 機器の対応状況とバッファ上限の確認

対応デバイス上で、DPAに処理を任せたDOCA Flowのルール更新・無効化速度を測定します。負荷条件の設定、反復測定の統計確認、ゼロ件や自己テスト失敗の調査を支援します。

• DPAルール更新性能の基準値測定
• バースト・キュー・ワーカー数の比較
• 反復測定の統計と実行条件の確認

DOCA Flowのルール登録・削除速度を、ホストまたはDPUのCPU側で測定します。JSON設定や実行方式を選び、繰り返し測定と環境記録で比較条件を整理するスキルです。

• BlueFieldのルール登録速度の測定
• DPDKとDOCAの実行方式の比較
• 公表ベンチマークとの差を調べたいとき

pandasで扱う表データ処理をcuDFでGPUへ移す作業を支援します。結合・集計・CSVやParquet入出力から、結果の照合、メモリ対策、複数GPU利用まで扱います。

• 既存pandas処理を少ない変更で加速
• 結合や集計をGPUへ移したいとき
• 欠損値や並び順をpandasと照合

学習済みのKERMTモデルで、分子構造を文字列で表したSMILESのCSVから予測を実行します。入力検証とデータ整備を経て、対象ごとの予測値をCSVにまとめます。

• SMILES一覧から分子の予測をしたいとき
• モデルが予測に使えるか確認したいとき
• 準備済みデータで再度予測したいとき

ロードマップの各段階を調査し、実行用のPLAN.mdに落とし込むスキル。計画の検証と修正を繰り返し、要件文書やレビュー結果を使った計画作成にも対応します。

• ロードマップの段階別計画を作成
• 要件文書から計画を立てたいとき
• 検証で見つかった不足の解消計画

広告、SEO、営業、AI自動化を組み合わせ、製品の段階や予算に合う市場投入計画を作成。施策の優先順位、目標指標、実行先まで整理するスキルです。

• 新製品の公開計画を作りたいとき
• 月額予算内で集客施策を選びたいとき
• 90日間の営業活動を整理したいとき

Automate Supabase database queries, table management, project administration, storage, edge functions, and SQL execution via Rube MCP (Composio). Always search tools first for current schemas.

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