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suggest-skill
現在の状況やタスクに合わせて、今使うべきおススメのスキルを提案する
Skills IA Recherche
Découvrez les skills Recherche, comparez leurs dépôts et consultez leurs instructions.
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不要なファイル・ディレクトリを .gitignore に追加・管理する
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Sphinxドキュメントをビルドする
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実装内容が数学的・物理学的に妥当か検証する
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指定したコードの実行速度をプロファイリングし、ボトルネックを特定する
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全てのプロジェクトノートブックを順次実行し、エラーがないか確認する
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バージョン更新、CHANGELOG整備、パッケージビルドなど、リリース前の準備を行う
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プロジェクトのディレクトリ構造を整理し、配置ミスのファイルをクリーンアップする
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list-skills
登録されているスキル一覧をカテゴリー別に分類して表示する
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debug-axes
プロットのスケール（対数軸など）、目盛、表示範囲の不具合を診断し、意図した見た目に修正する
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compare-methods
ライブラリ内の類似した信号処理手法の技術的・物理的な違いを分析し、比較解説付きのノートブックセクションを作成する
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analyze-code
外部ライブラリや他言語で書かれたコードの実装を分析して知見を得る
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review-repo
リポジトリ全体を構造、コード品質、テスト、ドキュメントの観点から体系的にレビューし、優先度付きの改善レポートを生成する
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test-code
pytestを使用してプロジェクトのテストスイートを実行する
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make-notebook
機能やテーマについて解説付きのJupyter Notebook (.ipynb) を生成する
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sync-docs
ソースコードの実装に合わせてドキュメント (docstring, *.md) を更新する
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add-type
gwexpyに新しい配列型（Array/Series/Field）とコレクションを実装する
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test-gui
GUIアプリケーションの動作試験・デバッグを自動で行う
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wrap-up
作業終了時の一連のフロー（検証、テスト、リント、ドキュメント更新、コミット）を一括実行する
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refactor-nb
Jupyter Notebook (.ipynb) 内の import 文やコードセルを一括置換・リファクタリングする
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lint
RuffとMyPyを使用してコード品質をチェックする
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suggest-model
次のタスクの内容（コーディング、リサーチ、リファクタリングなど）に応じて、最適なLLMモデルを提案する
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fix-notebook
ノートブックのエラーを、そのノートブック自体の修正（セル内容・JSONスキーマ）またはソースコードの修正により解決する
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learn-skill
会話履歴や作業内容から、再利用可能なエージェントスキルを生成または追記する
Le classement utilise les étoiles du dépôt GitHub indexé. Plusieurs skills peuvent partager ce nombre : ce n’est ni un nombre d’installations ni une note de qualité.