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ソースコード内のimportとpyproject.tomlの依存関係の整合性をチェックする
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ソースコード内のimportとpyproject.tomlの依存関係の整合性をチェックする
python-controlを使用して、メカニカルシステムの状態空間モデルから伝達関数(Bode Plot)を計算・表示する
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
不要なファイル・ディレクトリを .gitignore に追加・管理する
Sphinxドキュメントをビルドする
実装内容が数学的・物理学的に妥当か検証する
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
機能やテーマについて解説付きのJupyter Notebook (.ipynb) を生成する
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
gwexpyに新しい配列型(Array/Series/Field)とコレクションを実装する
GUIアプリケーションの動作試験・デバッグを自動で行う
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
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
RuffとMyPyを使用してコード品質をチェックする
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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