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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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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
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
GWpy/Astropyのクラスを継承・拡張する際のテンプレートと注意点(__new__処理、Unit伝播、スライス安全化)を提供する
LLMのクオータ(利用制限)を管理・節約し、効率的に回復・継続するための戦略を実行する
作業計画から必要な時間とLLMクオータ(トークン消費量)の見積もりを算出し、コストパフォーマンスを評価する
スキルの整理(統廃合・分離・分類の更新)を行い、エージェントの能力を洗練させる
作業終了後に不要な一時ファイルを削除し、gitにコミットする
実装計画(implementation_plan.md)を日本語に翻訳し、モデル選定・リソース管理戦略を含めた正式な計画書として docs/developers/plans/ に保存する
多次元フィールドデータ(Field4D/Matrix等)の抽出ロジックと描画APIを、物理的整合性を保ちながら実装する
静的解析エラー(MyPy)を効率的に解決するパターン集
会話全体の作業レポートをタイムスタンプ付きで保存する
gwexpy向けの一連の検証・整理・コミット手順をまとめて実行する
作業完了後にタイムスタンプをつけて報告書を作成・保存し、必要に応じてエージェントスキルを追加・更新する
ユーザーの要求から具体的な作業計画を作成し、モデル・スキル・工数を提案して計画書を保存・更新する
PowerPoint (.pptx) の自動生成・編集、および Google Slides との連携(設計・構成案作成)を行う
多次元フィールド(ScalarField等)の4D構造維持、ドメイン変換(時間・空間・周波数・波数)、および物理単位の整合性を管理する
AIモデル間や作業セッション間での円滑な引継ぎのためのドキュメント・プロンプトを作成する
実装方針・作業内容の吟味・修正を、ユーザーとAIの会話で行う。ユーザーからの指示があるまでは、勝手にコーディング作業に取りかからない
PDF, Word, Excel, PowerPoint などのオフィスドキュメントからテキスト・構造・データを抽出して分析する
動画・音声ファイルの内容、メタデータ、およびストリーム情報の分析を行う
Webからの情報収集、最新の技術トレンド調査、および公開ドキュメントの分析を行う
PyQt等のモノリシックなGUIクラスを、データパイプライン・励起・描画のマネージャークラスへ分離・リファクタリングする
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