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研究与调研 AI 技能

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分类目录: 研究与调研

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tatsuki-washimi

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

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ignore

tatsuki-washimi

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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profile

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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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test-notebooks

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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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prep-release

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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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organize

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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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learn-skill

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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

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