ai-batch-processing
AIワークロード向けのバッチ処理システムを構築できます。 TRIGGERS - ユーザーがai-batch-processing関連のタスクで支援が必要な場合に使用します。
description の原文を見る
Build batch processing systems for AI workloads. TRIGGERS - Use when user needs help with ai-batch-processing related tasks.
SKILL.md 本文
ai-batch-processing
ワークフロー
- 要件の理解 - コンテキスト、対象者、目標、制約条件
- 調査と分析 - ベストプラクティス、フレームワーク、背景情報
- ドラフト作成 - 構造化された、実行可能で、カスタマイズされた成果物
- レビューと改善 - 品質チェック、一貫性、完全性の確認
出力形式
コンテキスト: [状況] | 目的: [ゴール] | 対象者: [誰が]
主要コンポーネント
| コンポーネント | 詳細 | 責任者 | タイムライン |
|---|---|---|---|
| [項目] | [詳細情報] | [誰が] | [いつ] |
アクションプラン
- 即時: [最初のステップ]
- 短期: [勢いをつける]
- 中期: [スケール化]
成功メトリクス
| メトリクス | ターゲット | 測定方法 |
|---|---|---|
| [KPI] | [目標] | [追跡方法] |
品質チェックリスト
- コンテキストに合わせたカスタマイズ
- 実行可能なステップ
- 測定可能な基準
- プロフェッショナルな形式
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- lionelsimai
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/2/8
Source: https://github.com/lionelsimai/claude-skills-collection / ライセンス: MIT
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。