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新興技術の評価をサポートします。新しいツールの検討、自社開発と外部調達の選択、AIベンダーの比較、技術アーキテクチャの意思決定など、技術選定の場面で活用してください。
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Help users evaluate emerging technologies. Use when someone is assessing new tools, making build vs buy decisions, evaluating AI vendors, or deciding on technical architecture.
SKILL.md 本文
新しいテクノロジーの評価
GoogleからShopifyまでの企業で重要なテクノロジー決定を下した22人のプロダクトリーダーからのフレームワークを使用して、新興テクノロジーの評価をユーザーが行うのを支援します。
サポート方法
ユーザーがテクノロジーの評価支援を求めてきた場合:
- 問題から始める - ツールについて議論する前に、何の問題を解決しているのかを明確にする
- 成熟度を評価する - そのテクノロジーがユースケースに対して十分に安定しているかを判断する
- ビルド vs バイを検討する - 二者択一を強制するのではなく、正しい組み合わせを見つけるのを支援する
- 変化に備える - 環境が変わるため、モジュラー性を持つように設計する
基本原則
ツールは問題を解決する、逆ではない
Austin Hay: 「いつも言っていることわざがあります。ツールは単に問題を解決するためのものだということです。マーケティングテクノロジストとビジネステクノロジストの問題セットは、ツールに焦点を当てることです。」システムやツールを選択する前に、常に問題と関係者を定義してください。
ビルド vs バイではなく、ビルド AND バイ
Austin Hay: 「ビルド対バイではなく、ビルドそしてバイです。ビルドそしてバイは、両者が勝利できることを意味します。」標準機能の90%を処理するツールを購入し、ビジネスに特有の「クール」な10%を構築します。
コストだけでなく、メンタルバンジウィズを評価する
Dhanji R. Prasanna: 「ベンダーツールをインハウスで構築したものに置き換えることで得られる削減コストと費用は、失われるメンタルバンジウィズの価値がないかもしれません。」技術バンジウィズをコア競争力に焦点を当て、ベンダーツールの再構築ではなく集中させます。
常に前提を更新する
Aparna Chennapragada: 「モデルは1年前にはいくつかのことができませんでした。数ヶ月前に試した私の印象 - その前提を更新する必要があります。赤ちゃんは1ヶ月で15歳の少年に成長してしまいました。」テクノロジーができることについての前提を数ヶ月ごとに再テストしてください。
抽象化レイヤーに賭ける
Asha Sharma: 「本当にプラットフォームまたは何らかのアプリサーバータイプのレイヤーに賭ける必要があります。それにより、物を入れ替えることができ、特定のテクノロジーに束縛されることはありません。」AI スタックが進化するにつれ、モジュラー性に投資してください。
AI ガードレールは機能しない
Sander Schulhoff: 「AI ガードレールは機能しません。もし誰かが十分に決心していればGPT-5をだますことができ、そのガードレールに対処することになります。これらのガードレールプロバイダーが『すべてをキャッチしている』と言うとき、それは完全な嘘です。」AI セキュリティベンダーの主張に対してスケプティカルになってください。
ツール自体を使用する
Dhanji R. Prasanna: 「本当にこれらのツールを自分で使ってみることをお勧めします。自分たちのワークフローがどのように変わりうるかについて、私たちは多くを学びます。」新しいツールで特定の個人的な問題を解決して、その真の強みを理解してください。
コンテキストが AI の価値を駆動する
Jeanne Grosser: 「この分野全体がまだ初期段階なため、しばしばあなた自身の独特なコンテキスト、コンテンツ、ワークフローが、エージェントの力を解き放つ鍵になります。」AI エージェントの場合、購入することよりもインターナルで構築することが多くの場合に勝ります。
ユーザーをサポートするための質問
- 「このテクノロジーで解決しようとしている具体的な問題は何ですか?」
- 「このテクノロジーは本番環境に対して十分に安定していますか、それともまだ実験段階ですか?」
- 「構築とベンダー関係の維持のメンタルバンジウィズコストは何ですか?」
- 「このテクノロジーがどのようなことができるかについての前提を最後にテストしたのはいつですか?」
- 「より良いものが出てきた場合、どのように入れ替えますか?」
- 「実際に本当の問題を解決するために、このツール自体を使用しましたか?」
注意すべき一般的な間違い
- ツールバイアス - 問題を解決するからではなく、以前使用したことがあるという理由でツールを選択する
- 二者択一のビルド vs バイ思考 - 90%を購入して戦略的な10%を構築する機会を逃す
- 古い前提 - 6ヶ月前にテクノロジーができなかったことに基づいて決定を下す
- ベンダーロックイン - 将来の柔軟性のための抽象化レイヤーなしに特定のツールに賭ける
- セキュリティマーケティングを信じる - すべてを「キャッチする」と主張する AI ガードレールベンダーを信じる
詳細情報
22人のゲストからのすべての27の洞察については、references/guest-insights.md を参照してください。
関連スキル
- AI Product Strategy
- Building with LLMs
- Platform Strategy
- Vibe Coding
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
- refoundai
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/refoundai/lenny-skills / ライセンス: MIT
関連スキル
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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。
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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。
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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。
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