スキルを探す

Walks through the 7-item competition onboarding checklist interactively and saves it to survey/competition/overview.md. Use first when starting a new competition.

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Run cross-experiment competition strategy synthesis. Invokes the competition-strategist agent which loads daily_reports/* + all SESSION_NOTES.md / claudeSummary.md / submit/SUBMISSIONS.md / KAGGLE_DIRECTION.md in parallel and proposes next moves. Use weekly or at inflection points.

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Efficiently accumulate and retrieve competition knowledge in the knowledge/ stock layer (atomic pages + INDEX). Distill reusable insights from the daily-report flow and promote them, deduplicating and keeping things current. Use when an insight emerges, for weekly cleanup, or to recall past knowledge.

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Create a new experiment folder by copying reference/ as a template. Auto-generates SESSION_NOTES.md and run.sh. Claude experiments use expA00, A01, ...; human experiments use exp200, 201, ... in sequential numbering.

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今日の daily_reports/YYYYMMDD.md を、前日のレポートと未完了TODO・直近の実験結果を引き継いで作成する。セッション開始時に使う。

コンペ開始時の7項目チェックリストを対話的に埋め、survey/competition/overview.md として保存する。新しいコンペに着手するときに最初に使う。

コンペ戦略の横断synthesis を実行する。competition-strategist agent を起動し、daily_reports/* と全 SESSION_NOTES.md / claudeSummary.md / submit/SUBMISSIONS.md / KAGGLE_DIRECTION.md を一括ロードして「次の一手」を出力する。週1回や局面の変わり目で使う。

コンペに関連する論文や類似コンペの解法を検索し、survey/papers/にまとめる。リサーチフェーズや新しいアプローチを探すときに使う。

Create today's daily_reports/YYYYMMDD.md by carrying over pending TODOs and recent experiment results from yesterday's report. Use at the start of a session.

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新しい実験フォルダを reference/ から雛形コピーして作成する。SESSION_NOTES.md と run.sh も自動生成。Claude用は expA00, A01, ...、人間用は exp200, 201, ... の連番で命名する。

Run pre-submission validation. Handles 5 formats — Kaggle CSV / Kaggle Code Competition / prediction-file zip / Docker container / Simulation agent. Delegates to the submission-validator agent for mechanical checks. Use right before any submission.

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Search for papers and similar competition solutions related to the competition, and summarize in survey/papers/. Use during the research phase or when exploring new approaches.

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提出物の事前検証を実行する。Kaggle CSV / Kaggle Code Competition / 予測ファイル zip / Docker コンテナ / Simulation エージェントの5形式に対応。submission-validator agent を呼び出して機械的にチェックする。提出直前に必ず使う。

コンペ知識を knowledge/ ストック層（原子ページ + INDEX）に効率よく蓄積・検索する。daily_report のフローから再利用可能な知見を蒸留して昇格させ、重複を排除しながら最新化する。知見が出たとき・週次整理・過去知見を引きたいときに使う。

追加データの依頼書を生成する。何がなぜ必要かを非技術者向けに説明

最適化結果を非技術者にも伝わる改善提案書にまとめる

受け取ったデータから最適化問題の構造を把握し、仮説を立てる。最も重要なスキル。

最適化モデルの運用設計。自動化・監視・フォールバックを定義する

ボトルネックに合わせた改善策を設計・実行・検証する

実行可能性（feasibility）を確認する。問題の複雑度に応じて一発解きor段階的解法を選ぶ