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有馬記念分析システムで利用可能なスキル一覧と使い方、スコア配分、基本ワークフローを表示する。「ヘルプ」「使い方を教えて」「何ができるの」といった依頼で発動する。

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含まれるファイル(1)

  • SKILL.md3.8 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

有馬記念分析システム ヘルプ

利用可能なスキル一覧を表示します。

データ管理スキル

スキル説明
fetch-dataJRA URLからデータ取得・抽出
db-importJSONをDBにインポート

一覧表示スキル

スキル説明
race-list登録済みレース一覧
horse-list登録済み馬一覧(血統付き)
pedigree-analysis種牡馬統計

分析スキル

スキル説明
score-calc10要素スコアリング(レースIDを指定)
course-analysis会場別コース適性分析(省略時は全会場)

スコア配分

総合スコア =
  直近成績 × 22% +
  コース適性 × 15% +
  距離適性 × 12% +
  上がり3F × 10% +
  G1実績 × 5% +
  ローテ × 10% +
  騎手能力 × 8% +
  馬場適性 × 5% +
  枠順効果 × 5% +
  調教師 × 8%

※ 重みの正は src/constants/ScoringConstants.ts の SCORE_WEIGHTS。

主なCLIコマンド(スキル外)

コマンド説明
bun start ml --race <id>機械学習予測(LR+RF)
bun start backtest過去レースで予測精度を検証
bun start optimize-weights過去データから最適な重みを学習

基本ワークフロー

  1. fetch-data スキルでデータ抽出(JRA URLを指定)
  2. db-import スキルでDBインポート(抽出したJSONを指定)
  3. race-list スキルでレースID確認
  4. score-calc スキルでスコアリング(レースIDを指定)

開発用スキル

コード変更・レビューを行うときに使うスキル。分析の運用フローでは使いません。

進め方・設計

スキル説明
orchestrate調査・設計・実装・レビューをサブエージェントに分解して進行(「調べて」「設計して」「実装して」)
design-principles実装前後に読む設計原則(理解容易性の7観点・失敗4パターン)
empirical-prompt-tuningスキル・プロンプトを別エージェントに実行させて反復改善する手法

レビュー

スキル説明
review-all8観点の一括レビュー(指摘のみ)
review-fixレビュー + 指摘の反映
review-fix-loop収束するまで自動反復
review-arch / review-code / review-comments / review-naming層構成・コードスタイル・コメント・命名の個別観点
review-test / review-recovery / review-securityテスト・エラー回復・セキュリティの個別観点
review-scoringスコアリング/MLのドメイン正しさ(重み合計・特徴量統一・未来情報リーク・学習・予測の再現性)

スコープ引数を省略した場合は main との差分が対象です。

開発時の検証コマンド

コマンド説明
bun run c型チェック(bun c は bun create と解釈されて失敗するので不可)
bun run lintBiome 2.5.14(linter のみ。formatter は無効)。biome-plugins/*.grit の自作ルールを含む。error は 0 が基準、warning はベースラインから増やさない
bun testテスト(__test__/ 併置)

規約の正は docs/ARCHITECTURE.md(層構成・パイプライン)と docs/DEVELOPMENT.md(技術スタック・命名・コーディング規約)です。

レビュー

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