Arbor自律最適化｜AIスキル大辞典

このSkillでできること

✓成果物、目的、開発評価、テスト評価を整理する
✓複数の仮説を分岐させて実験する
✓実験結果と洞察を永続的な仮説ツリーに記録する
✓保持したテスト評価で改善候補を検証する

使い方

STEP 1

改善対象の成果物と目的関数を明確にする

STEP 2

開発用評価と、探索に使わないテスト評価を分離する

STEP 3

各仮説を分離されたgit worktreeで実行・評価する

STEP 4

仮説、結果、成果物バージョンをツリーへ記録し、統合可否を判断する

Skillのインストール

AIにこのSkillを追加してもらう

GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills

手動でインストールする

README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。

mkdir -p ~/.cursor/plugins/local
ln -s "$(pwd)" ~/.cursor/plugins/local/scientific-agent-skills

git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git ~/.agents/skills/scientific-agent-skills   # user-level
git clone https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills.git .agents/skills/scientific-agent-skills      # project-level

uv pip install cisco-ai-skill-scanner
skill-scanner scan /path/to/skill --use-behavioral

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

このモデルの評価スコアを、開発用評価への過適合を避けながら複数実験で改善してください。

出力例を見る

仮説ツリー、各実験の評価結果、採用候補、テスト評価による統合判断をまとめます。

安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信検出あり

Shellコマンド実行明確な記述なし

ファイル読み取り明確な記述なし

ファイル書き込み明確な記述なし

ネットワークアクセス検出あり

認証情報明確な記述なし

検出根拠を見る

network: {arXiv}, primaryClass = {cs.CL}, url = {https://arxiv.org/abs/2609.00065} } [large code block omitted]bibtex @software{scientific_agent_sk
network: or Scientific Agent Skills}, year = {2026}, url = {https://github.com/K-Dense-AI/scientific-agent-skills/tree/main/skills/astropy}, note = {Version

arbor

このSkillでできること

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このSkillを使うプロンプト例

安全性チェック

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