Expertiseモジュール詳細

専門知識モジュールは、特定の技術分野における深い知識と高度な能力を提供します。

利用可能なExpertiseモジュール

2024-2025年の最先端法令工学専門知識。法律、技術、ビジネスプロセスを自動化、スマートコントラクト、RegTech、AI駆動コンプライアンスシステムを通じて統合する包括的なアプローチ。

ソフトウェア工学 (Software Engineering)

SWEBOK v4.0(2024年)に基づく最先端のソフトウェア工学専門知識。DevSecOps、サステナブルコンピューティング、AI支援開発、本番環境品質保証を含む現代的な開発実践の包括的なカバレッジ。

並列・分散コンピューティング (Parallel and Distributed Computing)

2024-2025年の高度な並列・分散コンピューティング専門知識。ヘテロジニアスコンピューティング、エッジ・クラウド連続体、量子・古典ハイブリッドシステム、AIワークロード分散を含むMapReduceを超えた現代的なパラダイムをカバー。

機械学習・AI (Machine Learning and AI)

実験から本番環境までの完全なライフサイクルをカバーする2024-2025年の包括的なML/AI専門知識。MLOps、責任あるAI、LLM、AutoML 2.0、エッジAIデプロイメントを含み、ガバナンスとサステナビリティに焦点を当てる。

データスペース (Data Space)

GAIA-X、IDS標準に基づく2024-2025年のデータスペース構築専門知識。データ主権、相互運用性、セキュアなデータ共有アーキテクチャの包括的な知識。

使用方法

これらの専門知識モジュールは、他のモジュールと組み合わせて専門的なAIアシスタントを作成できます。各モジュールには以下が含まれます:

  1. YAML設定: 変数、依存関係、互換性のあるタスクを定義
  2. Markdownドキュメント: 詳細な実装ガイダンスと例を提供

モジュールの組み合わせ例

modules:
  - core/role_definition
  - expertise/legal_engineering
  - skills/api_design
  - domains/fintech
  - quality/production

MLエンジニア

modules:
  - core/role_definition
  - expertise/machine_learning
  - expertise/software_engineering
  - skills/performance
  - quality/production

分散システムアーキテクト

modules:
  - core/role_definition
  - expertise/parallel_distributed
  - expertise/software_engineering
  - skills/system_design
  - methods/agile

データスペース構築者

modules:
  - core/role_definition
  - expertise/data_space
  - skills/api_design
  - skills/authentication
  - domains/healthcare  # または他の業界

フルスタックAIエンジニア

modules:
  - core/role_definition
  - expertise/software_engineering
  - expertise/machine_learning
  - skills/ui_ux
  - skills/performance
  - methods/agile

モジュール構造

各専門知識モジュールには以下が含まれます:

変数のカスタマイズ

各モジュールは豊富な変数を提供し、プロジェクトのニーズに合わせてカスタマイズできます:

例:ソフトウェア工学モジュール

# 開発方法論のカスタマイズ
development_methodology: "extreme_programming"
architecture_patterns: ["microservices", "event_driven", "serverless"]
quality_metrics_focus: ["performance", "security", "maintainability"]
ai_assistance_level: "extensive"

例:機械学習モジュール

# ML/AIタスクのカスタマイズ
ml_task: "real_time_inference"
model_type: "deep_learning"
deployment: "edge_cloud_hybrid"
mlops_maturity: "advanced"
explainability_requirement: "high"

ベストプラクティス

  1. 適切なモジュールの選択
    • プロジェクトの技術要件を分析
    • 必要な専門知識を特定
    • 複数のexpertiseモジュールの組み合わせを検討
  2. 依存関係の管理
    • 各expertiseモジュールの必須/オプション依存関係を確認
    • 競合する可能性のあるモジュールを避ける
  3. 段階的な導入
    • まず1つのexpertiseモジュールから開始
    • 徐々に他のモジュールを追加
    • 各段階で動作を確認

関連リンク


専門知識モジュールを活用して、高度なAIアシスタントを構築しましょう!