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
法令工学 (Legal Engineering)
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。
- 設定ファイル:
legal_engineering.yaml
- ドキュメント:
legal_engineering.md
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。
- 設定ファイル:
software_engineering.yaml
- ドキュメント:
software_engineering.md
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。
- 設定ファイル:
parallel_distributed.yaml
- ドキュメント:
parallel_distributed.md
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。
- 設定ファイル:
machine_learning.yaml
- ドキュメント:
machine_learning.md
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。
- 設定ファイル:
data_space.yaml
- ドキュメント:
data_space.md
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:
- YAML設定: 変数、依存関係、互換性のあるタスクを定義
- 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
Legal Techスペシャリスト
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:
- 概要: ドメインの紹介とその重要性
- コア原則: 基本概念と最新トレンド
- 実装技術: コード例と技術的実装
- 業界固有の応用: 実世界のユースケース
- 実装ロードマップ: 段階的な採用アプローチ
- 成功指標: KPIと測定基準
- 変数の活用例: 具体的な設定パターン
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
- 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
- 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
- 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!