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# W&B Skills の使い方

> W&B Skills をインストールすると、W&B の AI 開発プラットフォームを使ってモデルをトレーニングし、エージェントを構築し、実験を分析する方法をコーディングエージェントに教えられます。

W\&B Skills は、コーディングエージェントに W\&B を効果的に使用する方法を教える、再利用可能な命令セットです。W\&B API やベストプラクティスを手動でエージェントに案内する代わりに Skills をインストールすると、エージェントが実験管理、トレース、評価、モニタリングを自力で行えるようになります。

Skills は、以下を含む主要なコーディングエージェントのいくつかで動作します。

* Claude Code
* Codex
* Cursor
* GitHub Copilot
* Gemini CLI

サポートされているエージェントの一覧については、[W\&B Skills CLI ドキュメント](https://github.com/vercel-labs/skills#supported-agents)を参照してください。

<div id="wb-skills-capabilities">
  ## W\&B Skills の機能
</div>

Skills は、[W\&B Models SDK](/ja/models/ref) (training runs、メトリクス、Artifacts、Sweeps) と [Weave SDK](/ja/weave/reference/python-sdk) (トレース、評価、スコアラー) の両方をカバーしています。エージェントが次のワークフローを処理できるように、ヘルパーライブラリ、リファレンスドキュメント、データ分析パターンが含まれます。

| ワークフロー         | 機能                                                                                                                                                         |
| -------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **モデル トレーニング** | <ul><li>トレーニングやファインチューニング中に、メトリクスとリッチメディアをログできます。</li><li>実験をトラッキングして比較できます。</li><li>Runs や結果 (損失曲線や精度スコアなど) を分析できます。</li><li>ハイパーパラメーターを調整できます。</li></ul> |
| **エージェント構築**   | <ul><li>エージェント型 AI アプリケーションをトレースできます。</li><li>トレースを分析し、失敗モードを分類できます。</li><li>ラベル付きデータセットを使って、モデルやエージェントを評価できます。</li><li>本番監視のためのオンライン評価を実行できます。</li></ul>  |

<div id="prerequisites">
  ## 前提条件
</div>

Skills を使用するには、以下が必要です。

* [`npx` コマンドを使用するための Node.js](https://nodejs.org/)。
* W\&B APIキー。[wandb.ai/authorize](https://wandb.ai/authorize) で作成し、その後、環境変数として設定します。`[YOUR-API-KEY]` はご使用のAPIキーに置き換えてください。
  ```bash theme={null}
  export WANDB_API_KEY=[YOUR-API-KEY]
  ```
* 任意: W\&B のプロジェクト名を `WANDB_PROJECT` 環境変数に設定します。これにより、毎回指定しなくても、エージェント が正しい W\&B プロジェクトを対象にできるようになります。

<div id="install-wb-skills">
  ## W\&B Skills をインストールする
</div>

すべてのプロジェクトで Skills を利用できるようにするにはグローバルインストールを、1 つのプロジェクトだけで Skills を利用できるようにするにはプロジェクト固有のインストールを選択します。

すべてのプロジェクト向けに W\&B Skills をグローバルにインストールするには、`--global` フラグを使用します。

```bash theme={null}
npx skills add wandb/skills --skill '*' --yes --global
```

現在の project のみに Skills をインストールするには、`--global` フラグを付けずに、project ディレクトリでインストールコマンドを実行します。

```bash theme={null}
npx skills add wandb/skills --skill '*' --yes
```

特定のエージェント用のSkillsをインストールするには、`--agent` フラグも使えます。

```bash theme={null}
npx skills add wandb/skills --agent claude-code --skill '*' --yes --global
```

`--agent` および `--skill` オプションの一覧は、[skills CLI ドキュメント](https://github.com/vercel-labs/skills#supported-agents)を参照してください。

インストールが完了すると、エージェントは W\&B Skills にアクセスできるようになり、W\&B 関連のタスクを処理できるようになります。

<div id="use-wb-skills">
  ## W\&B Skills を使用する
</div>

インストール後は、プロジェクトに関する W\&B 関連のタスクを実行するよう エージェント に依頼できます。以下のプロンプト例は、エージェント が W\&B Skills で実行できるタスクの一部を示しています。

* "PyTorch モデルのトレーニングメトリクスを W\&B にログしてください。"
* "直近 10 件の run の損失曲線を分析し、最も高いパフォーマンスを示した設定を特定してください。"
* "LangChain エージェント をトレースし、結果を Weave にログしてください。"
* "テスト用データセットを使用して エージェント を評価し、結果を要約してください。"
* "直近の評価における失敗モードを見つけて分類してください。"
* "run A と run B の設定を比較し、差分を表示してください。"

<div id="usage-tips">
  ## 使用のヒント
</div>

Skills は、幅広い自由回答形式の質問よりも、具体的なクエリを使用したほうがより適切に応答できます。次の表では、推奨されるプロンプトと、曖昧すぎるプロンプトを比較しています。

| 推奨                                     | 非推奨                   |
| -------------------------------------- | --------------------- |
| "直近 5 件の Runs の最終検証損失は何ですか？"           | "私のモデルの調子はどうですか？"     |
| "直近 10 件のトレースの token usage を要約してください。" | "私のトレースをすべて表示してください。" |
| "run A と run B の設定を比較してください。"          | "最も良い Runs はどれですか？"   |
| "どの eval の F1 スコアが最も高かったですか？"          | "私の評価はどうなっていますか？"     |