Planモード作成スキル

SO8Tプロジェクト専用に設計されたPlanモードの作成・設定・管理を自動化する高度なスキル。AIモデル開発の複雑なワークフローを効率的にPlan化し、信頼性の高い実行環境を構築します。

🚀 主要機能

1. Planモード設計自動化

要件分析: タスクの複雑さと依存関係を自動分析
フェーズ分割: 最適なフェーズ構造を自動生成
リソース配分: GPU/CPU/メモリの使用計画を自動作成
リスク評価: 潜在的な失敗ポイントを事前特定

2. Planモード構成生成

テンプレート適用: 事前定義済みPlanテンプレートを使用
設定最適化: プロジェクト固有の設定を自動適用
統合機能: チェックポイント・通知・回復機能を自動設定
ドキュメント生成: 詳細なPlan仕様書を自動作成

3. 実行環境構築

依存関係解決: 必要なライブラリとツールを自動インストール
環境設定: Python環境とシステム設定を自動構成
テスト実行: Planモードの動作を自動検証
パフォーマンス最適化: リソース使用を最適化

4. 高度な管理機能

バージョン管理: Planテンプレートのバージョン追跡
再利用性: 成功したPlanパターンを再利用可能に保存
拡張性: プラグインアーキテクチャによる機能拡張
統合性: 既存のワークフローとのシームレス統合

5. SO8T専用最適化

A/Bテスト統合: 統計的検証機能を自動組み込み
量子化ワークフロー: GGUF変換Planを自動生成
論文生成統合: 研究結果からの論文作成Plan
マルチベンチマーク: 並列評価Planを自動構成

📋 使用例

AIモデル開発Planの自動作成

python

from skills.plan_mode_creation import PlanModeCreator

# AEGISモデル開発Planの自動作成
creator = PlanModeCreator()

plan_config = {
    "project_name": "AEGIS-Phi3.5mini-jp Enhancement",
    "task_type": "model_training_optimization",
    "complexity": "ultra_high",
    "resources": {
        "gpu_required": True,
        "gpu_memory_gb": 12,
        "estimated_duration_hours": 48
    },
    "success_criteria": [
        "performance_improvement > 5%",
        "statistical_significance < 0.05",
        "quantization_loss < 10%"
    ]
}

# Planモードの自動生成と設定
plan = creator.create_comprehensive_plan(plan_config)
print(f"Plan created: {plan.name}")
print(f"Estimated phases: {len(plan.phases)}")
print(f"Total checkpoints: {plan.total_checkpoints}")

量子化最適化Planの作成

python

# GGUF量子化最適化Plan
quantization_plan = creator.create_quantization_plan({
    "input_model": "AEGIS-Phi3.5mini-jp",
    "target_formats": ["Q8_0", "Q4_K_M", "Q3_K_L"],
    "calibration_dataset": "so8t_benchmark_data",
    "optimization_goals": {
        "accuracy_retention": "maximize",
        "inference_speed": "maximize",
        "model_size": "minimize"
    },
    "benchmark_validation": True
})

# 最適化されたPlan実行
result = quantization_plan.execute_with_optimization()

論文執筆Planの自動生成

python

# 研究論文自動生成Plan
paper_plan = creator.create_research_paper_plan({
    "topic": "SO(8) NKAT Theory and Quadruple Inference",
    "target_journal": "arXiv",
    "sections": [
        "abstract", "introduction", "theoretical_background",
        "methodology", "experimental_results", "discussion", "conclusion"
    ],
    "figures": ["theory_diagram", "benchmark_charts", "performance_graphs"],
    "citations": ["geometric_dl_papers", "llm_research", "so8t_publications"],
    "language": "bilingual"  # 英語/日本語
})

# 完全自動論文生成
generated_paper = paper_plan.execute_research_workflow()

🏗️ Planモード作成ワークフロー

フェーズ1: 要件収集と分析

python

# タスクの自動分析
analyzer = creator.analyze_task_requirements(user_input)
print(f"Task complexity: {analyzer.complexity}")
print(f"Required phases: {analyzer.phase_count}")
print(f"Resource requirements: {analyzer.resources}")

フェーズ2: Plan構造設計

python

# 最適なPlan構造の自動生成
structure = creator.design_plan_structure(analyzer)
print(f"Generated phases: {structure.phases}")
print(f"Checkpoint strategy: {structure.checkpoint_strategy}")
print(f"Error recovery plan: {structure.recovery_plan}")

フェーズ3: 設定と構成

python

# Planの詳細設定
config = creator.configure_plan_settings(structure, {
    "checkpoint_interval": 180,  # 3分
    "notification_enabled": True,
    "progress_reporting": True,
    "error_recovery": True,
    "parallel_execution": True
})

フェーズ4: 検証と最適化

python

# Planの検証と最適化
validator = creator.validate_plan_configuration(config)
optimizer = creator.optimize_plan_performance(validator)

# 最終Planの生成
final_plan = creator.generate_final_plan(optimizer)

🔧 詳細機能

テンプレートベース作成

python

# 事前定義済みテンプレートを使用
templates = creator.list_available_templates()
print("Available templates:")
for template in templates:
    print(f"- {template.name}: {template.description}")

# テンプレートからPlan作成
plan = creator.create_from_template("aegis_model_training", custom_config)

カスタムPlanビルダー

python

# カスタムPlanのステップバイステップ構築
builder = creator.create_plan_builder()

builder.add_phase("data_preparation", {
    "name": "Data Preparation",
    "duration": "2h",
    "resources": ["CPU", "Storage"],
    "tasks": ["download_dataset", "preprocess_data", "validate_quality"]
})

builder.add_phase("model_training", {
    "name": "Model Training",
    "duration": "24h",
    "resources": ["GPU"],
    "checkpoint_interval": 180,
    "validation_frequency": 3600
})

builder.add_condition("training_success", "validation_accuracy > 0.85")
builder.add_notification("phase_complete", "email_admin")

plan = builder.build()

リソース最適化

python

# 利用可能なリソースに基づく自動最適化
optimizer = creator.create_resource_optimizer()

optimized_config = optimizer.optimize_for_environment({
    "available_gpus": 2,
    "gpu_memory_per_gpu": 24,  # GB
    "cpu_cores": 16,
    "available_ram": 64,  # GB
    "storage_space": 500  # GB
})

print(f"Recommended parallel tasks: {optimized_config.parallel_tasks}")
print(f"Optimal batch size: {optimized_config.batch_size}")
print(f"Memory allocation: {optimized_config.memory_allocation}")

📊 Plan品質管理

自動検証システム

python

# Planの包括的検証
verifier = creator.create_plan_verifier()

validation_results = verifier.validate_plan(plan, {
    "syntax_check": True,
    "logic_validation": True,
    "resource_consistency": True,
    "performance_estimation": True,
    "failure_scenario_analysis": True
})

if validation_results.is_valid:
    print("Plan validation passed!")
    print(f"Estimated success rate: {validation_results.success_probability}%")
else:
    print("Validation issues found:")
    for issue in validation_results.issues:
        print(f"- {issue.severity}: {issue.description}")

パフォーマンス予測

python

# 実行時間の予測と最適化
predictor = creator.create_performance_predictor()

prediction = predictor.predict_execution_time(plan, {
    "hardware_profile": "rtx3080_12gb",
    "dataset_size": "50gb",
    "model_complexity": "high",
    "parallel_processing": True
})

print(f"Estimated total time: {prediction.total_hours} hours")
print(f"Estimated cost: ${prediction.compute_cost}")
print(f"Bottleneck analysis: {prediction.bottlenecks}")

🔄 統合機能

既存ワークフロー統合

python

# Enhanced Moonshot Pipelineとの統合
moonshot_integration = creator.integrate_with_moonshot({
    "pipeline_path": "enhanced_moonshot_pipeline_power_recovery.py",
    "integration_points": ["phase_10.7", "phase_10.8", "phase_10.9"],
    "shared_resources": True,
    "checkpoint_synchronization": True
})

integrated_plan = moonshot_integration.create_integrated_plan()

CI/CD統合

python

# GitHub Actionsとの統合
ci_integration = creator.create_ci_integration({
    "platform": "github_actions",
    "workflow_name": "so8t_model_training",
    "trigger_events": ["push", "schedule"],
    "environment_variables": {
        "MODEL_NAME": "AEGIS-Phi3.5mini-jp",
        "QUANTIZATION_LEVELS": "Q8_0,Q4_K_M"
    }
})

ci_integration.generate_workflow_file()

⚙️ 設定オプション

グローバル設定

yaml

plan_mode_creation:
  default_template: "so8t_model_development"
  checkpoint_interval: 180
  max_parallel_tasks: 4
  notification_channels: ["email", "slack"]
  error_recovery: true
  progress_reporting: true
  resource_monitoring: true
  performance_optimization: true

プロジェクト固有設定

python

# SO8Tプロジェクトの最適化設定
so8t_config = {
    "statistical_validation": True,
    "benchmark_automation": True,
    "quantization_optimization": True,
    "llm_judge_integration": True,
    "paper_generation": True,
    "bilingual_support": True
}

creator.apply_project_settings(so8t_config)

🧩 拡張性

カスタムテンプレート作成

python

# 新しいPlanテンプレートの作成
template_builder = creator.create_template_builder()

template_builder.set_name("custom_so8t_workflow")
template_builder.set_description("SO8T専用カスタムワークフロー")

template_builder.add_phase_template("custom_phase", {
    "required_fields": ["task_name", "duration", "resources"],
    "optional_fields": ["checkpoint_interval", "validation_criteria"],
    "default_values": {
        "checkpoint_interval": 300,
        "validation_criteria": "accuracy > 0.8"
    }
})

custom_template = template_builder.build()
creator.register_template(custom_template)

プラグイン開発

python

# カスタムプラグインの開発
class CustomBenchmarkPlugin(PlanPlugin):
    def execute(self, context):
        # カスタムベンチマーク実行ロジック
        results = self.run_custom_benchmarks(context.model_path)
        return self.format_results(results)

# プラグイン登録
creator.register_plugin("custom_benchmark", CustomBenchmarkPlugin())

🔍 トラブルシューティング

一般的な問題

Plan作成失敗: 入力パラメータを確認
リソース不足: 利用可能なリソースを再評価
依存関係エラー: 必要なライブラリをインストール
実行時間超過: Planのフェーズ分割を見直し

デバッグモード

python

# 詳細デバッグ有効化
creator.enable_debug_mode()
creator.set_log_level("DEBUG")

# Plan作成のステップバイステップ追跡
debug_plan = creator.create_plan_with_debug(user_config)

📝 実装完了ログ

実装完了: 2026-01-17 01:30:00 機能: Planモード作成スキル実装ワークツリー名: plan_mode_creation

実装内容:

Planモードの自動設計・作成・設定機能
SO8Tプロジェクト専用最適化
テンプレートベース作成システム
リソース最適化と検証機能
統合性と拡張性の高いアーキテクチャ

技術仕様:

Python 3.8+対応
テンプレート駆動アーキテクチャ
プラグイン拡張可能
リアルタイム検証システム
SO8T専用ワークフロー統合

使用方法:

from skills.plan_mode_creation import PlanModeCreator
creator = PlanModeCreator()
plan = creator.create_comprehensive_plan(config)
result = plan.execute()

特長:

完全自動Plan生成
SO8T専用最適化
統計的検証統合
マルチモーダル対応
高度なエラー回復

このPlanモード作成スキルは、SO8Tプロジェクトの複雑なAI開発ワークフローを効率的にPlan化し、信頼性の高い自動実行環境を構築します。

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Metadata

SKILL.md

Planモード作成スキル

🚀 主要機能

1. Planモード設計自動化

2. Planモード構成生成

3. 実行環境構築

4. 高度な管理機能

5. SO8T専用最適化

📋 使用例

AIモデル開発Planの自動作成

量子化最適化Planの作成

論文執筆Planの自動生成

🏗️ Planモード作成ワークフロー

フェーズ1: 要件収集と分析

フェーズ2: Plan構造設計

フェーズ3: 設定と構成

フェーズ4: 検証と最適化

🔧 詳細機能

テンプレートベース作成

カスタムPlanビルダー

リソース最適化

📊 Plan品質管理

自動検証システム

パフォーマンス予測

🔄 統合機能

既存ワークフロー統合

CI/CD統合

⚙️ 設定オプション

グローバル設定

プロジェクト固有設定

🧩 拡張性

カスタムテンプレート作成

プラグイン開発

🔍 トラブルシューティング

一般的な問題

デバッグモード

📝 実装完了ログ