lora-dataset-prep は何をしますか?
LoRAトレーニング(Ostris AI Toolkit / Z-Image Turbo)用の画像データセットを準備します:品質チェック、キャプション作成(テンプレート / Claude Vision / Florence-2)、20以上の検証ルールを搭載。Claude Code & Cursor エージェントスキル+スタンドアロンCLI。
LoRAトレーニング用の画像データセットを準備します(Ostris AI Toolkit / Z-Image Turbo):品質チェック、キャプション作成(テンプレート / Claude Vision / Florence-2)、20以上の検証ルールを備えた、Claude Code・Cursorエージェントスキル+スタンドアロンCLI。
このスキルは、LoRA(Low-Rank Adaptation)トレーニングに最適化された画像データセットを自動的に準備・検証するためのツールです。Ostris AI ToolkitやZ-Image Turboなど、一般的なLoRAトレーニングフレームワークとの互換性を前提に設計されており、画像の品質チェック、メタデータのキャプション作成、そして20以上のルールに基づくデータセットの検証を実行します。キャプション作成は、プリセットテンプレート、Claude Vision API、Florence-2モデルから選択可能で、柔軟性が高いのが特徴です。Claude CodeやCursorのエージェントスキルとして直接利用できるほか、スタンドアロンのCLIツールとしても動作するため、CI/CDパイプラインへの組み込みやスクリプト化も容易です。開発者やMLエンジニアは、このスキルを使うことで、LoRA学習データの品質を標準化し、手作業によるエラーを減らし、前処理の反復作業を自動化できます。
npx skills add afloy011-spec/lora-dataset-prepLoRAトレーニング(Ostris AI Toolkit / Z-Image Turbo)用の画像データセットを準備します:品質チェック、キャプション作成(テンプレート / Claude Vision / Florence-2)、20以上の検証ルールを搭載。Claude Code & Cursor エージェントスキル+スタンドアロンCLI。
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".