ウィザードで実行を開始する

送信ウィザードは、実行を設定して開始します。ウィザードには タスク、入力、オプティマイザー、メトリクスと実行 の 4 つのステップがあります。各ステップには 1 つ以上の画面があります。このガイドでは、タスクからコントラクトチェック、実行の開始まで、各画面を説明します。

ステップ 1: タスク

何を最適化しますか？

タスクインタビュー のチャットで、アシスタントにタスクを説明します。アシスタントは、次の 2 つのフィールドを書いてくれます。

• 目的（ガイド付き: 目標）: 最適化されたアーティファクトがうまくこなすべきこと。
• 背景（ガイド付き: 補足情報）: 文脈、制約、良い結果とはどのようなものか。

どちらのフィールドも編集できます。アシスタントがあなたの編集を上書きすることはありません。

最適化されるもの

アーティファクトの種類 を選択します。

次に、開始バージョン（ガイド付き: 出発点）を指定します。現在のバージョンを貼り付けるか、アシスタントに下書きを書かせます。

リポジトリを最適化する

リポジトリ内のコードを最適化することもできます。次のフィールドを設定します。

• リポジトリ: リポジトリを選ぶか、owner/name の形式で入力します。
• コミット: 40 文字の SHA。空のままにすると、ブランチの最新コミットを使います。
• オプティマイザーが変更できるパス: 1 行に 1 つのファイルまたはフォルダー。ドットはリポジトリ全体を意味します。
• セットアップコマンド: 採点の前に、新しくチェックアウトするたびに実行されます。空のままにすると、Skynet がコマンドを見つけます。

ステップ 2: 入力

データ

実行のケースを追加します。次のことができます。

• CSV、JSON、または Excel ファイルをアップロードする。
• ライブラリからデータセットを選ぶ。

データセットと分割 と データセットを準備する をお読みください。

データの読み取り方

アシスタントがデータを読み取り、使い方を提案します。その選択を確認してください。

• 各列を、入力、期待される出力、または無視するものとしてマークします。
• 出力列がない場合、Skynet は最初の行を 1 つの入力として使います。
• 学習・検証・テストのセットへの分割を設定します。分割の合計は 1 である必要があります。

ステップ 3: オプティマイザー

標準レベルでは、このステップには 1 つの画面があります。オプティマイザー、予算、および必要に応じてモデルが表示されます。ガイド付きとエキスパートのレベルでは、このステップには オプティマイザー、モデル、予算 の 3 つの画面があります。

オプティマイザー

ウィザードには、タスクと入力に合うオプティマイザーだけが表示されます。Auto があらかじめ選択されています。必要に応じて、別のオプティマイザーを選択してください。エンジン と 最適化の仕組み をお読みください。

モデル

• タスクモデル: 実行コードが呼び出すモデル。実行コードがモデルを呼び出さない場合は空のままにします。DSPy プログラムにはタスクモデルが必要です。
• リフレクションモデル: スコアとフィードバックを読み、次の候補を書くモデル。コーディングエージェント型のオプティマイザーでは、これがエージェントのモデルになります。

予算

実行が試行を続けられる長さと、支出できる金額を設定します。

• 最大スコアラー実行回数（ガイド付き: 最大試行回数）: Skynet が採点する候補の最大数。オプティマイザーによっては最小数が必要です。
• 停止スコア（ガイド付き: スコアがこの値に達したら早めに停止）: バージョンがこのスコアに達すると、実行が停止します。
• 最大反復回数（ガイド付き: 最大ラウンド数）: 対応するオプティマイザーで表示されます。
• 支出上限: 実行が支出できる最大額。既定値は $5、または 開始に必要な額 のほうが大きい場合はその金額です。上限なし を選ぶこともできます。

上限または残高が開始に必要な金額を下回っている場合、ウィザードでは先に進めません。予算と請求 をお読みください。

ステップ 4: メトリクスと実行

コードとメトリクス

2 つのファイルを書きます。

• run.py: 1 つのケースでアーティファクトを実行する実行コード。
• metric.py: 出力を採点し、フィードバックを書くメトリクス。

コーディングエージェント は、どのファイルでも書いたり変更したりできます。自分のコードをチェックし、失敗した箇所を修正します。追加のファイルは 20 個まで追加できます。メトリクスとスコアラー をお読みください。

メトリクスが llm() を呼び出す場合は、メトリクスのモデル を設定します。既定ではリフレクションモデルを使います。

コントラクトチェック

コントラクトチェック（ガイド付き: テスト実行）は、サンドボックス内で 3 つのサンプルケースに対してコードとメトリクスを実行します。次の項目をチェックします。

• 実行コードのシグネチャ
• メトリクスのシグネチャ
• メトリクスのモデル
• サンプルでの実行コード
• メトリクスの戻り値

チェック（ガイド付き: テストする）を選択します。チェックに合格するまで、実行は開始できません。合格後にコードや設定を変更した場合は、再度チェックを実行してください。

スケジュール実行

最適化が成功した後、スケジュールに従って再度実行できます。既定値は オフ です。

実行の準備

最後の画面には、全般、データ、モデル、予算、報酬 の 5 つのタブでサマリーが表示されます。設定を確認してから、最適化を開始します。

サマリーには、実行の公開範囲も表示されます。新しい実行は既定で公開です。後から実行ページの 共有とプライバシー ダイアログで変更できます。共有と公開 をお読みください。

開始した後

実行ページが開きます。実行 と 結果を読む をお読みください。