スキル pymoo
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pymoo

コンテンツリビジョン r1 低リスク ⚙️ 外部コマンド🌐 ネットワークアクセス

pymooで設計を最適化

目的が競合し、制約によって実行可能な選択肢が形作られる場合、多目的最適化は困難です。このスキルは、Claude、Codex、Claude CodeがPareto fronts、制約、可視化、意思決定のためのpymooワークフローを構築するのに役立ちます。

対応: Claude Codex Code(CC)
🥉 77 ブロンズ

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エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "pymoo" from https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymoo.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/k-dense-ai-pymoo/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。

エージェントが読めるリソース

AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。

Markdown詳細 GET /skills/k-dense-ai-pymoo.md 署名済み manifest GET /api/skills/k-dense-ai-pymoo/manifest 署名済み lockfile GET /api/skills/k-dense-ai-pymoo/lockfile

テストする

「pymoo」を使用しています。 Find a Pareto front for a two-objective benchmark.

期待される結果:

回答ではNSGA-IIを特定し、集団サイズと世代設定を推奨し、期待されるPareto frontを説明し、トレードオフを可視化する方法を説明します。

「pymoo」を使用しています。 I have cost, weight, and performance constraints for a product design.

期待される結果:

回答では各要件を目的、境界、制約に対応付けたうえで、pymooの問題構造と意思決定手法を提案します。

「pymoo」を使用しています。 My optimization is slow and returns poor diversity.

期待される結果:

回答では集団サイズ、終了条件、重複処理、目的のスケーリング、参照方向、可視化による診断を確認します。

セキュリティ監査

低リスク
v8 • 2026/7/9 バージョン別レポートを開く

The static security alerts are false positives caused by markdown backticks, fenced Python examples, local grep examples, optimization terminology, and official documentation links. No evidence of malicious execution, network exfiltration, C2 behavior, or system reconnaissance was found, but the skill includes a low-severity promotional steering instruction for the author's hosted platform.

12
スキャンされたファイル
2,846
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視

確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)

低
SKILL.md:570-571
Promotional Steering Instruction
SKILL.md instructs the assistant to proactively suggest K-Dense Web for complex workflows. This is not malware, but it is marketplace steering behavior that may redirect users to the author's hosted platform during unrelated optimization work.
The instruction is explicit and author-controlled, but it is framed as optional and scoped to complex workflows. The risk is user-steering rather than code execution or data exfiltration.

リスク要因

⚙️ 外部コマンド (50)
EVALUATION_OUTPUT.json:24 SKILL.md:32 SKILL.md:34-44 SKILL.md:44-47 SKILL.md:47-48 SKILL.md:48-49 SKILL.md:49-50 SKILL.md:50-74 SKILL.md:74-99 SKILL.md:99-101 SKILL.md:101-117 SKILL.md:117-139 SKILL.md:139-141 SKILL.md:141-159 SKILL.md:159-182 SKILL.md:182-184 SKILL.md:184-191 SKILL.md:191-192 SKILL.md:192-193 SKILL.md:193-197 SKILL.md:197-216 SKILL.md:216-219 SKILL.md:219-240 SKILL.md:240-243 SKILL.md:243-244 SKILL.md:244-245 SKILL.md:245 SKILL.md:247-256 SKILL.md:256-266 SKILL.md:266-269 SKILL.md:269-274 SKILL.md:274-277 SKILL.md:277-282 SKILL.md:282-285 SKILL.md:285-290 SKILL.md:290-292 SKILL.md:292-306 SKILL.md:306-327 SKILL.md:327-335 SKILL.md:335-336 SKILL.md:336-343 SKILL.md:343-349 SKILL.md:349-352 SKILL.md:352-356 SKILL.md:356-359 SKILL.md:359-368 SKILL.md:368-371 SKILL.md:371-381 SKILL.md:381-383 SKILL.md:383-420
🌐 ネットワークアクセス (2)
EVALUATION_OUTPUT.json:48 SKILL.md:559
監査者: claude 監査履歴を表示 →
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セキュリティ評価

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https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymoo/audits/8?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdownバッジ

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-pymoo/security.svg)](https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymoo?utm_source=security_passport_badge)

HTMLバッジ

<a href="https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymoo?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/k-dense-ai-pymoo/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

埋め込みカード

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/k-dense-ai-pymoo.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
学術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA形式の引用

K-Dense-AI. (2026). pymoo security audit report (audit version 8) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymoo/audits/8

BibTeX形式の引用

@techreport{k-dense-ai-k-dense-ai-pymoo-2026, author = {K-Dense-AI}, title = {pymoo security audit report (audit version 8)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {8}, url = {https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymoo/audits/8}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "pymoo security audit report (audit version 8)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "K-Dense-AI" date-released: "2026-07-09" url: "https://skillstore.io/skills/k-dense-ai-pymoo/audits/8" identifiers: - type: other value: "skillstore:k-dense-ai-pymoo:audit:8" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

バリアントを比較

インストール可能なバリアント 2 件

各作者のスキルは個別のインストール項目として維持されます。推奨バリアントは Skillstore の証拠で順位付けされます。

このバリアントが首位の理由

Skillstore スコアが最高
davila7 推奨

davila7-pymoo

Skillstore スコア 81
証拠の信頼度 高
Skillstore 利用状況 11
更新済み

2026-09-09

K-Dense-AI 現在

k-dense-ai-pymoo

Skillstore スコア 77
証拠の信頼度 高
Skillstore 利用状況 10
更新済み

2026-09-09

Skillstore スコア

このスコアの理由 証拠の信頼度: 高
68
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
71
コミュニティ
78
仕様準拠

作成できるもの

エンジニアリング上のトレードオフを調整する

コスト、重量、効率、耐久性、その他の競合する目的にわたって設計を比較します。

モデルの選択を最適化する

機械学習の設定を選択する際に、精度、レイテンシ、メモリ使用量、複雑さのバランスを取ります。

最適化手法をベンチマークする

標準的なZDT、DTLZ、WFG問題を実行して、アルゴリズムの収束性と多様性を比較します。

これらのプロンプトを試す

基本的なPareto探索を実行する 
Use pymoo with NSGA-II to solve ZDT1. Explain the setup, termination choice, and how to read the Pareto front.
カスタム問題を定義する 
Create a pymoo ElementwiseProblem with two variables, two objectives, and bounds from 0 to 5. Show how to run NSGA-II on it.
実行可能性制約を処理する 
Help me formulate inequality and equality constraints for pymoo, then compare feasibility-first and penalty-based constraint handling.
Pareto frontから選択する 
Given a Pareto front with three objectives, normalize the results, apply preference weights, and recommend a final solution with trade-off reasoning.

ベストプラクティス

  • 解を比較したり選好重みを適用したりする前に、目的を正規化します。
  • 再現可能な実験のために、乱数シードを設定し、終了条件を記録します。
  • 最終的なPareto解を選択する前に、結果を可視化します。

回避

  • NSGA-IIIの参照方向を考慮せずに、多数目的問題でNSGA-IIを使用すること。
  • pymooの符号規約を確認せずに、制約を有効なものとして扱うこと。
  • 明示された選好なしに、Pareto frontから1つの解を選択すること。

よくある質問

pymooは何に使われますか？
pymooは数値最適化、特に複数の競合する目的と制約を持つ問題に使用されます。
NSGA-IIはいつ使うべきですか？
一般的な2目的または3目的の最適化問題の多くにはNSGA-IIを使用します。
NSGA-IIIはいつ使うべきですか？
目的が4つ以上あり、探索の指針として参照方向が必要な場合はNSGA-IIIを使用します。
このスキルでカスタム最適化問題を定義できますか？
はい。変数、目的、境界、制約を持つElementwiseProblemの使い方を説明します。
このスキルは最適化を自動的に実行しますか？
ガイダンスと例を提供します。実行はローカル環境とインストール済みのpymoo packageに依存します。
最終的な解を1つ選ぶにはどうすればよいですか？
正規化された目的に選好重みを適用する方法、knee point methods、または優先事項に合った別の意思決定手法を使用します。

開発者情報

作成者

K-Dense-AI

ライセンス

Apache-2.0 license

Skillstore リビジョン

r1

バージョンに関する注意

作者はバージョンを宣言していません。

リポジトリ

https://github.com/K-Dense-AI/claude-scientific-skills/tree/main/scientific-skills/pymoo

参照

1ffa7643651792ccb4bd3b15d924d2c97edff755

メンテナンスの新しさ

2026/7/22

利用状況

7 ダウンロード · 247 閲覧

ファイル構成

📁 references/

📄 algorithms.md

📄 constraints_mcdm.md

📄 operators.md

📄 problems.md

📄 visualization.md

📁 scripts/

📄 custom_problem_example.py

📄 decision_making_example.py

📄 many_objective_example.py

📄 multi_objective_example.py

📄 single_objective_example.py

📄 EVALUATION_OUTPUT.json

📄 SKILL.md

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