--- name: kaggle-survey description: Kaggle を実践的なデータサイエンス知識ベースとして調査する。Codex が Kaggle のコンペ、優勝解法、ノートブック、ディスカッション、データセット、リーダーボードの傾向、評価戦略、特徴量エンジニアリング、リークリスク、ドメイン別アプローチを調べ、実行可能な実験計画へ統合する必要がある場合に使う。読み取り専用の Kaggle CLI コマンド、Context7 で確認した最新の Kaggle CLI ドキュメント、Web 調査、出典に基づく統合を用いる。Kaggle リソースの提出、アップロード、作成、削除、公開、push、変更は行わない。 --- # Kaggle 調査 ## 概要 Kaggle を応用データサイエンスの知識ベースとして利用する。関連するコンペ、ノートブック、ディスカッション、データセット、解法パターンを見つけ、それらを次に試すべき実践的な実験へ落とし込む。 このスキルは調査と統合のためのもの。Kaggle CLI は読み取り専用の探索ツールとして扱う。リモート状態を変更する Kaggle 操作は行わない。 ## ワークフロー 1. ユーザーの質問をデータサイエンス課題へ変換する。目的変数、データモダリティ、評価指標、制約、ドメイン、検索語候補を整理する。 2. Kaggle のコンペ、ノートブック、ディスカッション、データセット、外部の解説記事を広く検索する。量よりも、新しくシグナルの強い出典を優先する。 3. コマンド構文に依存する前に、特にコマンド失敗時やバージョン依存のオプションが関わる場合は、Context7 で最新の Kaggle CLI ドキュメントを確認する。 4. 利用できる場合は、読み取り専用の Kaggle CLI コマンドで候補を列挙し、メタデータを確認する。 5. 分析に必要な場合のみ、小さく関連性の高いノートブックやコード成果物を取得する。ユーザーが求め、かつ環境が安全な場合を除き、ノートブックは実行しない。 6. 複数の出典にまたがってパターンを比較する。繰り返し実証されている戦術と一回限りの小技を分ける。 7. 調査結果を、ベースライン、実験、検証、データリスク、再確認すべき出典を含むアクションプランへ統合する。 ## 参照資料 - エンドツーエンドの調査プロセスと出典品質の評価基準は `references/survey_workflow.md` を読む。 - 関連コンペ、リーダーボード、ファイル、課題、指標、解法パターンを探すときは `references/competitions_readonly.md` を読む。 - 公開ノートブックや kernels からコード、EDA、特徴量エンジニアリング、モデリング、出力を調べるときは `references/notebooks_readonly.md` を読む。 - Kaggle ディスカッションから優勝解法、トラブルシューティング、リーク報告、ドメインヒューリスティックを得るときは `references/discussions_readonly.md` を読む。 - 公開データセット、データセットのメタデータ、ライセンス、スキーマの手がかり、サイズ、適合性を調査するときは `references/datasets_readonly.md` を読む。 - Kaggle CLI が存在しない、古い、未認証、ルールでブロックされる、または期待したドキュメントと異なる挙動をするときは `references/troubleshooting.md` を読む。 - 最終的な調査回答やリサーチメモを作成する前に `references/synthesis_template.md` を読む。 ## セットアップ確認 調査で Kaggle CLI を使う前に、インストール済みコマンドとバージョンを確認する。 ```bash command -v kaggle kaggle --version kaggle --help ``` `kaggle` が存在せず、ユーザーがインストールを許可した場合は、次を優先する。 ```bash uv tool install kaggle ``` Kaggle CLI は変化する。構文、オプション、コマンドグループが不確かな場合は、記憶で推測せず、Context7 で `/kaggle/kaggle-cli` を確認する。 ## 読み取り専用 Kaggle CLI ポリシー デフォルトで許可される操作: ```bash kaggle --help kaggle competitions list kaggle competitions files kaggle competitions leaderboard kaggle competitions topics list kaggle competitions topics show kaggle datasets list kaggle datasets files kaggle kernels list kaggle kernels pull -m kaggle kernels output --file-pattern ``` ユーザーがダウンロード範囲と保存先を明示的に承認しない限り避ける操作: ```bash kaggle competitions download kaggle datasets download ``` このスキルでは絶対に使わない操作: ```bash kaggle competitions submit kaggle datasets create kaggle datasets version kaggle datasets delete kaggle kernels push kaggle models kaggle config set ``` Kaggle トークンを表示したり、認証情報ファイルの内容を確認したり、非公開アカウントデータを露出したりしない。認証やコンペルールによって読み取り専用コマンドがブロックされる場合は、ブロッカーを説明し、Kaggle 側のアクセス手順をユーザーに対応してもらう。 ## 出力基準 出典に基づき、意思決定できる形に統合した内容を返す。次を含める。 - 関連する Kaggle アセットと、それが重要な理由 - 繰り返し現れるアプローチと、その出現箇所 - 最初に試せる実践的な実験 - 検証とリークに関する注意点 - データセットとライセンス上の注意点 - ギャップ、不確実性、次に行う検索 コンペ、ノートブック、データセット、アプローチを比較するときは、簡潔な表を優先する。