Openlayer

Openlayer Skills

AI コーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot など）に、Openlayer とアプリを連携する方法を教える Agent Skills です。Openlayer は AI の評価・可観測性プラットフォームです。

スキルをインストールすると、コーディングエージェントは大幅に優れた結果を出せます。記憶を頼りに推測するのではなく、Openlayer の最新のベストプラクティス（古い SDK の呼び出し、誤った環境変数、存在しないテスト設定などに注意）に従うよう調整されるためです。

スキル

スキル	説明
openlayer	メインスキルです。トレーシング（モニタリング）をコードに組み込み、オフライン評価用の openlayer.json と tests.json を設定し（開発）、テストやガードレールを作成し、CI/CD のゲートを設定し、MCP の修正ループを実行して、データやドキュメントにアクセスします。

インストール

Claude Code プラグイン

claude plugin marketplace add openlayer-ai/openlayer-skills
claude plugin install openlayer@openlayer

Cursor プラグイン

/add-plugin openlayer

GitHub Copilot

GitHub Copilot は .github/plugin/plugin.json と、Claude Code と同じスキルおよび .mcp.json を読み込みます。

VS Code では、settings.json にマーケットプレイスを追加してから、拡張機能ビューで Openlayer をインストールします（@agentPlugins を検索してください）。

{
  "chat.plugins.marketplaces": ["openlayer-ai/openlayer-skills"]
}

Copilot CLI では、次のようにします。

copilot plugin marketplace add openlayer-ai/openlayer-skills
copilot plugin install openlayer@openlayer

その他のエージェント

Codex、Gemini CLI、Windsurf、opencode など、ほかにも数十種類のツールは skills CLI からインストールできます。

npx skills add openlayer-ai/openlayer-skills --skill "openlayer"

claude.ai、Copilot のクラウドコーディングエージェントとコードレビュー、手動のシンボリックリンクなど、それ以外の方法については、インストールガイドをご覧ください。こちらが正式な情報源であり、これらのツールの変更に合わせて最新の状態に保たれています。

前提条件

Openlayer アカウントと API キーが必要です。

export OPENLAYER_API_KEY=...
# self-hosted / local only:
export OPENLAYER_BASE_URL=https://api.openlayer.com/v1

API キーは Openlayer アプリの Workspace settings → API keys で確認できます（https://docs.openlayer.com/workspace-and-projects/find-your-api-key を参照）。

使用方法

インストールすると、関連する場面でエージェントがスキルを自動的に使用します。たとえば、次のような場合です。

• LLM またはエージェントアプリに Openlayer のトレーシング／モニタリングを追加する
• オフライン評価（openlayer.json と tests.json）を設定して、コミットをプッシュする
• カタログからテストを作成し、ガードレールを設定する
• 評価結果に基づいて CI/CD のゲートを設定する
• Openlayer MCP の修正ループを使って、失敗したテストをデバッグする
• プロジェクト、パイプライン、テスト結果を照会したり、Openlayer のドキュメントを検索したりする

MCP サーバー

このプラグインは、ホスト型の Openlayer MCP サーバー（https://mcp.openlayer.com/mcp）にもエージェントを接続します。ツールを初めて使用するときに、OAuth で Openlayer にサインインし、ワークスペースを選択します。その後、エージェントはそのワークスペースのプロジェクト、データソース、トレース、テスト、結果、ガバナンスルールを読み取ることができます。また、依頼に応じてそれらを作成または更新できます。書き込みおよび削除のツールを使う際は、確認が求められます。

ツールの呼び出し先は Openlayer の API のみです。それ以外の場所にデータが送信されることはありません。プライバシーポリシーをご覧ください。セルフホスト環境では、MCP ドキュメントの説明に従って、サーバーの接続先を独自の URL に設定してください。

フィードバックとリクエスト

想定どおりに動作しない場合や、新しいユースケースへの対応を希望する場合は、https://github.com/openlayer-ai/openlayer-skills/issues で Issue を作成するか、[email protected] までメールでお問い合わせください。