workorai

WorkorAI Agent Kit

WorkorAI Agent Kit は、WorkorAI MCP 人材マーケットプレイスのワークフロー向けに、workorai Agent Skill と依存関係ゼロのインストーラーをまとめたものです。

1 つのスキルで、マーケットプレイスの両側をサポートします。

• 候補者は、найди мне работу、find me a job、help me get hired のようなプロンプトを使います。このスキルは、オンボーディング、MCP キーの設定、候補者向けマッチングツールの利用を案内します。
• 雇用主は、найди кандидатов、hire developers、post a job、review applicants のようなプロンプトを使います。このスキルは、雇用主向けの 19 個の MCP ツール（求人のライフサイクル、候補者の検索、招待、応募者の審査）の使い方を案内します。

どちらのロールでも、同じスキル名（workorai）と同じ認証情報ヘルパーを使用します。ロールごとにストレージスロットが分かれているため、複数のロールを持つユーザーは両方のキーを保存できます。

インストール

スキルをインストールし、サポート対象のローカルエージェント向けに MCP 設定を書き込みます。

npx @workorai/agent-kit install

1 つのクライアント向けにインストールします。

npx @workorai/agent-kit install --agent codex
npx @workorai/agent-kit install --agent claude
npx @workorai/agent-kit install --agent opencode
npx @workorai/agent-kit install --agent cursor
npx @workorai/agent-kit install --agent openclaw
npx @workorai/agent-kit install --agent qwen
npx @workorai/agent-kit install --agent antigravity
npx @workorai/agent-kit install --agent deepcode

ローカル開発用の MCP エンドポイントを使用します。

npx @workorai/agent-kit install --endpoint http://127.0.0.1:3001/mcp

インストーラーのテストを分離するには、WORKORAI_AGENT_HOME に一時ディレクトリを設定します。

WORKORAI_AGENT_HOME=/tmp/workorai-agent-home npx @workorai/agent-kit install

インストール後、エージェントクライアントを再起動して、次のように尋ねます。

find me a job

含まれるもの

• skills/workorai/SKILL.md - 正式な Agent Skill（簡潔なロールルーター）。
• skills/workorai/agents/openai.yaml - Codex/OpenAI 形式の UI メタデータ。
• skills/workorai/references/
  • candidate-catalog.md - 候補者向けツールの簡易スキーマ
  • candidate-recipes.md - 候補者向けの呼び出し順レシピ（Agent Pick の結果表示を含む）
  • candidate-troubleshooting.md - 候補者側のエラー事例
  • employer-catalog.md - 雇用主向け 19 個のツールの簡易スキーマ
  • employer-recipes.md - 採用／審査／ライフサイクルのレシピ
  • employer-troubleshooting.md - 雇用主側のエラー事例
  • auth-flow.md - 候補者と雇用主のオンボーディングおよび保存済みキーのフロー
  • troubleshooting.md - ロール共通の MCP トランスポート／保存済みキーに関する問題
• skills/workorai/scripts/credential-store.mjs - 同意に基づく、ロール対応のローカル MCP キー保存機能。
• bin/workorai-agent.mjs - インストーラー、MCP 設定ライター、診断機能、認証情報コマンドラッパー。

サポート対象

エージェントの対象	スキルの場所	MCP 設定
codex	~/.codex/skills/workorai	~/.codex/config.toml
claude	~/.claude/skills/workorai	~/.claude.json
opencode	~/.config/opencode/skills/workorai	~/.config/opencode/config.json
cursor	~/.cursor/skills/workorai	お使いの Cursor 環境でサポートされている WorkorAI MCP 設定を使用してください
openclaw	~/.agents/skills/workorai	~/.agents/mcp.json
qwen	~/.qwen/skills/workorai	お使いの Qwen Code 環境に合わせて MCP を設定してください
antigravity	~/.gemini/antigravity/skills/workorai	お使いの Antigravity 環境に合わせて MCP を設定してください
deepcode	~/.agents/skills/workorai	~/.agents/mcp.json
generic	~/.agents/skills/workorai	~/.agents/mcp.json

デフォルトの install コマンドは、正式版を ~/.agents/skills/workorai にインストールし、互換性のあるクライアントの場所にリンクまたはコピーします。

コマンド

npx @workorai/agent-kit --help
npx @workorai/agent-kit install --dry-run
npx @workorai/agent-kit configure --agent all
npx @workorai/agent-kit print-config --agent codex
npx @workorai/agent-kit doctor --agent all
npx @workorai/agent-kit credential get

認証情報

このスキルは、WorkorAI MCP キーをロールに応じて読み込みます。--role のデフォルトは candidate です。雇用主用の枠を使う場合は --role=employer を渡してください。

候補者用の読み込み順：

1. WORKORAI_MCP_API_KEY
2. OS のシークレットストア（アカウント candidate）
3. 共有ローカルフォールバック ~/.config/workorai/mcp-token

雇用主用の読み込み順：

1. WORKORAI_EMPLOYER_MCP_API_KEY
2. OS のシークレットストア（アカウント employer）
3. 共有ローカルフォールバック ~/.config/workorai/mcp-token-employer

デフォルトでは OS ストレージに保存します：

npx @workorai/agent-kit credential save                  # candidate (default)
npx @workorai/agent-kit credential save --role=employer

ヘッドレスのエージェントセッションでは、ベストエフォートのストレージを使用します：

npx @workorai/agent-kit credential save --best-effort --role=candidate
npx @workorai/agent-kit credential save --best-effort --role=employer

共有ファイルへのフォールバックは、ユーザーから明示的な同意を得た後にのみ使用してください：

npx @workorai/agent-kit credential save --shared-file --role=<role>

実際の WorkorAI MCP キーをリポジトリ、スクリーンショット、課題のテキスト、MCP 設定に記載しないでください。キーは wai_[REDACTED] のようにマスキングしてください。

スキルハブとの互換性

このリポジトリは、主要なスキル提供環境で直接取り込める構成になっています：

• GitHub：ライセンス、セキュリティポリシー、CI、コントリビューション向けドキュメントを備えた、単独で参照できるリポジトリです。
• npm：ワンコマンドでインストールできる @workorai/agent-kit CLI パッケージです。
• Codex/OpenAI 形式のスキル：標準のフォルダーは skills/workorai、設定ファイルは agents/openai.yaml です。
• Claude Code：.claude/skills/ または ~/.claude/skills/ にインストールできる標準の SKILL.md フォルダーです。
• OpenCode：.opencode/skills/、~/.config/opencode/skills/、または Claude 互換の場所にインストールできる標準の SKILL.md フォルダーです。
• Cursor：.cursor/skills/ または ~/.cursor/skills/ にインストールできる標準の SKILL.md フォルダーです。
• Qwen Code：.qwen/skills/ または ~/.qwen/skills/ にインストールできる標準の SKILL.md フォルダーです。
• Antigravity / Gemini Antigravity：~/.gemini/antigravity/skills/ にインストールできる標準の SKILL.md フォルダーです。
• Deep Code / DeepSeek：.deepcode/skills/ または共有の ~/.agents/skills/ にインストールできる標準の SKILL.md フォルダーです。
• skills.re などのレジストリ：少なくとも1つのスキルディレクトリを含むルートの skills/ フォルダーです。
• Cursor/Windsurf 互換のハブ：標準の SKILL.md フォルダーと、registry/ 内の汎用 MCP 設定に関するメモを備えています。

登録に関するメモは registry/submission-checklist.md にあります。

候補者のオンボーディング

個人向けの MCP アクセスを利用できない場合、このスキルは次の手順を案内します：

1. 登録してサインインします：https://workorai.com/candidate/login
2. プロフィールを完成させます：https://workorai.com/candidate/profile
3. プロフィール面談を完了し、評価を待ちます。
4. MCP キーを生成するかコピーします：https://workorai.com/candidate/home?tab=mcp
5. エージェントセッションにキーを貼り付けると、すぐに candidate.search_jobs を使用できます。

雇用主のオンボーディング

ユーザーが採用、求人掲載、候補者の確認を希望する場合、このスキルは次の手順を案内します：

1. サインインします：https://workorai.com/employer/login
2. Employer Dashboard を開き、Employer MCP カードを探します：https://workorai.com/employer/dashboard
3. カードから MCP キーを生成するかコピーします。
4. エージェントセッションにキーを貼り付けると、すぐに employer.* ツールを使用できます。
5. 今後の採用検索に備えて、--role=employer を指定して保存します。

雇用主向けの19個のツールで、採用からレビューまでの全プロセスをカバーします。ミニスキーマについては skills/workorai/references/employer-catalog.md を、4種類の呼び出し順序のレシピ（特定の求人から採用、自由形式の採用、採用ファネルのレビュー、保留中の招待の整理）と求人のライフサイクル（作成 → 公開 → クローズ → アーカイブ）については skills/workorai/references/employer-recipes.md を参照してください。

開発

npm run validate
npm run smoke
npm pack --dry-run

npm run smoke は一時ディレクトリにのみインストールし、ユーザーのエージェント設定には触れません。

リリース

1. CHANGELOG.md を更新します。
2. 検証、スモークテスト、npm pack --dry-run を実行します。
3. GitHub リリースにタグを付けます。
4. npm に公開します：

npm publish --access public

5. registry/submission-checklist.md を使用して、関連するスキルハブにリポジトリの URL を提出します。

ライセンス

MIT。詳しくは LICENSE を参照してください。