community-skill-radar

コミュニティスキルレーダー

概要

最適なスキルのアイデアは、推測から生まれるのではなく、コミュニティが実際に困っていることから生まれます。コミュニティスキルレーダーは3日ごとにRedditをスキャンし、OpenClawに関する問題点、機能リクエスト、スキルの不足について言及している投稿やコメントを探します。シグナルの強さ（賛成票、コメントの深さ、再発頻度）に基づいてスコアを付け、リポジトリのルートに優先順位付きの PROPOSALS.md を作成します。

提案を確認し、何を作るかはあなたが決めます。レーダーは、シグナルを見逃さないようにするだけです。

呼び出すタイミング

• 3日ごとに自動実行（cron）
• コミュニティのニーズを最新の状況で確認したいときに手動実行
• 新しいスキル群の計画を立てる前

検索対象のサブレディット

サブレディット	理由
openclaw	OpenClawの主要コミュニティ
LocalLLaMA	ローカルAIのユーザーが集まり、多くがOpenClawを実行しています
ClaudeAI	Claudeのエコシステム。OpenClawユーザーと重なる部分があります
MachineLearning	より幅広いAI実践者
AIAgents	エージェントに特化した議論

--subreddits でカスタムのサブレディットを設定できます。

シグナルのスコアリング

各候補を5つの観点で評価します。

シグナル	重み	情報源
賛成票	2x	投稿／コメントのスコア
コメントの深さ	1.5x	返信数。議論が多いほどシグナルが強くなります
再発頻度	3x	同じ問題点が複数の投稿に現れること
キーワード密度	1x	問題点／リクエストに関するキーワードの集中度
新しさ	1.5x	新しい投稿ほど高いスコアになります（7日間で減衰）

使用方法

python3 radar.py --scan                     # Full scan, write PROPOSALS.md
python3 radar.py --scan --lookback 7        # Scan last 7 days (default: 3)
python3 radar.py --scan --subreddits openclaw,LocalLLaMA
python3 radar.py --scan --min-score 5.0     # Only proposals scoring ≥5.0
python3 radar.py --status                   # Last scan summary from state
python3 radar.py --history                  # Show past scan results
python3 radar.py --format json              # Machine-readable output

cronの起動時の動作

3日ごとの午前9時に実行します。

1. Redditの公開JSON APIを使い、設定済みの各サブレディットから最近の投稿を取得します（認証不要）
2. OpenClaw関連のキーワードを含む投稿／コメントに絞り込みます
3. 問題点と機能リクエストのシグナルを抽出します
4. 各候補にスコアを付けます
5. 以前に確認した提案と重複しないようにします（状態に保存）
6. リポジトリのルートに PROPOSALS.md を作成します
7. 概要を標準出力に表示します

PROPOSALS.md の形式

# Skill Proposals — Community Radar

*Last scanned: 2026-03-16 09:00 | 5 subreddits | 14 candidates*

## High Signal (score ≥ 8.0)

### 1. Skill auto-update mechanism (score: 12.4)
- **Source:** r/openclaw — "Anyone else manually pulling skill updates?"
- **Signal:** 47 upvotes, 23 comments, seen 3 times across 2 subreddits
- **Pain point:** No way to update installed skills without manual git pull
- **Potential skill:** `skill-auto-updater` — checks upstream repos for new versions

### 2. Context window usage dashboard (score: 9.1)
- **Source:** r/LocalLLaMA — "My openclaw agent keeps losing context mid-task"
- **Signal:** 31 upvotes, 18 comments
- **Pain point:** No visibility into how much context each skill consumes
- **Potential skill:** `context-usage-dashboard` — real-time token budget display

## Medium Signal (score 4.0–8.0)

...

## Previously Seen (already in state — not re-proposed)

...

手順

ステップ1 — cronの実行を待つ（または手動で実行する）

python3 radar.py --scan

ステップ2 — PROPOSALS.md を確認する

リポジトリのルートにある PROPOSALS.md を開きます。シグナルの強い提案は、コミュニティが最も強く訴えているものです。

ステップ3 — 作りたい提案に取り組む

作ることに決めた提案ごとに、次のいずれかを行います。

• エージェントに作成を依頼します："Build a skill for <pain point> using create-skill"
• コミュニティ向けにGitHub issueを作成します

ステップ4 — 対応済みの提案としてマークする

python3 radar.py --mark-actioned "skill-auto-updater"

これにより、提案は状態内の「対応済み」リストに移され、今後のスキャンで再提案されなくなります。

状態

スキャン結果、確認済みの提案、対応済みの項目は ~/.openclaw/skill-state/community-skill-radar/state.yaml に保存されます。

フィールド：last_scan_at、subreddits、proposals リスト、actioned リスト、scan_history。

注意事項

• reddit.com/<subreddit>/search.json にあるRedditの公開JSON APIを使用します。認証は不要です。Redditのガイドラインを遵守するため、リクエストは2秒に1回に制限されます。
• Redditへの投稿、コメント、その他の操作は一切行いません。読み取り専用のスキャンです。
• PROPOSALS.md はデフォルトでgitignore対象です（ローカル作業用ドキュメント）。まだ .gitignore にない場合は追加してください。