deepagents

Deepagents スキル

自律型コーディングエージェントを構築するための Langchain deep agents フレームワーク。エージェントハーネス、バックエンド、サブエージェント、human-in-the-loop、長期メモリ、ミドルウェア、および CLI ベースのエージェント開発に使用します。公式ドキュメントから生成されています。

このスキルを使用する場合

このスキルは次の場合にトリガーされるべきです:

• deepagents を扱うとき
• deepagents の機能や API について質問するとき
• deepagents のソリューションを実装するとき
• deepagents のコードをデバッグするとき
• deepagents のベストプラクティスを学ぶとき

クイックリファレンス

一般的なパターン

パターン 1: LangChain によるドキュメント ホームページLangChain + LangGraph検索...⌘KサポートGitHubLangSmith を試すLangSmith を試す検索...ナビゲーションコア機能バックエンドLangChainLangGraphディープエージェント統合学ぶリファレンスコントリビュートPython概要はじめにクイックスタートカスタマイズコア機能エージェントハーネスバックエンドサブエージェントヒューマン・イン・ザ・ループ長期メモリミドルウェアコマンドラインインターフェースCLI を使うこのページQuickstart組み込みバックエンドStateBackend (ephemeral)FilesystemBackend (local disk)StoreBackend (LangGraph store)CompositeBackend (router)バックエンドを指定する異なるバックエンドへのルーティング仮想ファイルシステムを使うポリシーフックを追加するプロトコルリファレンスコア機能バックエンドページをコピーディープエージェント用のファイルシステムバックエンドを選択して設定します。異なるバックエンドへのルートを指定し、仮想ファイルシステムを実装し、ポリシーを適用できます。ページをコピーディープエージェントは、ls、read_file、write_file、edit_file、glob、grep といったツールを通じて、エージェントにファイルシステムの表面を公開します。これらのツールは、プラグ可能なバックエンドを介して動作します。このページでは、バックエンドの選択方法、異なるパスを異なるバックエンドにルーティングする方法、独自の仮想ファイルシステム（例: S3 や Postgres）を実装する方法、ポリシーフックを追加する方法、そしてバックエンドプロトコルに準拠する方法について説明します。 ​クイックスタート ディープエージェントですぐに使用できる、あらかじめ構築されたファイルシステムバックエンドをいくつか紹介します: 組み込みバックエンド説明デフォルトagent = create_deep_agent() ステート内のエフェメラル。エージェントのデフォルトのファイルシステムバックエンドは langgraph ステートに保存されます。このファイルシステムは単一のスレッドに対してのみ永続化されることに注意してください。ローカルファイルシステムの永続化agent = create_deep_agent(backend=FilesystemBackend(root_dir="/Users/nh/Desktop/")) これにより、ディープエージェントがローカルマシンのファイルシステムにアクセスできるようになります。エージェントがアクセスできるルートディレクトリを指定できます。指定する root_dir は絶対パスでなければならないことに注意してください。永続ストア (LangGraph store)agent = create_deep_agent(backend=lambda rt: StoreBackend(rt)) これにより、スレッドをまたいで永続化される長期ストレージにエージェントがアクセスできるようになります。これは、複数の実行にわたってエージェントに適用される長期的なメモリや指示を保存するのに最適です。複合デフォルトではエフェメラル、/memories/ は永続化。複合バックエンドは最大限の柔軟性を持ちます。ファイルシステム内の異なるルートを、異なるバックエンドに向けるように指定できます。すぐに貼り付けられる例については、以下の複合ルーティングを参照してください。 ​組み込みバックエンド ​StateBackend (ephemeral) コピー# デフォルトでは StateBackend を提供します agent = create_deep_agent() # 内部では、次のようになっています from deepagents.backends import StateBackend agent = create_deep_agent( backend=(lambda rt: StateBackend(rt)) # ツールは runtime.state を通じて State にアクセスすることに注意してください ) 仕組み: 現在のスレッドの LangGraph エージェントステートにファイルを保存します。チェックポイントを介して、同じスレッド上の複数のエージェントターンにわたって永続化されます。最適な用途: エージェントが中間結果を書き込むためのスクラッチパッド。大きなツール出力の自動削除。エージェントはその後、それを少しずつ読み戻すことができます。 ​FilesystemBackend (local disk) コピーfrom deepagents.backends import FilesystemBackend agent = create_deep_agent( backend=FilesystemBackend(root_dir=".", virtual_mode=True) ) 仕組み: 設定可能な root_dir 配下の実際のファイルを読み書きします。オプションで virtual_mode=True を設定すると、root_dir 配下のパスをサンドボックス化して正規化します。安全なパス解決を使用し、可能な場合は安全でないシンボリックリンクのトラバーサルを防ぎ、高速な grep のために ripgrep を使用できます。最適な用途: マシン上のローカルプロジェクト CI サンドボックス マウントされた永続ボリューム ​StoreBackend (LangGraph store) コピーfrom langgraph.store.memory import InMemoryStore from deepagents.backends import StoreBackend agent = create_deep_agent( backend=(lambda rt: StoreBackend(rt)), # ツールは runtime.store を通じて Store にアクセスすることに注意してください store=InMemoryStore() ) 仕組み: ランタイムが提供する LangGraph BaseStore にファイルを保存し、スレッドをまたぐ永続ストレージを可能にします。最適な用途: すでに設定済みの LangGraph ストア（たとえば、BaseStore の背後にある Redis、Postgres、またはクラウド実装）で実行している場合。LangSmith Deployment を通じてエージェントをデプロイしている場合（エージェント用のストアが自動的にプロビジョニングされます）。 ​CompositeBackend (router) コピーfrom deepagents import create_deep_agent from deepagents.backends import CompositeBackend, StateBackend, StoreBackend from langgraph.store.memory import InMemoryStore composite_backend = lambda rt: CompositeBackend( default=StateBackend(rt), routes={ "/memories/": StoreBackend(rt), } ) agent = create_deep_agent( backend=composite_backend, store=InMemoryStore() # Store は backend ではなく create_deep_agent に渡されます ) 仕組み: パスプレフィックスに基づいて、ファイル操作を異なるバックエンドにルーティングします。一覧表示や検索結果において、元のパスプレフィックスを保持します。最適な用途: エージェントにエフェメラルストレージとスレッドをまたぐストレージの両方を提供したい場合、CompositeBackend を使用すると StateBackend と StoreBackend の両方を提供できます。単一のファイルシステムの一部として、エージェントに提供したい複数の情報ソースがある場合。たとえば、ある Store の /memories/ 配下に長期メモリが保存されており、/docs/ でドキュメントにアクセスできるカスタムバックエンドもある場合などです。 ​バックエンドを指定する create_deep_agent(backend=...) にバックエンドを渡します。ファイルシステムミドルウェアは、すべてのツール処理でこれを使用します。次のいずれかを渡せます: BackendProtocol を実装するインスタンス（たとえば、FilesystemBackend(root_dir=".")）、または ファクトリ BackendFactory = Callable[[ToolRuntime], BackendProtocol]（StateBackend や StoreBackend のようにランタイムを必要とするバックエンド向け）。省略した場合、デフォルトは lambda rt: StateBackend(rt) です。 ​異なるバックエンドへのルーティング 名前空間の一部を異なるバックエンドにルーティングします。一般に、/memories/* を永続化し、それ以外をすべてエフェメラルに保つために使用されます。 コピーfrom deepagents import create_deep_agent from deepagents.backends import CompositeBackend, StateBackend, FilesystemBackend composite_backend = lambda rt: CompositeBackend( default=StateBackend(rt), routes={ "/memories/": FilesystemBackend(root_dir="/deepagents/myagent", virtual_mode=True), }, ) agent = create_deep_agent(backend=composite_backend) 動作: /workspace/plan.md → StateBackend (エフェメラル) /memories/agent.md → /deepagents/myagent 配下の FilesystemBackend ls、glob、grep は結果を集約し、元のパスプレフィックスを表示します。注記: より長いプレフィックスが優先されます（たとえば、ルート "/memories/projects/" は "/memories/" を上書きできます）。StoreBackend のルーティングでは、エージェントランタイムがストア（runtime.store）を提供していることを確認してください。 ​仮想ファイルシステムを使う リモートまたはデータベースのファイルシステム（例: S3 や Postgres）をツール名前空間に投影するカスタムバックエンドを構築します。設計ガイドライン: パスは絶対パスです（/x/y.txt）。それらをストレージのキー/行にどのようにマッピングするかを決めます。ls_info と glob_info を効率的に実装します（可能であればサーバー側の一覧表示、そうでなければローカルフィルタ）。存在しないファイルや無効な正規表現パターンに対しては、ユーザーが読めるエラー文字列を返します。外部永続化の場合は、結果で files_update=None を設定します。files_update 辞書を返すべきなのは、ステート内バックエンドだけです。S3 スタイルの概略: コピーfrom deepagents.backends.protocol import BackendProtocol, WriteResult, EditResult from deepagents.backends.utils import FileInfo, GrepMatch class S3Backend(BackendProtocol): def init(self, bucket: str, prefix: str = ""): self.bucket = bucket self.prefix = prefix.rstrip("/") def _key(self, path: str) -> str: return f"{self.prefix}{path}" def ls_info(self, path: str) -> list[FileInfo]: # _key(path) 配下のオブジェクトを一覧表示し、FileInfo エントリ (path, size, modified_at) を構築します ... def read(self, file_path: str, offset: int = 0, limit: int = 2000) -> str: # オブジェクトを取得し、番号付きの内容またはエラー文字列を返します ... def grep_raw(self, pattern: str, path: str | None = None, glob: str | None = None) -> list[GrepMatch] | str: # 必要に応じてサーバー側でフィルタリングし、そうでなければ一覧表示して内容をスキャンします ... def glob_info(self, pattern: str, path: str = "/") -> list[FileInfo]: # キー全体にわたって path に対する相対で glob を適用します ... def write(self, file_path: str, content: str) -> WriteResult: # 作成専用のセマンティクスを適用し、WriteResult(path=file_path, files_update=None) を返します ... def edit(self, file_path: str, old_string: str, new_string: str, replace_all: bool = False) -> EditResult: # 読み取り → 置換（一意性を尊重するか replace_all かを選択）→ 書き込み → occurrences を返します ... Postgres スタイルの概略: Table files(path text primary key, content text, created_at timestamptz, modified_at timestamptz) ツール操作を SQL にマッピングします: ls_info は WHERE path LIKE $1 || '%' を使用します glob_info は SQL でフィルタリングするか、取得後に Python で glob を適用します grep_raw は拡張子または最終更新時刻で候補行を取得し、その後行をスキャンできます ​ポリシーフックを追加する バックエンドをサブクラス化またはラップして、エンタープライズルールを適用します。選択したプレフィックス配下での書き込み/編集をブロックします（サブクラス）: コピーfrom deepagents.backends.filesystem import FilesystemBackend from deepagents.backends.protocol import WriteResult, EditResult class GuardedBackend(FilesystemBackend): def init(self, *, deny_prefixes: list[str], **kwargs): super().init(**kwargs) self.deny_prefixes = [p if p.endswith("/") else p + "/" for p in deny_prefixes] def write(self, file_path: str, content: str) -> WriteResult: if any(file_path.startswith(p) for p in self.deny_prefixes): return WriteResult(error=f"Writes are not allowed under {file_path}") return super().write(file_path, content) def edit(self, file_path: str, old_string: str, new_string: str, replace_all: bool = False) -> EditResult: if any(file_path.startswith(p) for p in self.deny_prefixes): return EditResult(error=f"Edits are not allowed under {file_path}") return super().edit(file_path, old_string, new_string, replace_all) 汎用ラッパー（任意のバックエンドで動作します）: コピーfrom deepagents.backends.protocol import BackendProtocol, WriteResult, EditResult from deepagents.backends.utils import FileInfo, GrepMatch class PolicyWrapper(BackendProtocol): def init(self, inner: BackendProtocol, deny_prefixes: list[str] | None = None): self.inner = inner self.deny_prefixes = [p if p.endswith("/") else p + "/" for p in (deny_prefixes or [])] def _deny(self, path: str) -> bool: return any(path.startswith(p) for p in self.deny_prefixes) def ls_info(self, path: str) -> list[FileInfo]: return self.inner.ls_info(path) def read(self, file_path: str, offset: int = 0, limit: int = 2000) -> str: return self.inner.read(file_path, offset=offset, limit=limit) def grep_raw(self, pattern: str, path: str | None = None, glob: str | None = None) -> list[GrepMatch] | str: return self.inner.grep_raw(pattern, path, glob) def glob_info(self, pattern: str, path: str = "/") -> list[FileInfo]: return self.inner.glob_info(pattern, path) def write(self, file_path: str, content: str) -> WriteResult: if self._deny(file_path): return WriteResult(error=f"Writes are not allowed under {file_path}") return self.inner.write(file_path, content) def edit(self, file_path: str, old_string: str, new_string: str, replace_all: bool = False) -> EditResult: if self._deny(file_path): return EditResult(error=f"Edits are not allowed under {file_path}") return self.inner.edit(file_path, old_string, new_string, replace_all) ​プロトコルリファレンス バックエンドは BackendProtocol を実装する必要があります。必須エンドポイント: ls_info(path: str) -> list[FileInfo] 少なくとも path を持つエントリを返します。利用可能な場合は is_dir、size、modified_at を含めます。決定論的な出力のために path でソートします。read(file_path: str, offset: int = 0, limit: int = 2000) -> str 番号付きの内容を返します。ファイルが存在しない場合は、"Error: File '/x' not found" を返します。grep_raw(pattern: str, path: Optional[str] = None, glob: Optional[str] = None) -> list[GrepMatch] | str 構造化されたマッチを返します。無効な正規表現の場合は、"Invalid regex pattern: ..." のような文字列を返します（例外を発生させないでください）。glob_info(pattern: str, path: str = "/") -> list[FileInfo] マッチしたファイルを FileInfo エントリとして返します（なければ空のリスト）。write(file_path: str, content: str) -> WriteResult 作成専用。競合時は WriteResult(error=...) を返します。成功時は path を設定し、ステートバックエンドの場合は files_update={...} を設定します。外部バックエンドは files_update=None を使用する必要があります。edit(file_path: str, old_string: str, new_string: str, replace_all: bool = False) -> EditResult replace_all=True でない限り、old_string の一意性を適用します。見つからない場合はエラーを返します。成功時は occurrences を含めます。サポートする型: WriteResult(error, path, files_update) EditResult(error, path, files_update, occurrences) FileInfo のフィールド: path（必須）、オプションで is_dir、size、modified_at。GrepMatch のフィールド: path、line、text。GitHub でこのページを編集するか、issue を報告してください。これらのドキュメントを Claude、VSCode などに MCP 経由で接続し、リアルタイムの回答を得られます。このページは役に立ちましたか？はいいいえエージェントハーネス機能前へサブエージェント次へ⌘ILangChain によるドキュメント ホームページgithubxlinkedinyoutubeリソースフォーラム変更履歴LangChain AcademyTrust Center会社概要採用情報ブログgithubxlinkedinyoutubePowered by

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パターン 2: LangChain によるドキュメント ホームページLangChain + LangGraph検索...⌘KサポートGitHubLangSmith を試すLangSmith を試す検索...ナビゲーションコア機能エージェントハーネス機能LangChainLangGraphディープエージェント統合学ぶリファレンスコントリビュートPython概要はじめにクイックスタートカスタマイズコア機能エージェントハーネスバックエンドサブエージェントHuman-in-the-loop長期メモリミドルウェアコマンドラインインターフェースCLI の使用このページの内容ファイルシステムアクセス大きなツール結果の退避プラグイン可能なストレージバックエンドタスク委譲 (サブエージェント)会話履歴の要約未解決のツール呼び出しの修復To-do リストのトラッキングHuman-in-the-loopプロンプトキャッシュ (Anthropic)コア機能エージェントハーネス機能ページをコピーページをコピー私たちは deepagents を「エージェントハーネス」と考えています。これは他のエージェントフレームワークと同じコアのツール呼び出しループですが、組み込みのツールと機能を備えています。このページでは、エージェントハーネスを構成するコンポーネントを列挙します。​ファイルシステムアクセス このハーネスはファイルシステム操作用の 6 つのツールを提供し、ファイルをエージェントの環境における第一級の存在にします。 ツール説明lsメタデータ (サイズ、更新時刻) 付きでディレクトリ内のファイルを一覧表示するread_file行番号付きでファイル内容を読み取る。大きなファイル向けに offset/limit をサポートするwrite_file新しいファイルを作成するedit_fileファイル内で正確な文字列置換を実行する (グローバル置換モード付き)globパターンに一致するファイルを検索する (例: **/*.py)grep複数の出力モード (ファイルのみ、コンテキスト付き内容、またはカウント) でファイル内容を検索する ​大きなツール結果の退避 FilesystemMiddleware は、大きなツール結果がトークンのしきい値を超えたときに自動的にファイルシステムへ退避させ、コンテキストウィンドウの飽和を防ぎます。仕組み: ツール呼び出しの結果のサイズを監視します (デフォルトのしきい値: 20,000 トークン、tool_token_limit_before_evict で設定可能) 超過した場合、設定されたバックエンドを使用して結果を書き込みます ツール結果を切り詰めたプレビューとファイル参照に置き換えます エージェントは必要に応じてファイルシステムから完全な結果を読み取ることができます ​プラグイン可能なストレージバックエンド このハーネスはファイルシステム操作をプロトコルの背後に抽象化し、さまざまなユースケースに応じて異なるストレージ戦略を可能にします。利用可能なバックエンド: StateBackend - 一時的なインメモリストレージ ファイルはエージェントの状態に存在します (会話とともにチェックポイントされます) スレッド内では永続しますが、スレッドをまたいでは永続しません 一時的な作業ファイルに有用です FilesystemBackend - 実際のファイルシステムアクセス 実際のディスクから読み書きします 仮想モード (ルートディレクトリにサンドボックス化) をサポートします システムツールと統合します (grep には ripgrep) セキュリティ機能: パス検証、サイズ制限、シンボリックリンクの防止 StoreBackend - 会話をまたいで永続するストレージ 永続性のために LangGraph の BaseStore を使用します assistant_id ごとに名前空間が分かれます ファイルは会話をまたいで永続します 長期メモリやナレッジベースに有用です CompositeBackend - 異なるパスを異なるバックエンドにルーティングします 例: / → StateBackend、/memories/ → StoreBackend ルーティングには最長プレフィックスマッチを使用します ハイブリッドなストレージ戦略を可能にします 設定の詳細と例についてはバックエンドを参照してください。 ​タスク委譲 (サブエージェント) このハーネスでは、メインエージェントが分離されたマルチステップタスクのために一時的な「サブエージェント」を作成できます。役立つ理由: コンテキストの分離 - サブエージェントの作業がメインエージェントのコンテキストを乱しません 並列実行 - 複数のサブエージェントを同時に実行できます 特化 - サブエージェントは異なるツール/設定を持てます トークン効率 - 大きなサブタスクのコンテキストが単一の結果に圧縮されます 仕組み: メインエージェントは task ツールを持ちます 呼び出されると、独自のコンテキストを持つ新しいエージェントインスタンスを作成します サブエージェントは完了まで自律的に実行します メインエージェントに単一の最終レポートを返します サブエージェントはステートレスです (複数のメッセージを返すことはできません) デフォルトのサブエージェント: 「general-purpose」サブエージェントが自動的に利用可能です デフォルトでファイルシステムツールを持ちます 追加のツール/ミドルウェアでカスタマイズできます カスタムサブエージェント: 特定のツールを持つ特化したサブエージェントを定義します 例: code-reviewer、web-researcher、test-runner subagents パラメータで設定します ​会話履歴の要約 このハーネスは、トークン使用量が過剰になったときに古い会話履歴を自動的に圧縮します。設定: モデルプロファイルの max_input_tokens の 85% でトリガーされます トークンの 10% を直近のコンテキストとして保持します モデルプロファイルが利用できない場合は、170,000 トークンのトリガー / 6 メッセージ保持にフォールバックします 古いメッセージはモデルによって要約されます 役立つ理由: コンテキストの上限に達することなく非常に長い会話を可能にします 古い履歴を圧縮しつつ直近のコンテキストを保持します エージェントに対して透過的です (特別なシステムメッセージとして表示されます) ​未解決のツール呼び出しの修復 このハーネスは、ツール呼び出しが結果を受け取る前に中断またはキャンセルされたときに、メッセージ履歴を修正します。問題: エージェントがツール呼び出しを要求します: 「X を実行してください」 ツール呼び出しが中断されます (ユーザーによるキャンセル、エラーなど) エージェントは AIMessage に tool_call があるものの、対応する ToolMessage がありません これにより無効なメッセージシーケンスが発生します 解決策: 結果を持たない tool_calls を含む AIMessage オブジェクトを検出します 呼び出しがキャンセルされたことを示す合成の ToolMessage 応答を作成します エージェント実行前にメッセージ履歴を修復します 役立つ理由: 不完全なメッセージチェーンによるエージェントの混乱を防ぎます 中断やエラーを適切に処理します 会話の一貫性を維持します ​To-do リストのトラッキング このハーネスは、エージェントが構造化されたタスクリストを維持するために使用できる write_todos ツールを提供します。機能: ステータス ('pending'、'in_progress'、'completed') 付きで複数のタスクを追跡します エージェントの状態に永続化されます エージェントが複雑なマルチステップ作業を整理するのに役立ちます 長時間実行されるタスクや計画に有用です ​Human-in-the-loop このハーネスは、指定されたツール呼び出しでエージェントの実行を一時停止し、人間による承認や変更を可能にします。この機能は interrupt_on パラメータを通じてオプトインします。設定: ツール名から割り込み設定へのマッピングを指定して interrupt_on を create_deep_agent に渡します 例: interrupt_on={"edit_file": True} は毎回の編集前に一時停止します 承認メッセージを提供したり、ツール入力を変更したりできます 役立つ理由: 破壊的な操作に対する安全ゲート 高コストな API 呼び出しの前のユーザー検証 インタラクティブなデバッグとガイダンス ​プロンプトキャッシュ (Anthropic) このハーネスは Anthropic のプロンプトキャッシュ機能を有効にし、冗長なトークン処理を削減します。仕組み: ターンをまたいで繰り返されるプロンプトの部分をキャッシュします 長いシステムプロンプトのレイテンシとコストを大幅に削減します Anthropic 以外のモデルでは自動的にスキップされます 役立つ理由: システムプロンプト (特にファイルシステムのドキュメントを含む場合) は 5k トークン以上になることがあります これらはキャッシュなしで毎ターン繰り返されます キャッシュにより約 10 倍の高速化とコスト削減が得られます GitHub でこのページを編集するか、issue を報告してください。これらのドキュメントを Claude、VSCode などに MCP 経由で接続し、リアルタイムの回答を得られます。このページは役に立ちましたか?はいいいえDeep Agents をカスタマイズする前へバックエンド次へ⌘ILangChain によるドキュメント ホームページgithubxlinkedinyoutubeリソースフォーラム変更履歴LangChain AcademyTrust Center会社概要採用情報ブログgithubxlinkedinyoutubePowered by

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コードパターンの例

例 1 (python):

from langchain.chat_models import init_chat_model
from deepagents import create_deep_agent

model = init_chat_model(model="openai:gpt-5")
agent = create_deep_agent(model=model)

例 2 (sql):

from deepagents.backends import FilesystemBackend

agent = create_deep_agent(
    backend=FilesystemBackend(root_dir=".", virtual_mode=True)
)

参照ファイル

このスキルには、references/ 内に包括的なドキュメントが含まれています。

• capabilities.md - 機能のドキュメント
• core.md - コアのドキュメント
• getting_started.md - はじめにのドキュメント
• tools.md - ツールのドキュメント

詳細な情報が必要な場合は、view を使用して特定の参照ファイルを読み取ってください。

このスキルの使い方

初心者の方へ

基礎的な概念については、getting_started または tutorials の参照ファイルから始めてください。

特定の機能について

詳細な情報については、適切なカテゴリの参照ファイル（api、guides など）を使用してください。

コード例について

上記のクイックリファレンスセクションには、公式ドキュメントから抽出された一般的なパターンが含まれています。

リソース

references/

公式ソースから抽出された整理済みのドキュメントです。これらのファイルには以下が含まれます。

• 詳細な説明
• 言語注釈付きのコード例
• 元のドキュメントへのリンク
• クイックナビゲーション用の目次

scripts/

一般的な自動化タスク用のヘルパースクリプトをここに追加します。

assets/

テンプレート、ボイラープレート、またはサンプルプロジェクトをここに追加します。

注意事項

• このスキルは公式ドキュメントから自動生成されました
• 参照ファイルは元のドキュメントの構造と例を保持しています
• コード例には、より良いシンタックスハイライトのための言語検出が含まれています
• クイックリファレンスパターンは、ドキュメント内の一般的な使用例から抽出されています

更新

このスキルを更新されたドキュメントでリフレッシュするには：

1. 同じ設定でスクレイパーを再実行します
2. スキルは最新の情報で再ビルドされます