felo-superAgent

Felo SuperAgent スキル

制約（最初に必ずお読みください）

これらのルールは必須です。いずれかに違反すると、動作が正しくなくなります。

1. 必ず --json フラグを使用してください。 スクリプトは必ず JSON モード（--json）で実行してください。Claude Code の Bash ツールでは、標準出力は常にキャプチャされ、ユーザーに直接ストリーミングされることはありません。JSON モードでは構造化された応答として回答全体が返され、それを Claude がテキストとして出力できます。状態 ID は、JSON 応答のフィールド thread_short_id と live_doc_short_id から抽出します。

2. 回答は必ずテキストとしてそのまま出力してください。 スクリプトの実行後、JSON 出力から data.answer を読み取り、回答テキストとして一字一句そのまま出力してください。要約、言い換え、補足説明の追加はしないでください。ユーザーに内容全体が表示されるよう、完全にそのまま出力してください。その後、data.image_urls が空でない場合は、直後に画像リンクを追加してください。画像ごとに 1 行で、次の形式にします：title。

3. 会話を作成する場合、--live-doc-id は必須です。 --live-doc-id を指定せずに run_superagent.mjs を実行してはいけません。まだ ID がない場合は、先に取得してください（下記のステップ 2 を参照）。

4. あらゆる取得元の live_doc_id を再利用してください。 このセッションの過去の操作で live_doc_id をすでに取得している場合は、以前の SuperAgent 呼び出し、felo-livedoc スキルの操作、ユーザーから提供された入力、その他のスキルのいずれで取得したかを問わず、その ID をそのまま使用してください。LiveDoc の一覧を再取得してはいけません。どの取得元からも live_doc_id を入手できない場合に限り、一覧を取得してください。（注：live_doc_id は API フィールド live_doc_short_id および [state] 出力キー live_doc_short_id に対応します。）

5. 1 セッションにつき LiveDoc は 1 つです。 セッション内のすべての会話で、同じ --live-doc-id を使用してください。ユーザーが明示的に「新しいキャンバスを開く」「新しい LiveDoc を開始する」「新しいワークスペースを作成する」と依頼しない限り、新しい LiveDoc を作成してはいけません。

6. デフォルトの動作は、新しい会話ではなくフォローアップです。 最初の質問の後、ユーザーからのメッセージはすべてフォローアップです。前回の応答から --thread-id を渡してください。--thread-id を省略して（同じ LiveDoc 上で新しいスレッドを開始して）よいのは、次の場合に限ります。

   • ユーザーが明示的に「新しいトピック」「話題を変える」「最初からやり直す」と言った場合
   • ユーザーの意図に特定の --skill-id が必要（例：ツイートの作成、ロゴデザイン、商品画像の作成）で、現在のスレッドがそのスキルで作成されていない場合。--skill-id は新しい会話でのみ有効なためです。

7. 状態は必ず保存してください。 呼び出しのたびに、stderr の [state] 行から thread_short_id と live_doc_id（live_doc_short_id として出力されます）を抽出してください。次の呼び出しでは、これらの ID を使用してください。これらの ID を失うと、会話の継続性が損なわれます。

8. スキル ID の選択（新しい会話のみ）。 新しい会話を作成するとき（--thread-id がない場合）は、ユーザーの意図を分析し、対応しているスキル ID に該当するか判断してください。

   利用可能なスキル ID：

   • twitter-writer — ツイート／X 投稿の作成、下書き、投稿用
   • logo-and-branding — ロゴ、ブランドデザイン、ビジュアルアイデンティティの作成用
   • ecommerce-product-image — E コマース向けの商品画像の生成用

   選択ロジック：

   • ユーザーが特定のスキル ID を明示的に指定した場合は、指定された値を使用します
   • ユーザーの意図が上記のいずれかに明確に該当する場合は、その値を --skill-id に指定します
   • いずれにも該当しない場合は、--skill-id を指定しません（一般的な会話モード）
   • --skill-id が有効なのは、新しい会話を作成する場合のみです。フォローアップモード（--thread-id がある場合）では無視されます。

9. スキルを使った新しい会話でのブランドスタイル選択。 スキル ID（twitter-writer、logo-and-branding、ecommerce-product-image）を使って新しい会話を開始する場合は、run_superagent.mjs を呼び出す前に、必ずスタイルライブラリを取得し、ユーザーにスタイルを選んでもらってください。選択したスタイルは --ext '{"brand_style_requirement":"<style_string>"}' で渡します。詳しい手順については、ステップ 4.5 を参照してください。

   • スタイル文字列は、各エントリーについて run_style_library.mjs が出力するテキストブロックそのものです。フィールドはカテゴリーによって異なります。
     • TWITTER：Style name ＋ Style labels（言語対応）＋ Style DNA ＋ Cover file ID（null の場合は省略）
     • IMAGE：存在する項目に応じて、Style name ＋ Style labels ＋ Style DNA または Cover file ID
   • スキルに合ったカテゴリーを使用してください。twitter-writer には TWITTER、logo-and-branding と ecommerce-product-image には IMAGE を使用します。
   • ラベルをユーザーの言語で取得できるよう、必ず run_style_library.mjs に --accept-language を渡してください。
   • ユーザーがすでにスタイルを指定している場合（名前の指定、またはスタイルブロックの貼り付け）、取得を省略し、ユーザーが選んだスタイルをそのまま使用してください。
   • スタイルライブラリからエントリーが返されない場合は、--ext を付けずに進めてください。
   • --ext は新しい会話でのみ有効です。フォローアップモード（--thread-id）では決して渡さないでください。

10. **安易に新しい LiveDoc を作成しないでください。**既存のものを再利用してください。ユーザーが新しいキャンバス／ワークスペースを明示的にリクエストした場合のみ、新規作成できます。

使用する場面

ユーザーが次のことを希望する場合に、このスキルを起動します。

• **SuperAgent との会話：**リアルタイムのストリーミング出力を伴う、Felo SuperAgent との AI 会話
• **継続的な会話：**永続的な LiveDoc キャンバスで行う複数ターンの質疑応答
• **ロゴとブランディング：**ロゴやブランドデザインの作成（logo-and-branding スキルを自動選択）
• **E コマース画像：**商品画像の生成（ecommerce-product-image スキルを自動選択）
• **ツールを活用した回答：**画像生成、ドキュメント作成、PPT 生成、Twitter/X 検索などを含む可能性のある回答
• **ストリーミング応答：**Server-Sent Events（SSE）を使用したリアルタイムの回答生成

起動キーワード：

• 英語：superagent、super agent、stream chat、streaming conversation、livedoc conversation、continuous chat、follow-up question、create a logo、brand design、product image、e-commerce image
• 簡体字中国語（ピンイン）：chao ji zhu shou、liu shi dui hua、lian xu dui hua、zhui wen、she ji logo、pin pai she ji、dian shang tu pian
• 繁体字中国語（ピンイン）：chao ji zhu shou、liu shi dui hua、lian xu dui hua、zhui wen、she ji logo、pin pai she ji、dian shang tu pian
• 日本語（ローマ字）：suupaa eejento、sutoriimingu kaiwa、keizoku kaiwa、rogo sakusei、shouhin gazou

明示的なコマンド：/felo-superAgent、「use felo superagent」、「felo superagent」

次の場合は使用しないでください：

• あらゆる種類のツイート／X 投稿の作成（代わりに felo-twitter-writer を使用）
• 単発の簡単な質疑応答やリアルタイム情報の検索（felo-search を優先）
• Web ページの内容取得のみ（felo-web-fetch を使用）
• PPT／スライドの生成のみ（felo-slides を使用）
• LiveDoc ナレッジベースの管理のみ（felo-livedoc を使用）
• Twitter/X の検索のみ（felo-x-search を使用）

セットアップ

1. API キーを取得する

1. felo.ai にアクセスして、ログイン（または登録）します
2. 右上のアバターをクリックし、［Settings］を選択します
3. ［API Keys］タブに移動します
4. ［Create New Key］をクリックして、新しい API Key を生成します
5. API Key をコピーし、安全な場所に保存します

2. API キーを設定する

スクリプト（run_superagent.mjs、run_style_library.mjs）は、API キーを FELO_API_KEY 環境変数からのみ読み込みます。felo config set CLI コマンドは ~/.felo/config.json に書き込みますが、これらのスクリプトはそこを読み込みません。環境変数のみがサポートされる方法です。

Linux/macOS：

export FELO_API_KEY="your-api-key-here"

永続的に設定するには、シェルのプロファイル（~/.bashrc または ~/.zshrc）に追加します。

echo 'export FELO_API_KEY="your-api-key-here"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Windows（PowerShell）：

$env:FELO_API_KEY="your-api-key-here"

Windows（CMD）：

set FELO_API_KEY=your-api-key-here

3. 依存関係：felo-livedoc

このスキルは、LiveDoc の取得と作成に felo-livedoc スキルを使用します。felo-livedoc/scripts/run_livedoc.mjs が felo-superAgent/ と同じ階層にあることを確認してください。

実行方法

このスキルが起動されたら、以下の手順を順番どおりに厳密に実行してください。すべてのコマンドは Bash ツールを使用して実行します。

Step 1：API キーを確認する

if [ -z "$FELO_API_KEY" ]; then
  echo "ERROR: FELO_API_KEY not set"
  exit 1
fi

設定されていない場合は処理を停止し、上記のセットアップ手順をユーザーに提示してください。

ステップ 2：live_doc_id を取得する

このステップでは、会話を作成する前に、有効な --live-doc-id を必ず用意します。（注：live_doc_id は API フィールド live_doc_short_id に対応します。）

2a. このセッション内の何らかのソースから、すでに live_doc_id を取得している場合： ステップ 3 に進みます。同じ ID を再利用します。ソースには、以前の SuperAgent 呼び出しの [state] 出力（live_doc_short_id フィールド）、felo-livedoc スキルの操作（作成、一覧表示など）、ユーザーから提供された入力、または LiveDoc ID を返したその他のスキルが含まれます。

2b. どのソースからも live_doc_id を取得できていない場合 — LiveDoc の一覧を取得します：

node felo-livedoc/scripts/run_livedoc.mjs list --json

JSON 出力を解析します。レスポンスには data.items が含まれます。これは、更新日時の降順で並んだ LiveDoc オブジェクトの配列です。最初に is_shared === false となる項目を見つけ、その short_id を live_doc_id として使用します。is_shared === true の項目は絶対に選ばないでください — 共有 LiveDoc は他のプロジェクトに属しており、502 エラーが発生します。

レスポンスの例：

{
  "status": "ok",
  "data": {
    "total": 3,
    "items": [
      { "short_id": "abc123", "name": "Shared Project", "is_shared": true, "modified_at": "..." },
      { "short_id": "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt", "name": "My Workspace", "is_shared": false, "modified_at": "..." },
      ...
    ]
  }
}

使用方法：live_doc_id = data.items.find(i => !i.is_shared)?.short_id

2c. is_shared === false の項目が存在しない場合（または一覧が空の場合）— 新規作成します：

node felo-livedoc/scripts/run_livedoc.mjs create --name "SuperAgent Workspace" --json

JSON 出力を解析し、data.short_id を live_doc_id として取り出します。

レスポンスの例：

{
  "status": "ok",
  "data": {
    "short_id": "NewDocId123abc",
    "name": "SuperAgent Workspace",
    ...
  }
}

2d. ユーザーが新しいキャンバス／ワークスペースを明示的に要求した場合：

新しい LiveDoc を作成し（2c と同じ）、以降のすべての呼び出しで新しい ID を使用します。古い live_doc_id は破棄します。

ステップ 3：会話モードを決定する

これが新しい会話かフォローアップかを判断します：

条件	モード	渡す値
セッションで最初の質問（まだ thread_short_id がない）	新しい会話	--live-doc-id のみ
ユーザーがフォローアップを依頼／トピックを継続する（デフォルト）	フォローアップ	--thread-id と --live-doc-id
ユーザーが「新しいトピック」／「話題を変える」と明示する	新しい会話	--live-doc-id のみ（同じ LiveDoc）
ユーザーの意図に、現在のスレッドと一致しない --skill-id が必要	新しい会話	--live-doc-id + --skill-id（同じ LiveDoc）
ユーザーが「新しいキャンバス」／「新しい LiveDoc」と明示する	新しい会話	ステップ 2d で取得した新しい --live-doc-id

重要： 最初のメッセージ以降、ユーザーからのメッセージは常にフォローアップとして扱います。ユーザーが明示的に要求した場合にのみ、新しい会話として扱います。

ステップ 4：スキル ID を決定する（新しい会話のみ）

新しい会話（--thread-id がない場合）であれば、ユーザーの意図を分析します：

利用可能なスキル ID：

• twitter-writer — ツイート／X の投稿の作成、下書き、投稿用
• logo-and-branding — ロゴ、ブランドデザイン、ビジュアルアイデンティティの作成用
• ecommerce-product-image — E コマース向けの商品画像の生成用

決定方法：

1. ユーザーがスキル ID を明示的に指定した場合は、その値を使用します
2. それ以外の場合は、ユーザーのリクエストを分析し、上記のいずれかに該当するか判断します
3. どれにも該当しない場合は、--skill-id を渡さないでください

フォローアップ（--thread-id が設定されている場合）であれば、このステップは完全にスキップします。フォローアップモードでは --skill-id は無視されます。

ステップ 4.5：ブランドスタイルの取得と選択（新しいスキルの会話のみ）

このステップを実行するタイミング： 新しい会話で、かつステップ 4 でスキル ID（twitter-writer、logo-and-branding、または ecommerce-product-image）が決定された場合にのみ実行します。フォローアップの会話、または一般的な会話（スキルなし）では、このステップを完全にスキップしてください。

カテゴリの対応関係：

スキル ID	スタイルカテゴリ
twitter-writer	TWITTER
logo-and-branding	IMAGE
ecommerce-product-image	IMAGE

4.5a. ユーザーがすでにスタイルを指定している場合（名前で指定、またはスタイルブロックを貼り付けている場合）は、それを直接使用し、4.5d に進んでください。

4.5b. スタイルリストを取得します（名前のみ）：

重要：Style DNA の内容は非常に大きいため、Bash ツールの出力が途中で切り捨てられないよう、必ず --json を使用し、Node.js で名前／ラベルのみを抽出してください。リスト取得のために run_style_library.mjs を --json なしで呼び出さないでください。

# For twitter-writer
node felo-superAgent/scripts/run_style_library.mjs --category TWITTER --accept-language en --json | node -e "
const d=require('fs').readFileSync('/dev/stdin','utf8');
const j=JSON.parse(d);
const list=j.list||[];
const user=list.filter(s=>!s.recommended);
const rec=list.filter(s=>s.recommended);
if(user.length){console.log('[Your styles]');user.forEach((s,i)=>{const labels=(s.content?.labels?.en||[]).join(', ');console.log((i+1)+'. '+s.name+(labels?' — '+labels:''));});}
if(rec.length){console.log('[Recommended styles]');rec.forEach((s,i)=>{const labels=(s.content?.labels?.en||[]).join(', ');console.log((user.length+i+1)+'. '+s.name+(labels?' — '+labels:''));});}
if(!list.length)console.log('(No styles found)');
"

# For logo-and-branding or ecommerce-product-image
node felo-superAgent/scripts/run_style_library.mjs --category IMAGE --accept-language en --json | node -e "
const d=require('fs').readFileSync('/dev/stdin','utf8');
const j=JSON.parse(d);
const list=j.list||[];
if(list.length){list.forEach((s,i)=>{const labels=(s.content?.labels?.en||s.content?.tags?.en||[]).join(', ');console.log((i+1)+'. '+s.name+(labels?' — '+labels:''));});}
else console.log('(No styles found)');
"

en をユーザーの言語に対応する --accept-language の値（zh、ja、ko、en）に置き換えてください。また、Node.js スクリプト内の .labels?.en も該当する値に合わせて更新してください（例：中国語の場合は .labels?.zh）。

4.5c. スタイルをユーザーに提示し、選択を依頼します：

完全なリストをプレーンテキストで出力してください。取得したすべてのスタイルに連番を付けます。AskUserQuestion ツールは絶対に使用しないでください（選択肢が 4 つに制限され、スタイルが黙って省略されます）。ユーザーに代わってスタイルを事前選択したり、絞り込んだりしないでください。最後に必ず「指定なし」の選択肢を追加してください。先に進む前に、ユーザーからのプレーンテキストでの返信を待ってください。

出力例：

Here are the available writing styles — choosing one will make the output more accurate:

[Your styles]
1. My Bold Voice — bold, provocative

[Recommended styles]
2. darioamodei — Thoughtful long-form essays
3. Casual & Witty — humor, relatable
...(ALL styles listed, none omitted)

0. No preference — use default style

ユーザーが「指定なし」（0）を選択した場合、またはリストが空の場合は、--ext を指定せずにステップ 5 に進んでください。

4.5d. --ext の値を作成します：

選択されたスタイルのテキストブロック全体（スクリプトが出力した内容と完全に同じもの）を取得し、brand_style_requirement の値として使用してください。ブロックに複数の行が含まれる場合は、改行を \n に、フィールド値内の二重引用符を \" にして、1 つの JSON 文字列にシリアライズしてください。

スタイルブロックの出力例：

Style name: darioamodei
Style labels: Thoughtful long-form essays
Style DNA: # Dario Amodei (@DarioAmodei) Tweet Writing Style DNA\n\n## Style Overview\nDario writes like a serious intellectual...

--ext としてシリアライズした例：

--ext '{"brand_style_requirement":"Style name: darioamodei\nStyle labels: Thoughtful long-form essays\nStyle DNA: # Dario Amodei (@DarioAmodei) Tweet Writing Style DNA\n\n## Style Overview\nDario writes like a serious intellectual..."}'

重要： brand_style_requirement の値は完全かつ一字一句そのまま渡してください。Style DNA を省略してはいけません。スタイルの内容が一部欠けると、出力品質が低下します。

ステップ 5：スクリプトを実行する

コマンドを組み立てて実行します。必ず --json を使用してください。Claude Code の Bash ツールでは、標準出力はユーザーにストリーミングされず、キャプチャされます。JSON モードでは、完全な回答が構造化されたレスポンスとして返されます。

重要： SSE ストリームには長い時間がかかる場合があります（特に画像生成や調査レポートなど）。スクリプトを実行する際は、途中で終了しないよう、Bash ツールのタイムアウトを 600000ms（10 分）以上に設定する必要があります。

--accept-language の選択： デフォルトは en です。ユーザーの言語に合わせてください。ユーザーが中国語で書いている場合は zh、日本語なら ja、韓国語なら ko などを使用します。

--query の作成： ユーザーの入力をそのまま渡すだけにしてはいけません。SuperAgent がより完全かつ効果的に処理できるよう、クエリを補足して整えてください。

• コンテキストを追加する： 会話に以前の文脈（例：ユーザーが以前に話したトピック）があれば、関連する詳細を取り入れて、SuperAgent が全体像を理解できるようにします。
• 曖昧なリクエストを明確にする： ユーザーが「続けて」「先に進んで」のような短い指示をした場合は、何を続けるのかが伝わるように具体化します（例：「上記の量子コンピューティングに関する分析を続け、実用例について詳しく説明してください」）。
• 不足している詳細を補う： ユーザーのリクエストが、以前に言及した情報（例：ブランド名、製品の種類、好みのスタイル）を前提としている場合は、その情報をクエリに含めます。
• ユーザーの意図を維持する： ユーザーの根本的な意図を変えてはいけません。コンテキストと明確さのみを加え、意見を差し込んだり、話題を別方向に誘導したりしないでください。
• 簡潔にする： クエリの上限は 2000 文字です。補足しつつ、要点に絞り、不要な冗長さは避けてください。

例：

• ユーザーが「続けて」と言った場合 → --query "Please continue the analysis above on quantum computing, expanding on real-world applications"
• ユーザーが「もう 1 つ」と言った場合 → --query "Please generate another product image in a similar style, white background"
• ユーザーが「修正して」と言った場合 → --query "Please revise the tweet generated above, make the tone more casual and add some emojis"

新しい会話（最初の質問、スキルなし）：

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "USER_QUERY_HERE" \
  --live-doc-id "LIVE_DOC_ID" \
  --accept-language en \
  --json

スキル ID がある新しい会話、スタイル未選択：

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "Write a tweet about the latest AI trends" \
  --live-doc-id "LIVE_DOC_ID" \
  --skill-id twitter-writer \
  --accept-language en \
  --json

スキル ID とブランドスタイルがある新しい会話（ステップ 4.5 より）：

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "Write a tweet about the latest AI trends" \
  --live-doc-id "LIVE_DOC_ID" \
  --skill-id twitter-writer \
  --ext '{"brand_style_requirement":"Style name: darioamodei\nStyle labels: Thoughtful long-form essays\nStyle DNA: # Dario Amodei (@DarioAmodei) Tweet Writing Style DNA\n\n## Style Overview\nDario writes like a serious intellectual...（full content）"}' \
  --accept-language en \
  --json

フォローアップの質問（2 回目以降のデフォルト）：

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "USER_FOLLOW_UP_QUERY" \
  --thread-id "THREAD_SHORT_ID_FROM_PREVIOUS" \
  --live-doc-id "LIVE_DOC_ID" \
  --json

ステップ 6：状態を抽出して回答を出力する

スクリプトの実行後、JSON 出力を解析します。

{
  "status": "ok",
  "data": {
    "answer": "...",
    "thread_short_id": "CmYpuGwBgCnrUdDx5ZtmxA",
    "live_doc_short_id": "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt",
    "live_doc_url": "https://felo.ai/livedoc/QPetunwpGnkKuZHStP7gwt",
    "image_urls": [
      {
        "url": "https://...",
        "title": "Image title",
        "file_id": "b9e5be11-7686-4aa8-ae6c-9876511a7b5c"
      }
    ]
  }
}

1. data.answer をそのまま出力する： 回答テキストとして data.answer を出力します。ユーザーに完全な内容が表示されるよう、変更せずにそのまま表示してください。

2. data.thread_short_id と data.live_doc_short_id を抽出して保存する： 次回の呼び出しで必ずこれらを使用してください。

3. 必要に応じて data.live_doc_url を表示する： ユーザーがブラウザーで LiveDoc キャンバスを表示できるようにします。

4. 画像の結果（data.image_urls）： この配列が空でない場合は、data.answer の直後に画像リンクを追加します。画像ごとに 1 行で、次の形式にします。

   [title](url)
   

   出力例：

   [Giant panda eating bamboo](https://...)
   [Giant panda dancing](https://...)
   [Blue whale leaping out of the water](https://...)
   

   各画像には、url（有効期限付きの署名付き S3 URL）、title、file_id（安定したファイル識別子）があります。同じ画像が tools_result_stream と tools_result のイベントの両方に異なる署名付き URL で含まれる場合がありますが、重複は file_id によって自動的に除外されます。フォローアップのクエリで以前に生成した画像を参照する場合は、file_id を --query に含めて、SuperAgent がファイルを見つけられるようにしてください（例："Please generate a variation of file_id=b9e5be11-..."）。

ユーザーから求められない限り、thread_short_id または live_doc_short_id を表示しないでください。

ワークフロー全体の例

例 A：複数ターンの会話（最も一般的）

User: "What is quantum computing?"

ステップ 2b： LiveDoc のリストを取得 → live_doc_id = "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt" を取得 ステップ 3： 最初の質問 → 新しい会話 ステップ 4： 特別なスキルなし → --skill-id は指定しません ステップ 5：

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "What is quantum computing?" \
  --live-doc-id "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt" \
  --accept-language en \
  --json

ステップ 6： JSON 出力を解析します。data.answer をそのまま回答として出力します。data から thread_short_id = "CmYpuGwBgCnrUdDx5ZtmxA" と live_doc_id = "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt" を保存します。

User: "What are its practical applications?"

ステップ 2a： すでに live_doc_id がある → スキップ ステップ 3： 続きの会話（デフォルト）→ 保存済みの thread_short_id を使用 ステップ 5：

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "What are its practical applications?" \
  --thread-id "CmYpuGwBgCnrUdDx5ZtmxA" \
  --live-doc-id "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt" \
  --json

ステップ 6： JSON 出力を解析します。data.answer をそのまま出力します。data から更新された thread_short_id を保存し（同じ場合もあります）、live_doc_id はそのまま保持します。

User: "Tell me more about quantum error correction"

ステップ 3： まだ続きの会話（同じトピック）→ 保存済みの thread_short_id を使用 ステップ 5： 上記と同じパターンで新しいクエリを指定

例 B：スタイルを選択してツイートを作成

User: "Help me write a tweet about AI trends"

ステップ 2a： すでに live_doc_id がある → 再利用 ステップ 3： 新しい会話 ステップ 4： ユーザーの意図が「ツイートを書く」に該当 → --skill-id twitter-writer ステップ 4.5： TWITTER のスタイルを取得（ユーザーの言語に合わせた --accept-language を指定）：

node felo-superAgent/scripts/run_style_library.mjs --category TWITTER --accept-language en

出力：

Style name: My Bold Voice
Style labels: bold, provocative
Style DNA: # My Bold Voice Style DNA
...（full content）

Style name: darioamodei
Style labels: Thoughtful long-form essays
Style DNA: # Dario Amodei (@DarioAmodei) Tweet Writing Style DNA
...（full content）

ユーザーに提示：「どの文体で書きますか？ 1. My Bold Voice（あなたの文体） 2. darioamodei（おすすめ） 3. 特に希望なし」

ユーザーの選択：「1. My Bold Voice」

ステップ 5：

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "Help me write a tweet about AI trends" \
  --live-doc-id "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt" \
  --skill-id twitter-writer \
  --ext '{"brand_style_requirement":"Style name: My Bold Voice\nStyle labels: bold, provocative\nStyle DNA: # My Bold Voice Style DNA\n...（full content）"}' \
  --accept-language en \
  --json

ステップ 6： JSON 出力を解析します。data.answer をそのまま出力します。data から新しい thread_short_id を保存し、同じ live_doc_id を保持します。

User: "Make it more casual and add some emojis"

ステップ 3： 続きの会話 → 保存済みの thread_short_id を使用（再度 --ext を指定しないでください） ステップ 5：

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "Make it more casual and add some emojis" \
  --thread-id "NEW_THREAD_FROM_TWEET" \
  --live-doc-id "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt" \
  --json

例 C：スタイルを選択してロゴをデザイン

User: "Design a logo for my coffee shop called Bean & Brew"

ステップ 4： 「ロゴをデザインする」を検出 → --skill-id logo-and-branding ステップ 4.5： IMAGE のスタイルを取得：

node felo-superAgent/scripts/run_style_library.mjs --category IMAGE --accept-language en

出力例：

Style name: Minimalist Modern
Style labels: clean, monochrome
Style DNA: ...（full content）
Cover file ID: file_333

スタイルをユーザーに提示し、選択を待ちます。ユーザーが「Minimalist Modern」を選んだとします。

ステップ 5：

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "Design a logo for my coffee shop called Bean & Brew" \
  --live-doc-id "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt" \
  --skill-id logo-and-branding \
  --ext '{"brand_style_requirement":"Style name: Minimalist Modern\nStyle labels: clean, monochrome\nStyle DNA: ...（full content）\nCover file ID: file_333"}' \
  --accept-language en \
  --json

例 D：スタイルを選択して EC 商品画像を作成

User: "Generate a product image for a wireless headphone on white background"

ステップ 4： 「商品画像」を検出 → --skill-id ecommerce-product-image ステップ 4.5： IMAGE のスタイルを取得：

node felo-superAgent/scripts/run_style_library.mjs --category IMAGE --accept-language en

スタイルをユーザーに提示します。ユーザーが「特に希望なし」を選んだとします。

ステップ 5：（ユーザーが特に希望なしを選択したため、--ext は指定しません）

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "Generate a product image for a wireless headphone on white background" \
  --live-doc-id "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt" \
  --skill-id ecommerce-product-image \
  --accept-language en \
  --json

例 E：ユーザーが新しいキャンバスをリクエスト

User: "Open a new canvas for a different project"

ステップ 2d： 新しい LiveDoc を作成：

node felo-livedoc/scripts/run_livedoc.mjs create --name "New Project" --json

新しい live_doc_id を抽出します。古いものは破棄します。それ以降のすべての呼び出しでは新しい ID を使用します。

例 F：ユーザーがスタイルを直接指定

User: "Write a tweet about AI trends using the 'darioamodei' style"

ステップ 4： --skill-id twitter-writer ステップ 4.5a： ユーザーがすでにスタイルを指定している → 完全なブロックを取得するため、リストを取得します：

node felo-superAgent/scripts/run_style_library.mjs --category TWITTER --accept-language en

Style name: darioamodei のエントリーを見つけ、完全なブロックをそのまま抽出します。ユーザーに再度尋ねる必要はありません。

ステップ 5：

node felo-superAgent/scripts/run_superagent.mjs \
  --query "Write a tweet about AI trends" \
  --live-doc-id "QPetunwpGnkKuZHStP7gwt" \
  --skill-id twitter-writer \
  --ext '{"brand_style_requirement":"Style name: darioamodei\nStyle labels: Thoughtful long-form essays\nStyle DNA: # Dario Amodei (@DarioAmodei) Tweet Writing Style DNA\n\n## Style Overview\nDario writes like a serious intellectual...（full content, do NOT truncate）"}' \
  --accept-language en \
  --json

利用可能なスクリプトオプション

主要パラメーター：

• --query <text>（必須）— ユーザーの質問。1～2000 文字
• --live-doc-id <id>（新しい会話では必須）— 関連付ける LiveDoc ID（live_doc_id）
• --thread-id <id> — 以前の応答から取得したスレッド ID。続きの会話に使用

スキルパラメーター（新しい会話のみ。続きの会話では無視されます）：

• --skill-id <id> — スキル ID（利用可能なスキル ID については制約 #9 を参照）
• --selected-resource-ids <ids> — 含めるリソース ID をカンマ区切りで指定
• --ext <json> — JSON オブジェクトとして指定する追加パラメーター。スキルベースの会話では、ブランドスタイルを次のように指定します： --ext '{"brand_style_requirement":"Style name: <name>\nStyle labels: <labels>\nStyle DNA: <full styleDna text>\nCover file ID: <id>"}' 存在するフィールドはカテゴリの種類によって異なります。値が null の場合、Cover file ID は省略されます。Style DNA は切り詰めないでください。

出力制御：

• --json / -j — 完全なメタデータを含む JSON 形式で出力します（Claude Code では必ず使用してください。標準出力はユーザーにストリーミングされず、Bash ツールによって取得されます）
• --verbose / -v — ストリーム接続の詳細を標準エラー出力に記録します（デバッグ専用。通常の使用では不要です）
• --accept-language <lang> — 言語の優先設定（例：en、ja、ko）

API ワークフロー（リファレンス）

スクリプトは次のワークフローを自動的に処理します。

1. 会話の作成：

   • 新規：POST /v2/conversations（body に live_doc_short_id が必要です）
   • 続き：POST /v2/conversations/{threadId}/follow_up
   • 返される値：stream_key、thread_short_id、live_doc_short_id

2. SSE ストリームの取得：

   • GET /v2/conversations/stream/{stream_key}
   • 再開用のオフセットパラメーターをサポート：?offset={lastOffset}
   • 接続が切断された場合、自動的に再接続します（2 秒の遅延）

3. イベントの解析：

   • message — 直接のテキストコンテンツ
   • stream — 種類の情報を含むラップされたコンテンツ
   • heartbeat — 接続維持のシグナル
   • done / completed / complete — ストリームの完了
   • error — エラーイベント（終端ではなく、読み取りを続行）

4. ツールの結果の抽出：

   • 画像生成（generate_images）
   • リサーチレポート（generate_discovery）
   • ドキュメント生成（generate_document）
   • PPT 生成（generate_ppt）
   • HTML 生成（generate_html）
   • Twitter/X 検索（search_x）

ベース URL：https://openapi.felo.ai（必要に応じて FELO_API_BASE で上書きできます）。

ツールのサポート

SuperAgent は会話中にツールを呼び出す場合があります。スクリプトは次の情報を自動的に抽出して表示します。

画像生成：

• ツール：generate_images
• 出力：画像の URL とタイトル

リサーチとディスカバリー：

• ツール：generate_discovery
• 出力：リサーチレポートのタイトルとステータス

ドキュメント生成：

• ツール：generate_document
• 出力：ドキュメントのタイトルとステータス

プレゼンテーション生成：

• ツール：generate_ppt
• 出力：PPT のタイトルとステータス

HTML 生成：

• ツール：generate_html
• 出力：HTML ページのタイトルとステータス

Twitter/X 検索：

• ツール：search_x
• 出力：ツイートの内容、投稿者情報、各種指標（いいね、リツイート、閲覧数）

エラー処理

一般的なエラーコード

コード	HTTP	説明
INVALID_API_KEY	401	API Key が無効か、取り消されています
SUPER_AGENT_CONVERSATION_CREATE_FAILED	502	会話の作成に失敗しました（上流エラー）
SUPER_AGENT_CONVERSATION_QUERY_FAILED	502	会話の詳細の取得に失敗しました

SSE ストリームのエラー

ストリームでは、次の内容が送信される場合があります。

• event: error と data: {"message": "..."} — 失敗として扱い、メッセージを表示します
• 接続タイムアウト — スクリプトは 2 秒の遅延を挟んで自動的に再接続します
• アイドルタイムアウト（2 時間）— データを受信しない場合、ストリームは中断されます

API キーが未設定の場合

FELO_API_KEY が設定されていない場合は、次のメッセージを表示します。

ERROR: FELO_API_KEY not set

To use this skill, you need to set up your Felo API Key:

1. Get your API key from https://felo.ai (Settings -> API Keys)
2. Set the environment variable:

   Linux/macOS:
   export FELO_API_KEY="your-api-key-here"

   Windows (PowerShell):
   $env:FELO_API_KEY="your-api-key-here"

3. Restart Claude Code or reload the environment

タイムアウト処理

• SSE ストリームには独自のアイドルタイムアウトがあります。データを受信しない状態が 2 時間続くとタイムアウトします。データが流れ続ける限り、ストリームは開いたままです。
• Bash ツールのタイムアウト： SSE ストリームは長時間実行される場合があるため、スクリプトの実行時には必ず 600000ms（10 分）以上に設定してください。

重要な注意事項

• このスキルは Bash ツールを使用してすぐに実行してください。実行する内容を説明するだけではいけません。
• 必ず --json を使用してください。Claude Code の Bash ツールでは、標準出力はストリーミングされずにキャプチャされます。JSON モードを使うと、Claude がテキストとして出力する構造化レスポンスで回答が返されます。
• 必ず data.answer をそのまま出力してください。回答テキストとして一字一句変えずに出力し、ユーザーに全文が表示されるようにしてください。
• 作成後、スクリプトは直ちにストリームへ接続します。stream_key の有効期間には限りがあります。
• SSE の処理には同梱の Node スクリプトを使用してください。SSE の解析に jq やその他のツールを使えると想定しないでください。
• 他の Felo スキルと同じ API キーを使用します（FELO_API_KEY）。
• ストリームが切断された場合、スクリプトは自動的に再接続します。
• 同じリソースが複数回表示されないよう、ツールの結果は重複排除されます。
• live_doc_id が他のスキル、ユーザー入力、過去の呼び出しなどですでにわかっている場合は、そのまま使用してください。LiveDoc リストを再取得してはいけません。
• 多言語対応：簡体字中国語、繁体字中国語、日本語、英語に完全対応しています。
• 可能な場合、API はクエリと同じ言語で結果を返します。

判断フローチャート

User sends a message
        |
        v
Have live_doc_id from ANY source?
   NO  --> Step 2b: fetch list --> got is_shared=false item?
              YES --> use data.items.find(i => !i.is_shared)?.short_id as live_doc_id
              NO  --> Step 2c: create new LiveDoc
   YES --> continue (reuse it, do NOT fetch list)
        |
        v
Have thread_short_id from previous call?
   NO  --> This is a NEW conversation
              --> Step 4: determine skill-id by analyzing user intent
              --> skill-id found (twitter-writer / logo-and-branding / ecommerce-product-image)?
                    YES --> Step 4.5: fetch style library for matching category
                              --> styles available?
                                    YES --> present to user, wait for selection
                                              --> user picked a style?
                                                    YES --> build --ext '{"brand_style_requirement":"..."}'
                                                    NO  --> no --ext
                                    NO  --> no --ext
                    NO  --> no --ext, no --skill-id
              --> Step 5: run WITHOUT --thread-id (with --skill-id and --ext if determined above)
   YES --> Does user's intent require a skill-id not matching current thread?
              YES --> NEW conversation (same live-doc-id, with --skill-id, repeat Step 4.5)
              NO  --> Is user explicitly starting a new topic?
                        YES --> NEW conversation (same live-doc-id, no --thread-id)
                        NO  --> FOLLOW-UP (pass --thread-id, NO --ext)
        |
        v
Run script (WITH --json, Bash timeout >= 600000ms) --> parse JSON, output data.answer verbatim
        |
        v
Extract thread_short_id + live_doc_id from stderr [state] line
        |
        v
Do NOT repeat or summarize the answer (already shown)

スタイルライブラリスクリプト（run_style_library.mjs）

指定したカテゴリのスタイルライブラリ一覧を取得します。ユーザースタイルの後に、おすすめのスタイルが表示されます。

node felo-superAgent/scripts/run_style_library.mjs --category TWITTER --accept-language en

オプション：

• --category <category>（必須）— 次のいずれかを指定します：TWITTER、INSTAGRAM、LEMON8、NOTECOM、WEBSITE、IMAGE
• --accept-language <lang> — ラベルやタグの言語を指定します（例：en、zh-Hans、ja）。デフォルト：en。ユーザーの言語に合わせるため、必ず指定してください。
• --json / -j — 生の JSON を出力します。
• --timeout <seconds> — リクエストのタイムアウト（デフォルト：60）

デフォルトのテキスト出力形式（スタイルごとに 1 ブロック、ブロック間は空行）：

TWITTER カテゴリの場合：

Style name: darioamodei
Style labels: Thoughtful long-form essays
Style DNA: # Dario Amodei (@DarioAmodei) Tweet Writing Style DNA
...（full styleDna content）

エントリーごとに含まれるフィールド（値が null または空のフィールドは省略されます）：

• Style name — 常に含まれます（name フィールド）
• Style labels — content.labels（TWITTER）または content.tags（その他のカテゴリ）に基づき、指定した言語でカンマ区切りで表示されます。存在しない場合は省略されます。
• Style DNA — content.styleDna（TWITTER タイプ）に基づきます。存在しない場合は省略されます。
• Cover file ID — coverFileId に基づきます。null または空の場合は省略されます。

ユーザーが作成したスタイルは、おすすめのスタイルより先に表示されます。

参考資料

• SuperAgent API（Felo Open Platform）
• Felo Open Platform
• API キーを取得（Settings -> API Keys）