find-skills

スキルを探す

主要なすべてのレジストリを一度に検索し、単一サイトのランキングを鵜呑みにせず、それぞれのレジストリ独自の指標で結果を提示して、タスクに適したエージェントスキルを見つけます。

このスキルを使う場面

• ユーザーが「X のやり方を教えて」と尋ね、X が公開済みのスキルがあると考えられる一般的なタスクである場合
• 「X に使えるスキルを探して」「X のスキルはある？」「X には何をインストールすればいい？」と尋ねられた場合
• ユーザーがエージェントの機能を拡張したい場合（テスト、デザイン、デプロイ、特定のモデル／API、ドメイン固有のワークフロー）
• 実績のあるスキルで対応できる可能性があるものを、ゼロから作ろうとしている場合

複数の情報源が重要な理由

各レジストリが表示するのは、それぞれ異なる指標を持つ独自の範囲だけです。

レジストリ	検索	公開される指標	死角
skills.sh	GET /api/search?q=	累計インストール数、ソースリポジトリ	スター数と概要は非公開、インストール数の反映に約 2.5 時間の遅れ
clawhub.ai	/api/search + /api/skill?slug=	概要、インストール数、スター数、バージョン	skills.sh より登録数が少ない
GitHub	gh search repos --topic {claude-skills,agent-skills,claude-code-skills}	リポジトリのスター数、説明、メンテナンス状況	スキル単位ではなくリポジトリ単位。トピックタグ付きリポジトリのみ

あるレジストリでは 50 件のインストールで 1 位のスキルが、別のレジストリでは同等のスキルが 1,300 件インストールされているにもかかわらず、ランキング外ということがあります。レジストリを 1 つだけ検索すると、偏った結果になります。このスキルは 3 つすべてを並列で検索し、それぞれのレジストリ独自の指標でランキングを作成します。また、両方のレジストリに掲載されているスキルに印を付け（名前を正規化して双方向に照合するため、face-swap と faceswap も一致します）、各ランキングの上位を表示することで、1 つのサイトのランキングではなく、エコシステム全体を確認できます。

実行方法

ユーザーのニーズをクエリとして、同梱のアグリゲーターを実行します。

bash scripts/find.sh "<what the user needs>"

例：

bash scripts/find.sh "react performance"
bash scripts/find.sh "pdf form filling" --limit 8
bash scripts/find.sh "video generation" --scan 5
bash scripts/find.sh "deploy to vercel" --no-scan --json

フラグ：

• --limit N — ソースごとの結果数（デフォルトは 10。数値以外の場合は 10 にフォールバック）
• --scan K — 各レジストリで、インストール可能な候補の上位 K 件をセキュリティスキャン（デフォルトは 2、最大 5）
• --no-scan — セキュリティスキャンを省略（高速化されます。候補の実際の SKILL.md を取得するため、スキャンには数秒かかります）
• --json — 書式付きレポートの代わりに、機械可読な JSON を出力
• -h / --help — 使用方法を表示して終了

このスクリプトには curl と jq が必要です。GitHub セクションと skills.sh のスキル本文の取得には gh、スキャン時に clawhub のスキル本文を取得するには unzip を使用します。これらはすべて任意で、インストールされていない場合も適切に機能が低下します。API キーは不要です。

関連語でも検索する — 1 回の検索では不十分

レジストリがインデックスを作成するのはスキルの名前であり、その意味ではありません。1 つのクエリでは、関連する別の用語で登録されている優れたスキルを見逃してしまいます。重要なニーズには、結論を出す前に、関連する語彙を使って 2〜3 回検索し、結果をまとめてください。

これは任意の仕上げではありません。結果が変わることはよくあります。例：「ui ux design」で検索すると、インストール数は約 19,000 件が最高ですが、「frontend design」で検索すると、同じニーズに最適な単一のスキルである anthropics/skills/frontend-design が443,000 件のインストールとともに見つかります。最初の検索ではまったく表示されません。

ドメインに応じて、関連語を選びます。例：

• UI/UX → frontend design、design system、web design、tailwind shadcn、dashboard ui
• testing → e2e、playwright、unit tests、test automation
• deploy → deployment、ci cd、docker、vercel／kubernetes
• docs → documentation、readme、api docs、changelog

これらの検索結果をまとめて候補プールとし、1 つのクエリの結果だけではなく、プール全体に以下の評価基準を適用してください。

出力の読み方

設計原則：「品質スコア」は作りません。 信頼しなければならない複合的な数値はありません。各ボードは、そのボード独自のネイティブな人気指標で順位付けされます。表示される計算値は match % のみです。これは、ユーザーのクエリに含まれる単語のうち、スキルの名前／概要に含まれる単語の割合です。透明性のある関連性の目安であり、最終判断ではありません。

レポートは上から順に次のとおりです。

• バナー＋テレメトリー — クエリ、応答したボード／ヒット数／レイテンシーを示すソースの状態行（skills.sh ✓ 5·1.2s clawhub ✓ 0·2.7s github ✓ 8·1.1s）、およびローカルにインストールされているスキルの数です。ソースに ✗ failed／– skipped と表示されている場合は、結果が不完全であることを伝えてください。
• ▶ 各ボードの上位項目 — 各ボード独自の指標で、そのボードの第1位となった項目です（skills.sh はインストール数、clawhub はインストール数·スター数、GitHub は match%·スター数）。キーワードと人気度に基づくものであり、精査済みのおすすめではありません。確認の出発点として使ってください。内容を読んでみると、期待外れの場合もあります（キーワードが100%一致するリポジトリでも、実際には無関係なことがあります）。共有する前に、必ず内容を確認してください。該当する項目がないボードには、その旨が表示されます。
• ✓ すでにお使いのマシンにあります — 結果がすでにインストールされている場合にのみ表示されます。これは肯定的な案内です。良いスキルをすでに所有しており、何もインストールする必要がないことをユーザーに伝えます。（ヒューリスティック：結果の名前を ~/.agents/skills／~/.claude/skills 配下のフォルダー名と照合します。名前を変更したフォルダーにインストールされたスキルは検出できないことがあります。）
• 📦 skills.sh — インストール数順です。ワンクリックでインストールできます。各行にソースリポジトリが表示されるため、名前が同じでも別々のリポジトリにあるスキルを区別できます。(also on clawhub) は、もう一方のレジストリで名前を正規化した結果、一致した項目を示します。上位 K 件にはリスクバッジが付きます。
• 🪝 clawhub — インストール数 · スター数順です。ワンクリックでインストールできます。(also on skills.sh) は、逆方向のクロスポストを示します。上位 K 件にはリスクバッジが付きます。
• 🐙 github — claude-skills／agent-skills／claude-code-skills トピックのリポジトリを統合し、重複を除いたものです。match% の高い順、次にスター数の多い順に並ぶため、スター数が多くてもトピックに合わないリポジトリ（例：「UI」に言及しているだけの1.4万スターのツール）は、キーワードが100%一致するリポジトリより下位になります。トピックが付いたリポジトリのみ表示されるため、トピックのないスキルリポジトリはここでは表示されません。ワンクリックではインストールできないため、使用前に確認してください。
• 📚 厳選リスト — 最終確認用の、人が内容を精査した awesome リストです。

適切なスキルの選び方（判断基準）

スクリプトは根拠を集めます。判断するのはあなたです。 表をそのまま提示してユーザーに決めてもらうのは、役に立ちません。明確で、根拠を示せるおすすめを提示してください。プロとして大切なのは、はっきり意見を述べ、実際のシグナルに基づく理由も示すことです。

ステップ 1 — 判断する前に内容を読む。 メタデータだけでおすすめしてはいけません。上位 2～3 件の候補について、実際の SKILL.md / README を開いてください（スクリプトはスキャン対象の本文をすでに取得しています。GitHub リポジトリの場合は README を取得してください）。次の点を確認します。ユーザーの具体的なタスクを実際にこなせるのか、それともキーワードが一致しているだけなのか？ インストール数が 1 万件でも話題がずれているスキルより、200 件でも要件にぴったり合うスキルを選びましょう。

ステップ 2 — シグナルを次の順で評価する：

1. 適合性 — スキルで説明されている動作は、実際のニーズに合っていますか？（match % だけでなく、トリガーと対象範囲を読みます。）何よりもこれを重視します。
2. 人気度による社会的証明 — 本当に適合するスキルの中では、インストール数やスター数が多いほど、多くの人に検証されていることを意味します。掲載元の公式な数値を使ってください。
3. 内容の充実度とメンテナンス状況 — ユーザー固有のニーズに対応する内容がありますか？最近のバージョン、実例、明確な対象範囲はありますか？内容が薄い、または放置されているスキルは優先度を下げます。
4. 安全性 — スキャン結果が ⛔ RISKY の場合、ユーザーがリスクを理解したうえで受け入れない限り、候補から除外します。⚠ caution の場合は、注意事項を伝えてください。
5. 複数の掲載元への登録 — 両方のレジストリに掲載されている場合、独立して公開・メンテナンスされていることを示すため、わずかに加点します。

ステップ 3 — 同点の場合は、 実際に読んで内容を保証でき、対象範囲が明確で狭く、予想外の依存関係が少ないものを優先します。

ステップ 4 — 選択肢の羅列ではなく、結論を提示する：

• 具体的なシグナルを根拠として、第一候補を 1 つ示します。「12k installs で、SKILL.md がフォーム入力に特化しており、今回の用途に合っています」のように、一文で理由を述べてください。
• ニーズに応じた代替案を 1～2 件示します（「X が必要なら、こちらを選んでください」）。
• 最適な候補が、ワンクリックで導入できるレジストリのスキルではなく GitHub リポジトリの場合は、そのことを伝えたうえで、それでもおすすめしてください。手動での確認・インストールが必要だと補足します。
• 上位候補を実際に読んで、どれも本当に合わないと判断できた場合に限り、「該当するものはありません」と伝えます。その場合は、タスクを直接実行するか、新しいスキルをひな形から作成することを提案してください。

掲載元の事実を示し、架空のスコアは決して作らないでください。プロらしい回答の例は次のとおりです。「ui-components（529 installs）をおすすめします。実際に読みましたが、shadcn + Radix + デザイントークン + フォームに対応しており、今回の要件にぴったりです。また、ツールは読み取り専用です。363★の ai-design-components リポジトリも魅力的に見えますが、UI に特化しているのではなく、76 個のスキルを集めたフルスタックの詰め合わせです。すべてが必要な場合を除き、選ばないでください。」「数値はこちらです。選んでください」ではいけません。

セキュリティスキャン

上位 K 件について、スクリプトは実際の SKILL.md を取得します（skills.sh → ソースリポジトリ経由で GitHub raw を取得、clawhub → ダウンロードした zip から取得）。次に、リスクのシグナルを grep で検索します。

フラグ	レベル	意味
curl-pipe-install	⛔ risky	リモートのスクリプトを sh / bash に直接パイプします。監査で不合格になるパターンの筆頭です。
eval-remote / base64-pipe-exec	⛔ risky	取得したコードや難読化されたコードを実行時に実行します。
broad-tool-grant	⚠ caution	allowed-tools で Bash(*) または制限のないツールアクセスを許可します。
reads-secrets	⚠ caution	~/.ssh、~/.aws、.env、秘密鍵を参照します。
solicits-credentials	⚠ caution	API キー、トークン、パスワードを貼り付けるようユーザーに求めます。

✓ clean は該当するものが見つからなかったことを示します。? unscanned は本文を取得できなかったことを示します（K 件より下位、非公開リポジトリ、または本文取得用エンドポイントがない場合）。バッジは、おすすめする前に自分でスキルを読むよう促すためのヒューリスティックであり、どちらの場合も安全を保証するものではありません。⛔ RISKY のスキルをおすすめする場合は、その動作について必ずユーザーに明示してください。

推薦とインストール

ユーザーに選択肢を提示するときは、候補ごとに、名前、機能（1行）、インストール数とスター数、登録されているレジストリ、インストールコマンドを示します。その後、インストールするかどうかを尋ねます。

Skills CLI を使ってインストールします（skills.sh にインデックスされたリポジトリに対応しています）。

npx -y skills add <owner>/<repo> --skill <slug> -g

-g を指定すると、ユーザーレベルでインストールされます。clawhub のみに登録されたスキルの場合は、ユーザーに clawhub.ai/skill/<slug> のページと clawhub CLI を案内してください。

良い候補が見つからない場合

妥当な基準を満たす結果がない場合は、その旨を率直に伝え、汎用的な機能を使って直接タスクを実行することを提案してください。また、ユーザー自身でスキルをひな形から作成できること（npx skills init <name>）も伝えてください。条件に合わない候補を無理に勧めないでください。

セキュリティとプライバシー

• スクリプトは、公開 API（skills.sh、clawhub.ai、raw.githubusercontent.com）への読み取り専用の HTTP GET と、読み取り専用の gh クエリのみを実行します。送信するのはクエリ文字列のみで、一時ファイル（結果 JSON と、スキャン中に取得し終了時に破棄する候補の SKILL.md 本文）のみを書き込みます。
• API キーやトークンは不要です。
• 組み込みのセキュリティスキャンは、信頼する前に候補を検査するための防御機能です。ただし、これはヒューリスティックであり、問題なしのバッジがセキュリティ監査を意味するわけではありません。
• インストールしたスキルは、エージェントの全権限で実行されます。見つかったスキルはすべて、信頼できないサードパーティーコードとして扱ってください。実行する前に SKILL.md と同梱スクリプトを確認し、インストール数が少ない未知の作者によるスキルが、広範なツールアクセスを要求したり、実行時にリモートコードを取得したりする場合は注意してください。
• このスキルが何かを自動インストールすることはありません。インストールは常に、ユーザーが明示的に確認したうえで行われます。

関連項目

• skills.sh — GitHub インデックスとしては最大のレジストリ
• clawhub.ai — スキルごとの詳細な統計情報を提供する OpenClaw レジストリ
• 厳選リスト：ComposioHQ/awesome-claude-skills、microsoft/skills、bergside/awesome-design-skills