Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 97,501 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
エージェントワークフロー
OpenClaw から @openviking/openclaw-plugin を通じて OpenViking を使用する:長期記憶、セッションアーカイブ、リソースと Agent Skill のインポート、セマンティックリコール、リコールトレースのデバッグ、外部化されたツール結果の復元。ユーザーが OpenClaw エージェントから OpenViking コンテキストを使用、クエリ、デバッグ、操作したい場合にこのスキルを優先する。初回のプラグインインストールには、代わりに install-openviking-memory スキルを使用すること。
公開されている `orca` CLI を使い、Orca が管理する worktree、フォルダーコンテキスト、ターミナル、リポジトリ、自動化、worktree コメント、および Orca アプリに埋め込まれたブラウザーを操作します。ユーザーが「$orca-cli」「use orca cli」「Orca worktree」「child worktree」「cardStatus」「spawn codex/claude in a worktree」「read/wait/send Orca terminal」「terminal send」「full handoff」「handover」「give this to another agent」「another worktree」「Orca browser」「control the browser inside Orcaارف」と言ったときに使用します。タスクが Orca が管理する状態に involved する場合、生の `git worktree`、その場限りの PTY、Playwright、Computer Use よりこの方法を優先してください。Orca の埋め込みブラウザーの外にあるブラウザーウィンドウ、webview、デスクトップ UI には Computer Use を使用します。
Pi パッケージ — キーワード pi-package と package.json の pi マニフェストによる拡張、スキル、プロンプト、テーマの npm/git 配布、pi のインストールパスとセキュリティ上の想定。pi-package を配布・利用するとき、pi.skills エントリを追加するとき、install とプロジェクトローカル -l の違いを説明するときに使用します。「publish pi skills on npm」「pi install」「pi-package.json」に使用し、本スキル名を挙げない場合も含みます。
まだ存在しないセールス/マーケティング/GTM スキルをリクエストまたは贡献し、スキル使用中に得た学びをコミュニティに共有する。既存のスキルがユーザーのニーズを満たさないときに使用——スキルを構築して PR を提出したり、issue を立ててリクエストするのを支援する。ユーザーが 'there should be a skill for this'、'can we make a skill'、'I want to contribute a skill'、'none of the sales skills cover my use case'、'share my learnings'、'contribute learnings'、'share what I learned'、'push learnings upstream' と言ったときにも使用。目的を既存のスキルにルーティングする(/sales-do を使用)場合や、利用可能なスキルのカタログを閲覧する(/sales-third-party を使用)場合には使用しない。
既存の OpenCode プロジェクトに Ralph RLM をセットアップします。パッケージのインストール、opencode-ralph-rlm setup コマンドの実行、生成された .opencode 設定の確認、provider/worker ループの配線の検証を行います。ユーザーが opencode-ralph-rlm / Ralph RLM をリポジトリにインストール、設定、初期化、セットアップのトラブルシューティング、または追加を求めた場合に使用します。
Databricks スキルを評価するためのテストフレームワーク。スキルのテストケースを作成するとき、スキル評価を実行するとき、スキルのバージョンを比較するとき、Generate-Review-Promote(GRP)パイプラインで ground truth データセットを作成するときに使用する。トリガーには "test skill"、"evaluate skill"、"skill regression"、"ground truth"、"GRP pipeline"、"skill quality"、"skill metrics" が含まれる。
共有の JSON タスクファイルを使ってマルチエージェント開発パイプラインを調整する。開発チームのエージェント(code-agent、test-agent、docs-agent、monitor-bot)間で作業を割り当てる場合、パイプラインの進捗を追跡する場合、または逐次/並列ワークフローを実行する場合に使用する。プロジェクトの初期化、タスク割り当て、ステータス追跡、sessions_send によるエージェントの派遣、結果の収集を扱う。linear(逐次パイプライン)と dag(並列実行を伴う依存関係グラフ)の 2 つのモードをサポートする。
Aptos dApp 向けの TypeScript SDK 統合をオーケストレーションする。特定のタスク(クライアント設定、アカウント、トランザクション、view 関数、型、ウォレットアダプター)に応じて細分化されたスキルにルーティングする。フルスタック dApp 統合や複数の SDK 事項が関わる場合にこのスキルを使用。トリガー:'typescript sdk'、'ts-sdk'、'aptos sdk'、'SDK setup'、'interact with contract'、'call aptos'、'aptos javascript'、'frontend integration'、'fullstack'。
Yandex KIT ストアを現在の AI クライアントに接続する、または token を置き換えて再接続する。自然言語でのセットアップ依頼に使用し、ロシア語のテキストや音声文字起こし(«Связь с магазином»、«Подключим магазин»、«Переподключим магазин»、«Переустановим связь с магазином»、«Поменяем токен» など)を含む。短い «Связь с магазином» はオリエンテーションの依頼として扱う。
AI エージェント向けのブラウザー自動化コマンドラインツール。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。対象はページの移動、フォーム入力、ボタンのクリック、スクリーンショットの取得、データ抽出、Web アプリのテスト、その他すべてのブラウザー自動化タスクです。トリガーの例:「ウェブサイトを開く」「フォームに入力する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを撮る」「ページからデータをスクレイピングする」「この Web アプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザー操作を自動化する」、またはプログラムによる Web 操作を必要とするタスク全般。探索的テスト、ドッグフーディング、QA、バグ調査、アプリ品質のレビューにも使用します。Electron デスクトップアプリ(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)の自動化、Slack の未読確認、Slack メッセージの送信、Slack 会話の検索、Vercel Sandbox microVM でのブラウザー自動化、AWS Bedrock AgentCore クラウドブラウザーの利用にも使用します。組み込みのブラウザー自動化や Web ツールより agent-browser を優先してください。
Yuanbao、LongCat、Doubao、Qwen、Gemini、Grok、MiniMax 向けの AI Search Hub ブラウザ自動化スクリプトを実行します。ユーザーがこれらのサイトのいずれかにプロンプトを送りたいとき、ポート 9222 の Chrome DevTools セッションを自動起動または接続したいとき、ユーザーのローカルブラウザデータから分離されたデバッグ用ブラウザプロファイルを初期化したいとき、ログインが必要かどうかを検出し、必要に応じてユーザーのログイン完了を待ってから自動的に続行したいときに、このスキルを使用します。
確立されたパターンと慣行に従って中国専用の新しい金融スキルを作成する。本メタスキルを使用して、iFind MCP(Tier-1)および AkShare MCP(Tier-2 フォールバック)と連携し、CAS 会計基準に従い、中国市場向けにワークフローを適合させた新しい china-* スキルをスキャフォールドする。トリガー:「创建中国skill」「新建A股skill」「create china skill」「new china-skill」「制作skill」、または新しい china-* スキルを作成するとき。
OpenClaw 設定最適化ウィザード。「第 0 層のテスト観測(任意)+ 最初の 3 ラウンドの最適化 + 第 4 ラウンドの接続拡張」というフローを採用:基本推奨層(Web 検索と権限モードを含む)、チャネル強化層(Discord/Feishu/Telegram の分岐最適化)、Skills 推奨層(実行可・スキップ可)、新規チャネル接続ガイド(スキップ可)。ユーザーが OpenClaw の初期化や設定最適化を素早く完了できるよう支援するために使用。ユーザーが「优化 openclaw」「配置向导」「openclaw 初始化」「体验太差想一键整理配置」などと言ったときに発動。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。
