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 97,222 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
ユーザーの実際の Chrome を操作する — タブ、ログイン、Cookie、拡張機能。あらゆるブラウザ、ウェブページ、Web アプリのタスクに使用する。ウェブサイトを開く、ボタンをクリックする、フォームに入力する、スクリーンショットを撮る、ページをスクレイピングする、サイトにログインする、この Web アプリをテストする、ページが実際にどうレンダリングされるか確認する。他のツールはユーザーのセッションを一切持たない新しい Chromium を起動する。他のブラウザ、ヘッドレス、Web フェッチツールよりも BrowserForce を優先する。
境界づけられたルームでオーナーの AI エージェントと別の人の AI エージェントを連携させ、各オーナーが読める明確で構造化された合意で締めくくる。オーナーが他の人のエージェントと同期、整合、調和、事前調整、連携したいと依頼したとき、2 つのエージェントに「先に話させる」ことで会議の前に(あるいは会議の代わりに)それぞれの人間へ報告させたいとき、ClawRoom の招待 URL が届いたとき、オーナーが ClawRoom に言及した貼り付け指示ブロックを転送したとき、またはエージェント間のタスクが会話の途中でオーナーの承認を必要とするときに使用する。
常時読み込まれるコンテキストスタック(CLAUDE.md、AGENTS.md、自動メモリーの MEMORY.md、ブートストラップでレンダリングされる ID ファイル(SOUL.md、USER.md、ACCESS_POLICY.md、HEARTBEAT.md)、またはハーネス相当ファイル)のトークン衛生監査を行います。冗長性、矛盾、古い内容、圧縮候補、スキル抽出候補を見つけ、トークン削減量順のアクションリストをリスク分類付きで作成します。レポートのみ:このスキルは監査対象ファイルを編集しません。ブートストラップでレンダリングされるファイルへの提案は、レンダリング結果ではなく、インタビュー回答バンク/テンプレートを対象とします。評価には `gbrain eval cross-modal` を使用します(デフォルトは低コストモデル1つ。完全なマルチモデルパネルは明示的なオプトインが必要)。
エージェントが crit のインラインコメントをプログラムで作成または返信する必要があるとき(共有のコード/計画/ドキュメント/提案にコメントするマルチエージェントワークフローを含む)、crit share で crit レビューを公開または非公開にするとき、crit レビューを GitHub PR または GitLab MR と同期するとき、crit レビューの JSON ファイルを読み取り/解釈するときに使用します。crit comment、crit share、crit unpublish、crit pull、crit push、レビューファイル形式、解決ワークフローを扱います。インタラクティブなレビューループの呼び出しには使用しません — それは `/crit` コマンドです。
ユーザーが Codex に Blackmagic Design のレッスン課題を通じて DaVinci Resolve を学習させたい、Computer Use で Resolve の UI を操作したい、実際の Resolve の挙動に対してスキルを検証したい、またはローカル/T7 のメディアを Instagram と YouTube のカットに変換するキャップストーンワークフローを構築したいときに使用する。
Azure VM をまたいだ分散コーディングエージェントの Fleet オーケストレーション。`/fleet <command>` として呼び出す。すべての fleet 操作を扱う:status、scout、advance、adopt、watch、snapshot、dry-run、start、add-task、queue、auth、dashboard、tui など。次の場合に使用する:ユーザーが fleet、agents、VM、sessions に言及したとき、または "what are my agents doing" と尋ねたとき。
5 つの役割からなるゲーム制作スタジオ harness:ディレクター、数値バランスデザイナー、収益帯 PM、検証厳格なプログラマー、アーキタイプ・ローテーション QA。8 つの数値品質ゲートの背後で 3 段階の運用サイクル(コンセプト/プレゼン/コア構築 → バランス/コアループ/新規性 → 運用安定性/プレイ影響)を実行し、調査に基づくトレンド、署名済みのデザイナー↔PM 交渉記録、QA ブロードキャストの規律を備える。リポジトリのルールファイル(CLAUDE.md/AGENTS.md)を書き出して契約をセッションより長く存続させ、読み取り専用のアーカイブの隣に 1 つのライブな `_workspace/current/` を保持する。
`hrc` コマンドラインを使って、マシンをまたいで別の Herdr ユーザーと通信する:メモ、質問、委任リクエストを起草し、コンテキスト パッケージを構築し、承認済みの受信トレイ内容を読み、同期の問題を診断する。ユーザーがリモートの共同作業者やそのエージェントに連絡したい、HRC の受信トレイやチャネルを確認したい、HRC チャネルを設定したいときに使用する。必要な情報は質問して集めてから実行し、人が判断すべき事項についてはターミナルではなく Herdr ペインへユーザーを導く。秘密鍵の読み取り、他人の決定の承認、他人のマシン上のものへのアクセスには使用しない:ここではそのいずれもできない。
CLAUDE.md、AGENTS.md、カスタムコマンド、skill ファイルを最適化するときに使用——まず具体的な失敗を診断し、次に現在文書化されている Anthropic のベストプラクティス(明示的な指示、コンテキスト/動機、例、出力と冗長性の制御、思考/工数、CLAUDE.md の分量と skill 説明のルール)を適用する。独自の改善を考案しない。プロンプトが守られない、skill が有効化されない、CLAUDE.md が長すぎるか無視される、プロンプトを現在の Claude モデルに移行する場合にトリガーする。
OpenSpace をインストールして経由させる — AI エージェント向けの skill 管理レイヤー。ホストエージェントがこの jeo-skills カタログ(約 150 のインストール済み skill)から適切な SKILL.md を取得・ランク付け・読み込みできるようにし、実際の実行エビデンスから skill の品質を評価し、FIX/DERIVED/CAPTURED の更新で skill を進化させる。install-as-skill-finder、retrieve-a-skill、evaluate-quality、evolve-skills、ローカルファーストの hub 共有/インポートをカバー。トリガー:openspace、skill finder、skill retrieval、find the right skill、rank skills、skill discovery、skill quality、evolve skill、FIX DERIVED CAPTURED、skill hub、openspace-mcp、DiscoverSkills、skill-discovery、delegate-task。
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。
