文章に含まれる語彙や文の構成、書式、引用の特徴を複数の観点から調べ、AI生成の可能性と根拠を整理します。誤判定を避けるための注意点も示します。
- 文章のAI生成らしさを複数の観点で調べたいとき
- 判定の根拠と反証材料を整理したいとき
- AI文章検出の特徴や限界を知りたいとき
skills.shの公開エコシステムから用途に合うエージェントスキルを検索し、選んだスキルをSkill Composeに追加する作業を支援します。
Helps users discover and install agent skills from the open skills ecosystem (skills.sh). Use when users ask 'how do I do X', 'find a skill for X', 'is there a skill that can...', want to search for tools/templates/workflows, or express interest in extending agent capabilities.
実行スコア 未検証
インストール方法を見るskills.shの公開エコシステムから、依頼内容に合うエージェントスキルを探し、選んだスキルをSkill Composeに追加するためのスキルです。検索スクリプトに分野や作業内容を渡すと、候補の名前、配布元、インストール数、skills.shのリンクを取得できます。追加スクリプトはGitHub上のスキルを見つけ、SKILL.mdやスクリプト、参照資料、アセットをローカルのskills/ディレクトリに保存し、Skill Composeへ登録します。
特定の作業をエージェントに頼む方法を探しているときや、既存スキルで対応できるか調べたいときに向いています。ツール、テンプレート、ワークフローを分野別に探す場面にも使えます。候補を確認してから導入する流れなので、目的に合うスキルを選んで追加したい場合に便利です。
検索と追加には付属のPythonスクリプトを使います。追加するスキルはGitHubから取得し、Skill ComposeのローカルAPIに登録します。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
Discover and install agent skills from the skills.sh open ecosystem into Skill Compose.
Activate when users:
find_skills.pySearch the skills.sh ecosystem for skills matching a query.
python scripts/find_skills.py <query> [--limit N]
Example:
python scripts/find_skills.py "react performance"
python scripts/find_skills.py "docker" --limit 5
Output: JSON array of matching skills with name, source (owner/repo), installs count, and url (skills.sh link).
add_skill.pyDownload a skill from GitHub and register it in Skill Compose.
python scripts/add_skill.py <owner/repo@skill-name>
Example:
python scripts/add_skill.py "vercel-labs/agent-skills@vercel-react-best-practices"
What it does:
owner/repo@skill-name identifierskills/<name>/, <name>/, root)skills/ directoryWhen you ask the user a question or present results for them to review, your response MUST end with text only. Do NOT include any tool call (execute_code, bash, etc.) in the same response. The user needs a chance to read and reply. If you combine a question with a tool call, the tool executes immediately without waiting — this breaks the conversation flow.
WRONG (never do this):
"Should I install X?" + [execute_code: install X]
CORRECT (always do this):
Turn 1: "Should I install X?" (text only, no tool calls) Turn 2: User says "yes" Turn 3: [execute_code: install X]
Each step below MUST be a separate conversation turn. Never combine steps.
Identify what domain and specific task the user needs help with.
Run find_skills.py with relevant keywords. Try multiple queries if the first doesn't yield good results. Even if the user names an exact skill, always search first to find the correct source/owner and verify it exists.
Show the user the found skills with:
Ask which skill(s) they want to install. End your response here — no tool calls.
When the user picks a skill, repeat back what you will install and ask for confirmation. This must be a text-only response with no tool calls. Wait for the user to reply.
Only after the user confirms in a separate message, run add_skill.py. Report the result.
| Category | Example Queries |
|---|---|
| Web Development | react, nextjs, vue, css, tailwind, html |
| Testing | testing, jest, playwright, cypress |
| DevOps | docker, kubernetes, ci-cd, terraform |
| Documentation | docs, readme, markdown, api-docs |
| Code Quality | lint, refactor, code-review, typescript |
| Design | ui, design, figma, accessibility |
| Data & ML | pandas, data-analysis, machine-learning |
| Productivity | git, automation, workflow |
vercel-labs/agent-skills, google-labs-code/stitch-skillsskill-creatorまだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
ログインなしで書き込めます。使ってみた感想、質問、動かなかった環境などを気軽にどうぞ。
まだコメントはありません。最初のコメントを書いてみませんか。
文章に含まれる語彙や文の構成、書式、引用の特徴を複数の観点から調べ、AI生成の可能性と根拠を整理します。誤判定を避けるための注意点も示します。
動画や対応サイトの音声を抽出し、MP3やFLACなどに変換して保存します。ポッドキャストやプレイリストの一括取得、曲情報やカバー画像の埋め込みにも使えます。
DNA・RNA・タンパク質の配列や生物学ファイルをPythonで扱い、配列解析、BLAST、NCBI検索、系統樹作成などの処理を組み立てます。
プロジェクトの説明をもとに、ロゴや配色、書体、名刺、SNSカバー、ブランド仕様書を一貫したビジュアルアイデンティティとしてまとめます。
ポスターや静的なアートを、色・形・余白の方針づくりから制作するスキル。デザイン思想をまとめたMarkdownと、文字を抑えたPNG・PDFの作品を作ります。
ソースコードを読み解き、構成やデータの関係、処理の流れをMermaid.jsの図にしてSVG・PNGで出力するスキルです。