複数の独立したローカル作業を安全性と依存関係を確認して実行計画にまとめ、対応環境では並列化やAppleシリコン向け処理の選択を支援します。
- ビルドやテストの独立した処理を並列化したいとき
- 複数段階の作業計画を安全に実行したいとき
- Appleシリコン向け処理の候補を確認したいとき
エージェント向けスキルの内容や公開元を確認し、varg how toの掲載カードを作成します。カード内容の確認後、審査への提出まで進めます。
Turn your agent skill into a varg how to listing: reads a skill folder or repo, checks it against the varg media skill standard, fills the one card format every listing on varg how to (varg.ai/how-to) uses — name, one-line summary, use-when triggers, category, install command, a real example of the output — shows it to the person and publishes it for review through the varg MCP publish_skill tool (or the API with a varg key). Use when someone says "publish my skill", "list this skill on varg", "submit my skill to varg how to", "add my skill to the catalog", "how do I get my skill found by agents", or the same in any language. Not for finding a skill (use how-to-make-ai-video), not for writing the skill itself, and not for contributing to the vargHQ/skills repo (that is a pull request).
実行スコア 未検証
インストール方法を見るエージェントスキルのフォルダーまたはリポジトリを読み、varg how to掲載用のカードを作成して審査に提出します。スキルの説明や必要なツール、README、ライセンス、スクリプト、出力例を確認し、掲載基準に照らして問題点を整理します。カードには名前、概要、公開元URL、インストール方法、利用場面、カテゴリ、タグ、説明などを記載します。実在する情報をもとに作り、掲載前にカードを提示して確認を受けます。
作成済みのスキルをvarg how toのカタログに登録したいときに使えます。スキルの公開情報を整え、基準に沿っているか確認してから提出したい場合にも向いています。スキル自体の執筆や、別リポジトリへのプルリクエスト作成は対象外です。
SKILL.mdと公開されたHTTPS形式のソースURLが必要です。提出にはvarg MCPのpublish_skillツール、またはVARG_API_KEYを使うAPIとvargアカウントが必要です。掲載料は無料です。カードの内容を確認して承認するまで公開しません。
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。
varg how to (https://varg.ai/how-to) is where AI agents look for video, image and audio skills. Every listing has the
same card, so agents can compare skills at a glance and search finds them by meaning. This skill turns any skill folder
or repo into that card and sends it for review. The varg team approves most skills within a day; then the skill is
searchable by agents (the varg MCP search_skills, varg.ai/how-to/api/search) and has a page at
varg.ai/how-to/skills/<slug>.
Never publish without the person's OK on the exact card. Never invent an install command, a feature or an example.
SKILL.md (Agent Skills format), or its repo URL. No SKILL.md → stop: this
catalog lists agent skills. Offer to help write one first.publish_skill tool if it is connected (best). Otherwise the API with
VARG_API_KEY (step 6). Neither → tell the person: claude mcp add --transport http varg https://mcp.varg.ai/mcp,
or the form at https://varg.ai/how-to/publish.Read SKILL.md (frontmatter name, description, the "Use when" / "NOT for" lines, required keys and tools), the
README, the license, scripts/ (every script, for step 3) and anything under assets/ or examples/ that shows output.
Search with the skill's purpose in one line, through search_skills or:
curl -s "https://api.varg.ai/v2/skills/search?q=<what it makes, URL-encoded>&kind=skill&limit=5"
The same skill already listed (same repo, or the same thing under another name) → tell the person and do not publish a
duplicate; an update goes in a message to the varg team (send_feedback).
Run the checklist in references/standard-checklist.md. Report what fails in plain words. Blocking: secrets in files,
curl | bash or install hooks, scripts calling unknown hosts, bundled media without a license, no SKILL.md description.
Everything else (evals, metadata, ≤ 500 lines) is advice: list it, offer to fix it, publish anyway if the person wants.
Exactly the fields and rules in references/card.md — the one format every listing uses:
| Field | Rule (short) |
|---|---|
name | Title Case, ≤ 80 chars, named after the task, from the first fitting name template ("Turn {input} into {output}", "{Task} with {Library}", …) |
summary | One line ≤ 160 chars: what it makes, from what. No "This skill…", no catalog words |
source_url | https repo or tree URL of the skill folder |
install | The exact command from the repo's docs; else npx skills add <owner>/<repo> --skill <name> only when the folder sits where that CLI finds it; else leave out |
use_when | 3–6 triggers, from the SKILL.md description, as tasks ("Burning captions into a 9:16 video") |
category | One id from the table in references/card.md |
tags | ≤ 12, lowercase: tools, models, formats |
media_url | https link to a real output of this skill (repo asset, the author's post or upload); none → leave out |
description | 2–5 sentences: input → output, how it works, what it needs (keys, tools, cost) |
publisher_name | Who to credit, if not the repo owner |
Show it exactly like this and wait for a yes (edits → show again):
Name: <name>
Summary: <summary>
Source: <source_url>
Install: <install or "—">
Use when: <trigger 1> · <trigger 2> · …
Category: <category id> (<label>) Tags: <tags>
Example: <media_url or "—">
About: <description>
Standard: <passes | what is advised>
With the varg MCP: call publish_skill with the card fields. Without it:
KEY="${VARG_API_KEY:-$(grep -o '"api_key"[^,}]*' ~/.varg/credentials 2>/dev/null | head -1 | cut -d'"' -f4)}"
curl -s -X POST https://api.varg.ai/v2/skills/submissions \
-H "Authorization: Bearer $KEY" -H 'content-type: application/json' \
-d '{"name":"…","summary":"…","source_url":"https://…","install":"…","use_when":["…"],"category":"…","tags":["…"],"via":"api"}'
201 with "moderation": "pending" = sent. 429 = over the plan's publishing quota (my_skills shows it); say when
to try again. 400 lists the field to fix.
"Sent for review. The varg team checks it, usually within a day. Ask me 'what's the status of my skills?' (my_skills,
or GET /v2/skills/submissions/my). Once approved it is searchable by agents and has a page at
varg.ai/how-to/skills/<slug>." A rejection comes with a reason: fix it and publish again.
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。
複数の独立したローカル作業を安全性と依存関係を確認して実行計画にまとめ、対応環境では並列化やAppleシリコン向け処理の選択を支援します。
TikTokやMeta広告の勝ちパターンを分解し、異なる切り口のテスト案や予算、評価時期を整理して、数値から継続・修正・停止を判断するスキルです。
将来の読み手が理由を知りたくなる未決定や暫定対応を、技術的負債として登録し、後から項目ごとに整理できるスキルです。
LangChain、EINO、AutoGen、AgentScope、CrewAI向けのコード雛形やAPI対応、プロジェクト構成を参照し、バージョン確認を踏まえてAIエージェント開発を支援します。
エラーやテスト失敗、画面の異常などを再現して原因を特定し、テストで確認しながら影響を絞った修正を進めるデバッグ用スキルです。
対話を通じてAI Agentの要件整理から設計、ツール定義、コード生成、動作確認まで6段階で進め、実行可能なプロジェクトを作ります。