context7-auto-research
Context7 APIを通じて、使用しているライブラリやフレームワークの最新ドキュメントをClaude Codeに自動取得します。コーディング中に最新の公式情報が必要な場面で自動的にトリガーされ、古い知識に頼らず正確な実装をサポートします。
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Automatically fetch latest library/framework documentation for Claude Code via Context7 API
SKILL.md 本文
context7-auto-research
Overview
Context7 API経由で Claude Code 向けの最新ライブラリ/フレームワークドキュメントを自動的に取得します
使用時機
- ライブラリやフレームワークの最新ドキュメントが必要な場合
- React、Next.js、Prisma、またはその他の人気ライブラリについて質問する場合
インストール
npx skills add -g BenedictKing/context7-auto-research
ステップバイステップガイド
- 上記のコマンドを使用してスキルをインストール
- API キーを設定(オプション、詳細は GitHub リポジトリを参照)
- Claude Code の会話で自然に使用
例
詳細は GitHub Repository を参照してください。
ベストプラクティス
- より高いレート制限を得るため、環境変数経由で API キーを設定
- シームレスな統合のためスキルの自動トリガー機能を使用
トラブルシューティング
トラブルシューティングガイドは GitHub リポジトリを参照してください。
関連スキル
- tavily-web、exa-search、firecrawl-scraper、codex-review
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- davila7
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/davila7/claude-code-templates / ライセンス: MIT
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。