create-agent-with-sanity-context
Agent Contextを使用してSanityコンテンツへの体系的なアクセスを備えたAIエージェントを構築します。Sanity駆動のチャットボット設定、AIアシスタントのSanityコンテンツ接続、エージェントへのクライアント側ツール追加の際に活用します。Studio設定、エージェント実装、高度なパターンに対応しており、ユーザーがSanityでのチャットボット構築、コンテンツ用AIアシスタント作成、Agent Context MCP設定、SanityとClaude/GPT等のLLM統合、AI検索対応、セマンティック検索実装、またはCMSのAIエージェント接続について言及する場合に使用します。
description の原文を見る
Build AI agents with structured access to Sanity content via Agent Context. Use when setting up a Sanity-powered chatbot, connecting an AI assistant to Sanity content, or adding client-side tools to an agent. Covers Studio setup, agent implementation, and advanced patterns. Always use this skill when users mention building a chatbot with Sanity, creating an AI assistant for their content, setting up Agent Context MCP, integrating Sanity with Claude/GPT/any LLM, making content searchable by AI, implementing semantic search over Sanity data, or connecting their CMS to an AI agent.
SKILL.md 本文
Sanity Context を使用したエージェントの構築
AI エージェントに Sanity コンテンツへのインテリジェントなアクセスを提供します。埋め込みのみのアプローチとは異なり、Agent Context はスキーマ認識型です。エージェントはコンテンツ構造について推論でき、実際のフィールド値でクエリでき、参照をフォローでき、構造的フィルタとセマンティック検索を組み合わせることができます。
これが実現できること:
- エージェントはコンテンツ タイプ間の関係を理解できます
- クエリはテキスト類似性だけではなく、実際のスキーマ フィールドを使用します
- 結果はコンテンツ モデルを尊重します (カテゴリ、タグ、参照)
- セマンティック検索が必要な場合に利用でき、構造の上にレイアウトされます
Agent Context はスキーマとエージェントに GROQ を教えますが、あなたのドメインについて知ることはできません。その差は、Instructions フィールド (データセット固有のクエリ ガイダンス) およびオプションで system prompt (エージェント動作とトーン) を使用して埋めます。
このワークフローに関わる 3 つのアクター:
- あなた — このスキルを実行し、ユーザーがセットアップするのを支援する
...
詳細情報
- 作者
- sanity-io
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/sanity-io/agent-context / ライセンス: unknown
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。