fabric-patterns
Fabric AIの厳選されたプロンプトにアクセスでき、コンテンツ処理、リサーチ、ライティングに活用できます。
description の原文を見る
Access curated Fabric AI prompts for content processing, research, and writing.
SKILL.md 本文
fabric-patterns
キュレーションされた Fabric AI プロンプトにアクセスして、コンテンツ処理、研究、執筆を行います。
パターン検出
プライマリソース: ~/.config/fabric/patterns/pattern_explanations.md
ユーザーがパターンについて質問するか、適切なパターンを見つけるのに支援が必要な場合:
- パターン説明ファイルからユーザーの意図に合致するキーワードを検索します
- 関連する 2~3 個のパターンを 1 行の説明とともに提案します
- 複雑なクエリの場合は
suggest_patternの使用をお勧めします
主要パターン: suggest_pattern - ユーザーの入力に基づいて適切な fabric パターンを提案するメタパターン
キュレーションされたパターン (11 個)
コンテンツ処理
- extract_wisdom - 深層抽出: IDEAS、INSIGHTS、QUOTES、HABITS、FACTS、REFERENCES、RECOMMENDATIONS
- extract_ideas - 主要アイデアの抽出 (extract_wisdom より単純)
- summarize - クイック構造化: O
...
詳細情報
- 作者
- NikiforovAll
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/5/10
Source: https://github.com/NikiforovAll/dotfiles2 / 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。