firecrawl-build-onboarding
Firecrawlの認証情報とSDKをプロジェクトにセットアップします。アプリケーションに`FIRECRAWL_API_KEY`が必要な場合、`.env`にFirecrawlを追加したい場合、アプリコードでFirecrawlの認証を行いたい場合、または新しいFirecrawl連携の最初のSDKとドキュメントを選定する際に使用します。このスキルは独自のブラウザ認証フローを内包しているため、Webサイトのオンボーディングスキルに依存しません。
description の原文を見る
Get Firecrawl credentials and SDK setup into a project. Use when an application needs `FIRECRAWL_API_KEY`, when an agent should add Firecrawl to `.env`, when the user wants to authenticate Firecrawl for app code, or when choosing the first SDK and docs for a new Firecrawl integration. This skill includes its own browser auth flow, so it does not depend on the website onboarding skill.
SKILL.md 本文
Firecrawl Build Onboarding
Firecrawl のオンボーディングフローからのアプリケーション統合パスに、このスキルを使用します。
インストール
まだインストールしていない場合は、1つのコマンドで CLI ツール(ライブウェブ作業用)とビルドスキル(アプリ統合用)の両方をセットアップできます:
npx -y firecrawl-cli@latest init --all --browser
これにより Firecrawl CLI、CLI スキル、および以下のビルドスキルが一緒にインストールされます。また、ユーザーがサインインまたはアカウント作成できるようブラウザ認証も開きます。別途の npx skills add ステップは不要です。
使用する場合
- プロジェクトが
FIRECRAWL_API_KEYを必要とする場合 - ユーザーが Firecrawl を
.envに組み込みたい場合 - Firecrawl をアプリに初めて追加する場合
- 最初の SDK または REST パスを選択する必要がある場合
ユーザーがまだブラウザでサインアップ、サインイン、または認可が必要な場合は、このスキルの認証フロー参照を使用します。
クイックスタート
ユーザーが既に API キーを持っている場合は、.env に配置します:
FIRECRAWL_API_KEY=fc-...
プロジェクトがセルフホスト型の場合は、以下も設定します:
FIRECRAWL_API_URL=https://your-firecrawl-instance.example.com
その後、適用される統合パスを決定します:
- 新規プロジェクト -> ターゲットスタックを選択し、SDK をインストールし、最初の Firecrawl コールを追加し、スモークテストを実行します
- 既存プロジェクト -> 最初にリポジトリを検査し、プロジェクトがサードパーティ API と環境変数を既に処理している場所に Firecrawl を統合します
必要なものは何ですか?
| タスク | リファレンス |
|---|---|
ブラウザ認証フローを実行して FIRECRAWL_API_KEY を保存 | references/auth-flow.md |
| 適切な SDK をインストール | references/sdk-installation.md |
認証情報を .env またはプロジェクト設定に配置 | references/project-setup.md |
| セットアップ後に適切なエンドポイントを選択 | firecrawl-build |
| このタスク中にライブウェブツール機能が必要 | CLI スキルは同じコマンドから既にインストール済みです |
| 既知の URL から実装を開始 | firecrawl-build-scrape |
| クエリから実装を開始 | firecrawl-build-search |
ドキュメント(信頼できるソース)
SDK 使用方法、スキーマ、および例については、プロジェクト言語用の信頼できるソースページを読んでください:
- Node / TypeScript: docs.firecrawl.dev/agent-source-of-truth/node
- Python: docs.firecrawl.dev/agent-source-of-truth/python
- Rust: docs.firecrawl.dev/agent-source-of-truth/rust
- Java: docs.firecrawl.dev/agent-source-of-truth/java
- Elixir: docs.firecrawl.dev/agent-source-of-truth/elixir
- cURL / REST: docs.firecrawl.dev/agent-source-of-truth/curl
セットアップ後
キーが存在したら:
- これが新規プロジェクトか既存コードベースかを決定します
- Firecrawl がプロダクトで何をすべきかを確認します
- その動作に最も適合する最も限定的なエンドポイントを選択します
- コードを書く前にプロジェクト言語のソースオブトゥルースページを読みます
- SDK または REST コールをコードに追加します
- 1つの実際の Firecrawl リクエストが成功することを証明するスモークテストを実行します
- このリポジトリのエンドポイント固有のスキルを実装ガイダンスに使用します
- 現在のタスク中にライブウェブツール機能も必要な場合、CLI スキルは既にインストール済みです —
firecrawl/cliを使用します
ライセンス: ISC(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
- firecrawl
- リポジトリ
- firecrawl/skills
- ライセンス
- ISC
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/firecrawl/skills / ライセンス: ISC
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。