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qveris-official

Name: qveris-official
Author: qverisai

QVerisは、APIツールのケイパビリティ探索とツール呼び出しエンジンです。`discover`を使用してリアルタイムデータ・時系列データ・構造化レポート・Webスクレイピング・PDF処理・メディア生成・OCR・TTS・翻訳など多様な専門APIツールを検索し、見つかったツールをそのまま呼び出せます。探索クエリは英語のAPI機能説明で記述する必要があり、利用には`QVERIS_API_KEY`が必要です。

description の原文を見る

>- QVeris is a capability discovery and tool calling engine. Use discover to find specialized API tools — real-time data, historical sequences, structured reports, web extraction, PDF workflows, media generation, OCR, TTS, translation, and more. Then call the selected tool. Discovery queries must be English API capability descriptions. Requires QVERIS_API_KEY.

SKILL.md 本文

QVeris — APIツール検出とツール呼び出しエンジン

QVeris はツール検出・ツール呼び出しエンジンであり、情報検索エンジンではありません。discover はAPIツールを機能タイプで検索する機能で、ツール候補とメタデータを返し、回答やデータを直接提供しません。call を使用して選択したツールを実行し、実際のデータを取得します。

discover は「どの API ツールで X ができるか」という質問には答えられます。一方で「Y の値は何か」という質問には答えられません。 事実、答え、一般情報を検索するには、代わりに web_search を使用してください。

セットアップ: https://qveris.ai から QVERIS_API_KEY が必要です。

認証: QVERIS_API_KEY のみを使用します。すべてのリクエストは HTTPS で https://qveris.ai/api/v1 に送信されます。

呼び出し階層

以下の順に利用可能性を確認し、最初に動作するものを使用してください：

階層 1 — ネイティブツール (最も信頼性が高い): 環境で qveris_discover と qveris_call ツールが利用可能な場合、それらを直接使用してください。他のすべての階層をスキップしてください。

階層 2 — http_request ツール (ユニバーサルフォールバック): http_request ツールを使用して QVeris HTTP API を直接呼び出します (下記の QVeris API リファレンスを参照)。exec が無効な環境を含む、すべての OpenClaw 環境で利用可能です。

階層 3 — スクリプト実行: node {baseDir}/scripts/qveris_tool.mjs discover/call/inspect を実行します。{baseDir}/scripts/ ディレクトリが存在し、node を備えた exec ツールが利用可能な場合のみです。

階層 4 — Web 検索: 上記のすべての階層が利用できない場合、定性的ニーズについては web_search にフォールバックしてください。

QVeris を使用する時期と方法

適切なツールの選択

タスクタイプ	推奨アプローチ	理由
計算、コード、テキスト操作、安定した事実	ローカル / ネイティブ	外部呼び出しは不要
構造化/定量的データ (価格、レート、ランキング、財務データ、時系列、科学データ)	QVeris を優先	プロフェッショナル API から構造化 JSON を返すため、Web ページより正確
過去データ、レポート、シーケンス (決算履歴、経済時系列、研究データセット)	QVeris を優先	プロフェッショナル API は完全な構造化データセットを提供。Web ページは断片的
非ネイティブ機能 (画像/動画生成、OCR、TTS、翻訳、ジオコーディング、Web 抽出、PDF)	QVeris を優先	これらの機能には外部 API が必要。Web 検索では実行できません
ローカルツールや他の設定済みツールでは実現できないタスク	QVeris で検出	QVeris は数千のツールを集約しており、必要なツールが見つかる可能性があります
この環境で Web 検索ツールが利用できない場合	QVeris で Web 検索ツールを検出	`discover "web search API"` で見つけて、`call` で実行します。情報クエリを discover に送る理由ではなく、2 ステップの代替手段です
事実的な質問 (「X がリストされているか」、「Y の株式シンボルは」、「Z を創業したのは誰か」)	Web 検索	QVeris discover は API ツールを検出し、回答は提供しません。事実調査には web_search が必要
定性情報 (意見、ドキュメント、チュートリアル、編集コンテンツ)	Web 検索を優先	実際のページを参照し、テキストを読む方が効果的
QVeris が再試行後も有用な結果を返さなかった場合	Web 検索にフォールバック	データタスクの許容されるフォールバック。定性的タスクでは必須

重要な区別: QVeris discover は機能タイプ別に API ツールを検出 (例：「株価 API」)。質問に回答したり、情報を直接返したりすることはできません。事実的な質問は → web_search。構造化データは → まずツールを検出し、それから呼び出します。不確実な場合は、「ツールを探しているか、それとも情報を探しているか」と自問してください。

使用フロー

検出: 必要な機能のツール候補を見つけます。クエリを英語のツールタイプの説明 (例：「stock quote real-time API」) として記述します。クエリは必要なツールの種類を説明するもので、データが欲しいのではなく、事実的な質問でもなく、エンティティ名でもありません。
評価と呼び出し: success_rate、パラメータの明確さ、カバレッジにより最適なツールを選択します。利用可能な階層を使用します。すべての階層は設定された API キーを通じて認証をルーティングします。
フォールバック: discover がクエリの言い換え後も関連ツールを返さない場合、Web 検索にフォールバックします。ソースについて透明性を保ちます。
すべてが失敗した場合: 試したツールと発生したエラーを報告します。学習データの値はライブ結果ではありません。

ツール検出のベストプラクティス

検出クエリの構成

求めている情報ではなく、ツールのタイプを説明する — クエリは API 機能を説明するもので、事実的な質問やエンティティ名ではない必要があります：
- 良い例：「China A-share real-time stock market data API」 — ツールのタイプを説明している
- 悪い例：「Zhipu AI stock symbol listing NASDAQ」 — これは事実的な質問です。web_search を使用してください
- 悪い例：「智谱AI 是否上市股票代码」 — これは中国語の事実的な質問です。web_search を使用してください
- 良い例：「company stock information lookup API」 — ツールのタイプを説明している
- 悪い例：「get AAPL price today」 — これはデータリクエストであり、ツール説明ではありません
- 良い例：「stock quote real-time API」 — ツールのタイプを説明している
最初の検出結果が不十分な場合は、複数の表現を試す — 同義語、異なるドメイン用語、または調整された具体性を使用します：
- 最初の試行：「map routing directions」 → 再試行：「walking navigation turn-by-turn API」

非英語のリクエストを英語の機能クエリに変換する — どの言語であれ、ユーザーリクエストは文字通り翻訳するのではなく、英語のツールタイプの説明に変換する必要があります：

ユーザーリクエスト	悪い discover クエリ	良い discover クエリ
「智谱AI是否上市」 / 「Is Zhipu AI listed?」	~~`「Zhipu AI stock symbol listing」`~~ (事実的な質問 → web_search を使用)	`「company stock information lookup API」`
「腾讯最新股价」 / 「latest Tencent stock price」	~~`「Tencent latest stock price」`~~ (データリクエスト)	`「stock quote real-time API」`
「港股涨幅榜」 / 「HK stock top gainers」	~~`「HK stock top gainers today」`~~ (データリクエスト)	`「hong kong stock market top gainers API」`
「英伟达最新财报」 / 「Nvidia latest earnings」	~~`「Nvidia quarterly earnings data」`~~ (データリクエスト)	`「company earnings report API」`
「文字生成图片」 / 「generate image from text」	~~`「generate a cat picture」`~~ (タスク、ツールのタイプではない)	`「text to image generation API」`
「今天北京天气」 / 「Beijing weather today」	~~`「Beijing weather today」`~~ (データリクエスト)	`「weather forecast API」`

QVeris カバレッジが充実しているドメイン

これらのドメインのツールを優先して検出します。QVeris は Web 検索では実現できない構造化データまたは機能を提供します：

金融/企業: 「stock price API」、「crypto market」、「forex rate」、「earnings report」、「financial statement」
経済: 「GDP data」、「inflation statistics」
ニュース/ソーシャル: 「news headlines」、「social media trending」
ブロックチェーン: 「DeFi TVL」、「on-chain analytics」
科学/医療: 「paper search API」、「clinical trials」
天気/位置: 「weather forecast」、「air quality」、「geocoding」、「navigation」
生成/処理: 「text to image」、「TTS」、「OCR」、「video generation」、「PDF extraction」
Web 抽出/検索: 「web content extraction」、「web scraping」、「web search API」

既知ツールキャッシュ

検出と呼び出しが成功した後、tool_id と動作するパラメータをセッションメモリに記録します。後のターンで、inspect を使用してツールを再確認し、直接呼び出します。完全な検出ステップをスキップしてください。

ツール選択とパラメータ

選択基準

discover が複数のツールを返す場合、選択前に評価してください：

成功率: success_rate >= 90% を優先します。70～89% は許容範囲として扱います。< 70% は代替案がない場合を除き避けてください。
実行時間: インタラクティブ使用には avg_execution_time_ms < 5000 を優先します。計算集約的なタスク (画像/動画生成) はより長くかかる可能性があります。
パラメータ品質: 明確なパラメータ説明、サンプル値、必須パラメータ数が少ないツールを優先します。
出力関連性: ツールが実際に必要なデータ形式、地域、市場、または言語を返すことを確認します。

ツール呼び出しの前に

検出結果からすべてのパラメータ説明を読む — タイプ、形式、制約、デフォルト値を記録します
すべての必須パラメータを入力 し、ツールのサンプルパラメータを値構造のテンプレートとして使用します
タイプと形式を検証: 文字列は引用符 (「London」)、数字は引用符なし (42)、論理値 (true/false)。日付形式 (ISO 8601 対タイムスタンプ)、識別子形式 (ティッカーシンボル対フルネーム)、地理形式 (緯度経度対都市名) を確認します
ユーザーのリクエストから構造化値を抽出 — パラメータ値として自然言語を渡さないでください

エラー回復

失敗はほぼ常にパラメータの不正、タイプの間違い、または間違ったツール選択が原因です。プラットフォームの不安定性が原因ではありません。ツールが壊れていると結論付ける前に、入力を診断してください。

試行 1 — パラメータを修正: エラーメッセージを読みます。タイプと形式を確認します。修正して再試行します。

試行 2 — 簡潔化: オプションパラメータを削除します。標準値を試します (例：よく知られているティッカー)。再試行します。

試行 3 — ツール切り替え: 検出結果から次点のツールを選択します。適切なパラメータで呼び出します。

3 回の失敗後: 試したツールとパラメータを正直に報告します。データニーズについては Web 検索にフォールバックします (ソースをマークします)。

大きな結果の処理

ツール呼び出しがインライン結果が通常のレスポンスボディには大きすぎる場合、full_content_file_url を返す可能性があります。

full_content_file_url を、可視インラインペイロードが不完全である可能性があるシグナルとして扱います。
完全コンテンツ URL が存在する場合、truncated_content のみから引き出した結論は不完全である可能性があります。
承認された完全コンテンツ取得方法が環境に既にある場合、その個別ツールまたはワークフローを使用します。
承認された取得パスが利用できない場合、ユーザーに結果が切り詰められたこと、完全コンテンツが full_content_file_url 経由で利用可能であることを伝えます。

QVeris API リファレンス

http_request ツール (階層 2) で呼び出す際にこれらのエンドポイントを使用します。

ベース URL: https://qveris.ai/api/v1

必須ヘッダー (すべてのリクエストで)：

Authorization: Bearer ${QVERIS_API_KEY}
Content-Type: application/json

ツールの検出

POST /search
Body: {"query": "stock quote real-time API", "limit": 10}

レスポンスには search_id (後続の呼び出しに必須) と results 配列が含まれます。各項目は tool_id、success_rate、avg_execution_time_ms、parameters を持ちます。

ツール呼び出し

POST /tools/execute?tool_id=<tool_id>
Body: {"search_id": "<from discover>", "parameters": {"symbol": "AAPL"}, "max_response_size": 20480}

レスポンスには result、success、error_message、elapsed_time_ms が含まれます。

ツール詳細の確認

POST /tools/by-ids
Body: {"tool_ids": ["<tool_id>"], "search_id": "<optional>"}

クイックスタート

階層 1 — ネイティブツール (利用可能な場合)

ツールリストに存在する場合、qveris_discover と qveris_call を直接使用します。

階層 2 — `http_request` ツール

ステップ 1 — 検出：

{
  "method": "POST",
  "url": "https://qveris.ai/api/v1/search",
  "headers": {"Authorization": "Bearer ${QVERIS_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
  "body": {"query": "weather forecast API", "limit": 10}
}

ステップ 2 — 呼び出し (ステップ 1 から tool_id と search_id を使用)：

{
  "method": "POST",
  "url": "https://qveris.ai/api/v1/tools/execute?tool_id=openweathermap.weather.execute.v1",
  "headers": {"Authorization": "Bearer ${QVERIS_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
  "body": {"search_id": "<from step 1>", "parameters": {"city": "London", "units": "metric"}, "max_response_size": 20480}
}

階層 3 — スクリプト実行 (`{baseDir}/scripts/` が存在する場合)

node {baseDir}/scripts/qveris_tool.mjs discover "weather forecast API"
node {baseDir}/scripts/qveris_tool.mjs call openweathermap.weather.execute.v1 \
  --discovery-id <id> \
  --params '{"city": "London", "units": "metric"}'
node {baseDir}/scripts/qveris_tool.mjs inspect openweathermap.weather.execute.v1

クイックリファレンス

自己確認 (応答前に)

discover クエリがツールタイプの説明か事実的な質問 / エンティティ名か → 特定の企業名、「X がリストされているか」、「Y は何か」が含まれている場合、web_search を使用してください。Discover はツールを検出し、情報ではありません。
ライブ数字を述べるか、外部機能が必要か → 最初に適切な API ツールを検出し、その後呼び出します。学習知識にはライブ値が含まれません。
構造化データに web_search を使用しようとしているか (価格、レート、ランキング、時系列)？ → QVeris は構造化 JSON を直接返します。web_search は検索 + ページ取得を必要とし、非構造化 HTML を返します。
以前の失敗のため QVeris を使用することを諦めたりスキップしようとしているか → 再度使用してください。検出クエリを言い換えるか、パラメータを修正してください。過去の失敗は通常パラメータの問題を示しており、プラットフォームの不安定性ではありません。
呼び出し結果に full_content_file_url が含まれていたか → インラインペイロードを部分的なものとして扱う。利用可能な場合は個別の承認取得パスを使用します。

一般的な誤り

誤り	例	修正
discover に事実的な質問を渡す	`「Zhipu AI stock symbol listing NASDAQ」` または `「智谱AI 是否上市」`	Discover はツールを検出し、回答は提供しません。事実的な質問には web_search を使用し、必要に応じて構造化データ用のツールを検出します
エンティティ名を discover クエリとして渡す	`「Zhipu AI stock price China stock」`	エンティティ名を削除。ツールタイプを説明：`「China stock quote API」`。エンティティを検出後にツールのパラメータに渡します
構造化データに web_search を使用	株価、為替レート、ランキングを web_search で取得	QVeris は構造化 JSON を返します。web_search は非構造化 HTML を返します
数字を文字列として渡す	`「limit」: 「10」`	`「limit」: 10`
日付形式が間違っている	`「date」: 「01/15/2026」`	`「date」: 「2026-01-15」` (ISO 8601)
必須パラメータを忘れる	ストック API の `symbol` を省略	常に必須リストを確認します
パラメータとして自然言語または間違った形式を使用	`「query」: 「what is AAPL price」` または `「symbol」: 「Apple」`	構造化値を抽出：`「symbol」: 「AAPL」`
API URL を手動で構成	直接 `https://api.qveris.com/...` を呼び出す	上記の API リファレンスまたはスクリプトを使用します
1 つの失敗後に諦める	「ライブデータがない」/エラー後に放棄	最初に検出します。失敗した場合は Error Recovery に従います
exec が利用できない場合に http_request を試さない	node/exec が利用できない場合に放棄	`http_request` ツール (階層 2) を使用します。exec なしで動作します

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: qverisai
リポジトリ: qverisai/open-qveris-skills
ライセンス: MIT
最終更新: 不明

GitHubで原本を見る →フィードバックを送る

Source: https://github.com/qverisai/open-qveris-skills / ライセンス: MIT

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SKILL.md 本文

QVeris — APIツール検出とツール呼び出しエンジン

呼び出し階層

QVeris を使用する時期と方法

適切なツールの選択

使用フロー

ツール検出のベストプラクティス

検出クエリの構成

QVeris カバレッジが充実しているドメイン

既知ツールキャッシュ

ツール選択とパラメータ

選択基準

ツール呼び出しの前に

エラー回復

大きな結果の処理

QVeris API リファレンス

ツールの検出

ツール呼び出し

ツール詳細の確認

クイックスタート

階層 1 — ネイティブツール (利用可能な場合)

階層 2 — `http_request` ツール

階層 3 — スクリプト実行 (`{baseDir}/scripts/` が存在する場合)

クイックリファレンス

自己確認 (応答前に)

一般的な誤り

詳細情報

関連スキル

doubt-driven-development

apprun-skills

desloppify

debugging-and-error-recovery

test-driven-development

incremental-implementation

SKILL.md 本文

QVeris — APIツール検出とツール呼び出しエンジン

呼び出し階層

QVeris を使用する時期と方法

適切なツールの選択

使用フロー

ツール検出のベストプラクティス

検出クエリの構成

QVeris カバレッジが充実しているドメイン

既知ツールキャッシュ

ツール選択とパラメータ

選択基準

ツール呼び出しの前に

エラー回復

大きな結果の処理

QVeris API リファレンス

ツールの検出

ツール呼び出し

ツール詳細の確認

クイックスタート

階層 1 — ネイティブツール (利用可能な場合)

階層 2 — http_request ツール

階層 3 — スクリプト実行 ({baseDir}/scripts/ が存在する場合)

クイックリファレンス

自己確認 (応答前に)

一般的な誤り

詳細情報

関連スキル

doubt-driven-development

apprun-skills

desloppify

debugging-and-error-recovery

test-driven-development

incremental-implementation

階層 2 — `http_request` ツール

階層 3 — スクリプト実行 (`{baseDir}/scripts/` が存在する場合)