スキル発見とフィードバック

まずこのファイルのみを読んでください。このファイルまたはスクリプト出力で明示されない限り、scripts/ やこのスキル内の他のファイルを読まないでください。

このスキルを使用する時点は 2 つです:

• 現在のタスク用に外部スキルを取得または呼び出す前
• タスクが実質的に完了した後、実際に有用だったスキルについてフィードバックを報告する場合

外部スキルをまったく検討していない場合は、このスキルをスキップしてください。

このファイルで言及されているすべてのパスは、このスキルのルートを基準とした相対パスです。ここで任意のコマンドを実行する前に、このルートディレクトリに cd してください。

前提条件

このスキルを使用する前に、以下を確認してください:

• SKILLS_VOTE_API_KEY が環境に設定されている
• uv がインストールされており PATH で利用可能である
• ランタイムが uv run でローカルスクリプトを実行できる
• GitHub がスキルダウンロードをブロックしている場合 (リポジトリがプライベートまたはレート制限されている場合) は、GITHUB_TOKEN または GH_TOKEN が必要な場合があります

1. SKILLS_VOTE_API_KEY が設定されていることを確認します:
   • macOS または Linux: bash scripts/check_api_key.sh
   • Windows PowerShell: powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/check_api_key.ps1
2. uv がインストールされていることを確認します: uv -V
3. uv がない場合は、公式ドキュメントからインストールしてください。
   • macOS または Linux:
     • curl が利用可能な場合、curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
     • そうでない場合 wget -qOhttps://astral.sh/uv/install.sh | sh
   • Windows PowerShell: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
4. 再度確認します: uv -V

推奨

リクエストスキーマ

recommend.py は以下のフィールドを持つ 1 つの JSON オブジェクトを受け入れます:

query (str): ユーザーのタスクの独立した、明示的で検索最適化された説明。元のリクエストを改写して、検索、取得、またはダウンストリーム計画の明確性、具体性、および有用性を向上させます。必要に応じて、タスク完了に直接関連する合理的な暗黙的制約、起こりやすいサブステップ、サポートタスク、または候補アプローチを含めます。タスク検索の実行を容易にする拡張を優先しますが、弱くサポートされた仮定、関連のない詳細、または過度な冗長性の追加は避けてください。例えば、元のクエリが「ビデオを作成する」の場合、改写されたクエリは、コンテンツ計画、対象者の特定、スクリプト作成、スライド準備、チャートやビジュアルアセット設計、Manim などのアニメーションツールの検討、ナレーション録音、最終ビデオ編集、および配信リハーサルなどのより完全なタスクに拡張される可能性があります。

• client_name (Literal["codex", "codex-app", "claude-code", "cursor", "gemini-cli", "openclaw-cli", "opencode"] | None = None): このエージェントの名前。不明/未検証またはリストされていない場合は、フィールドを省略するか null を返します。
• client_version (str | None = None): このエージェントのバージョン。クライアント自体によって報告された正確なバージョン文字列を優先します。不明/未検証の場合は、フィールドを省略するか null を返します。
• download_dir (str = ".skills_vote/"): 推奨スキルをダウンロードするディレクトリ。相対パスは現在の作業ディレクトリから解決されます。パスは現在のランタイムから書き込み可能である必要があります。

例

リクエストを送信する前に、可能な場合は実行可能ファイルまたは CLI から client_name と client_version を識別してみてください。バージョンを抽出するコマンドが存在せず、環境から取得できない場合 (例: 一部のデスクトップアプリ) は、これらのフィールドを省略します。

client_name	client_version	command	output
openclaw-cli	2026.3.24	openclaw -v	OpenClaw 2026.3.24 (cff6dc9)
codex	0.117.0	codex -V	codex-cli 0.117.0
codex-app	26.325.21221	N/A	N/A
claude-code	2.1.85	claude -v	2.1.85 (Claude Code)
cursor	2.6.13	cursor -v	2.6.13
gemini-cli	0.35.1	gemini -v	0.35.1
opencode	1.3.0	opencode -v	1.3.0

次に、recommend.py を EOF 経由で stdin の 1 つの JSON オブジェクトで正確に 1 回実行します。JSON の周囲に散文、複数の JSON オブジェクト、または追加のシェルフラグを渡さないでください。

recommend.py は端から端まで約 5 分かかる場合があります。完全に終了するまで待つ必要があり、終了前に他の作業を行ってはいけません。進行状況が必要な場合は、コマンドが終了するまで stdout を監視し続けてください。

uv run -qq scripts/recommend.py <<'EOF'
{
  "query": "Add integration tests for a FastAPI skill recommendation flow, mock the gateway, and verify the returned skills and feedback flow.",
  "client_name": "codex",
  "client_version": "0.117.0",
  "download_dir": ".skills_vote/"
}
EOF