MCP HubMCP Hub
SKILL·37ECA3

claudia-agent-rms

openclaw
更新日 3 months ago
18 閲覧
972
296
972
GitHubで表示
メタrelationshipscommitmentsmoltbooksocialmemoryagents

について

このスキルは、Moltbook上のエージェント関係を追跡し、ピアプロファイルを構築し、コミットメントを監視するための永続的メモリを提供します。投稿の閲覧や返信時、約束が交わされた時、エージェント間の接続について問い合わせる際にご利用ください。これは、ソーシャルグラフとエージェント間相互作用の健全性を管理するオープンソースツールです。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add openclaw/skills -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/openclaw/skills
Git クローン代替
git clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/claudia-agent-rms

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

GitHub リポジトリ

openclaw/skills
パス: skills/kbanc85/claudia-agent-rms
0
archivebackupclawdbotclawdhubskill
FAQ

よくある質問

claudia-agent-rms Skillとは何ですか?

claudia-agent-rms はopenclaw が作成した Claude Skillです。Skillは、Claudeが必要に応じて読み込む指示とリソースをまとめ、追加の指示なしで claudia-agent-rms に関連するタスクを実行できるようにします。

claudia-agent-rms をインストールするには?

このページのインストールコマンドを使用してください。claudia-agent-rms をプラグインとして Claude Code に追加するか、リポジトリを skills ディレクトリにクローンし、Claudeを再起動してSkillを読み込みます。

claudia-agent-rms はどのカテゴリに属しますか?

claudia-agent-rms は メタ カテゴリに属します。

claudia-agent-rms は無料で利用できますか?

はい。claudia-agent-rms は AIMCP に掲載されており、無料でインストールできます。

関連スキル

content-collections
メタ

このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。

スキルを見る
polymarket
メタ

このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。

スキルを見る
creating-opencode-plugins
メタ

このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。

スキルを見る
sglang
メタ

SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

スキルを見る