について
AgentPayは、AIエージェントが実際のウェブサイトから商品を購入する際に、支払い認証情報を直接扱うことなく実現します。暗号化された認証情報をローカルに安全に保管し、取引には暗号技術による承認プロセスを使用します。開発者は、自身のClaudeエージェントがオンライン決済を完了させる必要がある場合や、ユーザー承認のために購入を提案する必要がある場合に、このスキルを使用すべきです。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add openclaw/skills -a claude-code/plugin add https://github.com/openclaw/skillsgit clone https://github.com/openclaw/skills.git ~/.claude/skills/agentpay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
よくある質問
agentpay Skillとは何ですか？
agentpay 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 agentpay に関連するタスクを実行できるようにします。
agentpay 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。agentpay 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。
agentpay はどのカテゴリに属しますか？
agentpay は その他 カテゴリに属します。
agentpay は無料で利用できますか？
はい。agentpay 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
LlamaGuardは、暴力やヘイトスピーチなど6つの安全性カテゴリーにおいて、LLMの入力と出力をモデレートするMetaの70-80億パラメータモデルです。94〜95%の精度を提供し、vLLM、Hugging Face、Amazon SageMakerを使用してデプロイ可能です。このスキルを使用して、AIアプリケーションにコンテンツフィルタリングと安全策を簡単に統合できます。
このClaudeスキルは、リソースの適正サイジング、タグ付け戦略、支出分析を通じて、開発者がクラウドコストを最適化することを支援します。AWS、Azure、GCPにわたるクラウド支出の削減とコストガバナンスの実施のためのフレームワークを提供します。インフラコストの分析、リソースの適正サイジング、または予算制約への対応が必要な際にご利用ください。
このClaudeスキルは、スポーツベッティング市場（スプレッド、オーバー/アンダー、プロップベットなど）を分析し、過去の傾向や状況統計を検証することでバリューベットを特定します。教育目的のための実践的な提案を構造化されたマークダウン形式で出力します。開発者はスポーツベッティング分析ツールとして本機能を活用できますが、娯楽および教育目的に限定されている点に留意してください。
このスキルは、bitsandbytesを使用してLLMを8ビットまたは4ビット精度に量子化し、精度の低下を最小限に抑えつつ50〜75％のメモリ削減を実現します。限られたGPUメモリでより大規模なモデルを実行したり、推論を高速化するのに理想的で、INT8、NF4、FP4などのフォーマットをサポートしています。HuggingFace Transformersと統合され、QLoRAトレーニングや8ビットオプティマイザーを可能にします。