Web・UITaste Skill/作者の事例
花咲くフローラルスタジオ
植物をテーマにしたダークな店舗サイト。編集的なタイポグラフィと縦長レイアウトが特徴です。
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SKILL LAYER · AGENT REGISTRY · AUTO INSTALLS
AI agents の
Skill layer.
AI agent が適切な再利用可能 Skill を自動で発見、比較、インストールできるようにします。
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AI を接続
OpenAgentSkill Codex / Claude Code / Cursor
Codex、Claude Code、Cursor に貼り付けてください。自動インストールは行いません。
接続ガイド ↗スキルで作った作品
次の作品は、ここから。
作品を見て、タスクをコピー。そのスキルで自分だけの作品を。
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GitHub 人気ランキング
スター数の多い Agent Skill プロジェクト。
GitHub のスター数を起点に、スキルとの関連性が低い候補を除外し、導入前に信頼シグナルを表示します。
更新 10月11日 02:55 UTCすべてのランキング
- 1
391K stars and excellent quality signals.
- 2
282K stars and excellent quality signals.
- 3
280K stars and excellent quality signals.
- 4
272K stars and excellent quality signals.
- 5
251K stars and strong quality signals.
- 6
180K stars and excellent quality signals.
- 7
175K stars and excellent quality signals.
- 8
136K stars and excellent quality signals.
- 9
120K stars and excellent quality signals.
- 10
107K stars and excellent quality signals.
Why OpenAgentSkill
Agent をランダムなディレクトリに送らない。
Skill レジストリは Agent が信頼できて初めて役に立ちます。OpenAgentSkill は散らばった GitHub プロジェクトを、ランキング、監査、インストール可能な能力に変換します。
- 01
タスクから Skill へ
Agent はカテゴリではなく意図から始めます。レジストリはジョブを選択 Skill、代替案、適合理由へ変換します。
- 02
インストール前の安全性
Stars、鮮度、品質スコア、リスク、準備状況を実行コマンドと並べて確認できます。
- 03
人は閲覧、Agent は API
人は索引を閲覧し、Agent は resolve、recommend、skill endpoints から同じ登録表を呼び出せます。
Registry response
一度の呼び出しで、順位付きのインストール経路。
{
"task": "analyze stock news",
"agent_decision": {
"recommended_skill": "Last30days Skill",
"install_command": "npx skills add ...",
"why_recommended": [
"matches research workflow",
"strong Trust Score",
"audit warnings included"
],
"risk_summary": {
"safety": "review before install",
"notes": ["network access", "verify sources"]
}
}
}Architecture
意図からインストールまでの 4 層。
OpenAgentSkill は静的リストではなく、Agent がファイル作成、ブラウザ操作、外部コード導入の前に呼べるレジストリループです。
Projects found
26,210
Validated skills
35,550
Installable
34,934
- 01
目的の把握
人や上流の Agent が自然言語で仕事を説明します。
Task · Agent · ContextIntent - 02
推薦エンジン
ranker用途との適合性、保守状況、スター、監査情報で順位付けします。
Fit · Quality · FreshnessRank - 03
スキルの信頼情報
候補ごとに準備状況、導入コマンド、確認事項を提示します。
Risk · Install · EvidenceAudit - 04
Agent の導入手順
レジストリは Agent が安全に実行するための次の操作を返します。
Codex · Claude Code · CursorInstall
クイックスタート
タスクの説明から導入コマンドまで。
- 01
スキルの手順を取得
タスクから選定スキル、代替候補、安全スコア、導入計画を取得します。
POST /api/agent/resolve - 02
信頼情報を確認
適合性、リポジトリの状態、リスク、導入準備を確認します。
GET /api/agent/skills/crawl4ai - 03
Agent の環境に導入
コマンドをコピーするか、Codex、Claude Code、Cursor、独自 Agent に渡します。
GET /api/skills/crawl4ai/install?format=text - 04
発見を自動化
API を独自 Agent のレジストリ層として利用します。
curl "https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=review+pull+requests&agent=codex"
Agent の連携先Codex, Claude Code, Cursor, MCP-compatible agents, and custom internal runners.
Compare
OpenAgentSkill と他の Skill プラットフォームの違い。
普通のディレクトリは人が閲覧するものです。OpenAgentSkill は AI Agent が正しい Skill を自動で発見、比較、インストールするために作られています。
| 機能 | OpenAgentSkill | skills.sh | agentskills.io | Native docs |
|---|---|---|---|---|
| 主な用途 | ひとつのレジストリでスキルを推薦・比較・導入 | 再利用可能な Agent スキルを閲覧・導入 | オープンなスキル形式と学習手順を定義 | 各 Agent プラットフォーム内のスキルを解説 |
| Agent 向け API | 対応：タスクに応じたスキル推薦 | 一覧と導入フロー | 仕様・文書を重視 | 各プラットフォーム固有の API・文書 |
| Agent 間の対応範囲 | Codex, Claude Code, Cursor, MCP-compatible agents, and custom tools | オープンな Agent スキルのエコシステム | Agent 拡張のオープン形式 | 提供元のプラットフォームに適合 |
| 信頼・監査シグナル | スター、品質スコア、準備状況、導入時の確認 | 一覧のメタデータ | SKILL.md のメタデータ指針 | プラットフォーム固有の制御 |
| 適した用途 | Agent に適切なスキルを自動で探させる | 導入可能なスキルを素早く発見 | 標準を学ぶ・作成する | ひとつの製品でスキルを使う |
比較は各プロジェクトの公開情報に基づきます。相互に代替するものではなく、OpenAgentSkill は Agent 向けのレジストリと推薦層に注力しています。
Skill layer
人にはスキル市場を。Agent には能力の基盤を。
まずは一覧を探索。Agent がスキルを選択・比較・導入する際は推薦 API を使えます。
