Brand Loom

レビュー · 59
コミュニティに収録

Open-source marketing skills that run on any model — with a hosted brand-memory engine. No coding agent required.

Verified installs0
スター22
バージョン1.0.0
品質68/100 · 有望
信頼59/100 · Do not auto-install
監査74/100 · 高リスク

供給アセットの概要

コーディングと開発 Agent

コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。

カテゴリを見る

シナリオ

GitHub automation

I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.

Agent 適合

Claude Code + OpenAI Agents + Cursor

Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。

インストール

準備完了

npx skills add hogan-tech/brand-loom

メンテナンス

アクティブ

最終プッシュから 1 か月

リスク

高リスク

Dependency or permission surface needs review

GitHub 品質

22

68/100 品質 · 67/100 信頼

対象タグ

コーディングGitHub automation汎用ツールagent-skillskill

レビュー注記

Dependency or permission surface needs review · Permission surface may require sandboxing

Agent 導入スコアカード

信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認

公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。

品質

有望
68

有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。

信頼

Do not auto-install
59

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

監査

高リスク
74

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

OpenAgentSkill Trust Score v5

サンドボックス限定

Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

スター

GitHub スター 22

リポジトリ活動

スター 22、フォーク 3

メンテナンス

最終プッシュから 1 か月

ライセンス

Apache-2.0

インストール

npx skills add hogan-tech/brand-loom

インストール安全性

標準パッケージまたはランタイムのインストールパス

権限範囲

secrets or environment access, shell or command execution

Agent の成果

Agent の成果データはまだありません

ドキュメント

README/SKILL.md の文脈が十分です

リスク概要

本番前にレビュー

  • This skill may touch real-money trading, broker, wallet, or exchange operations; use only in a sandbox with explicit approval.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution

インストール準備状況

インストールパスを利用可能

  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • ライセンスが明示されています
  • Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません

Agent 可読メタデータ

このスキルの機械可読な判断データ。

このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。

JSON を開く

適したタスク

  • GitHub automation ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Inspect repository metadata

適した Agent

PythonCodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLIOpenAI AgentsCLI

インストール判断

コマンド
npx skills add hogan-tech/brand-loom
ポリシー
ブロック
人によるレビュー
はい

信頼とリスク

信頼
59/100
監査
74/100
リスクレベル
高リスク

成果ループ

エンドポイント
/api/agent/outcome
イベント ID
resolve
成果
5

インストールコマンド

npx skills add hogan-tech/brand-loom

使わない場合

  • ベンダー提供の SLA が必要なチーム
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • Audit risk risky exceeds max_risk=medium
  • 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access

Agent セーフティ v2

34/100 · 自動インストールを避ける

Blocked for auto-installブロック

This skill should not be selected by an agent without explicit human security review.

Do not auto-install. Inspect the source, dependencies, and permission surface first.

API で解決

Shell またはコマンド実行

Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。

ネットワークアクセス

Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。

Secrets or environment access

Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.

データベースアクセス

Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。

  • Audit risk risky exceeds max_risk=medium
  • 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
  • Dependency or permission surface needs review

インストール先

Agent ワークフローにこのスキルをインストール

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install hogan-tech-brand-loom

Agent 解決プラン

インストール前に Agent に適合性を検証させます。

Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。

テキストプランを開く

Agent が確認すべきこと

  • Resolve API でタスク適合と代替を確認。
  • 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
  • Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。

プロンプトをコピー

Task: Use Brand Loom in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20Brand%20Loom%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/hogan-tech-brand-loom/install
Install command: npx skills add hogan-tech/brand-loom
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent 引き継ぎ

別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

Install API を開く

Agent プロンプト

Use Brand Loom for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/hogan-tech-brand-loom/install, then install with: npx skills add hogan-tech/brand-loom

Registry メタデータ

自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。

Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。

Manifest を開く

Agent 適合

69/100

GitHub automation

プラットフォーム

Python, Claude Code, OpenAI Agents, Cursor

監査レポート

高リスク · 74/100

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

監査レポートを見る評価レポートを見る

Agent 判断パネル

Fallback candidate for GitHub automation

まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。

69
準備状況
プロトタイプ
段階

スタック内の役割

代替候補

主な適合

GitHub automation

信頼ラベル

まずプロトタイプ

インストールパス

コマンド準備済み

使う場面

  • GitHub automation ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects

根拠

  • 最近のリポジトリ活動
  • インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
  • 品質プロファイル 68/100
  • OpenAgentSkill エンゲージメント 5 件

先にレビュー

  • Low GitHub adoption signal

実装パス

  1. 1サンドボックスの Agent にインストールし、GitHub automation タスクを一度最初から最後まで実行します。
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

信頼プロファイル

Do not auto-install

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

59
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub 採用度

修正

GitHub スター 22

スター/フォーク活動

修正

スター 22、フォーク 3; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません

最近のメンテナンス

合格

最終プッシュから 1 か月

ライセンスの明確さ

合格

Apache-2.0

良いシグナル

  • AI レビュー承認済み
  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • 最近保守されたリポジトリ
  • インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
  • 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です

インストール前にレビュー

  • This skill may touch real-money trading, broker, wallet, or exchange operations; use only in a sandbox with explicit approval.
  • Low GitHub adoption signal
  • Quality score needs review
  • Permission surface needs review: secrets or environment access, shell or command execution
  • GitHub adoption: 22 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 22 stars, 3 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • Dependency/runtime risk: command execution surface, credential or environment access
  • Permission surface: secrets or environment access, shell or command execution
  • 実際の Agent 成果レポートはまだありません
  • 無人インストールの前に人によるレビューが必要です

推奨アクション

Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.

品質プロファイル

有望 Agent ワークフロー向けの候補

有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。

68
GitHub スター
22
鮮度
1 か月前
インストール準備完了
はい
ライセンス
Apache-2.0
インストール前にレビュー: Low GitHub adoption signal

ワークフロー適合

このスキルを使うシナリオ

ワークフロー適合

完全なワークフローに追加

代替候補

インストール前に比較

このタスクに適する可能性のある類似スキル。

すべて比較

概要

# brand-loom

**Open-source marketing skills that run on any model — with a hosted brand-memory engine. No coding agent required.**

[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache--2.0-blue.svg)](LICENSE) [![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/brand-loom.svg)](https://pypi.org/project/brand-loom/) [![CI](https://github.com/hogan-tech/brand-loom/actions/workflows/ci.yml/badge.svg)](https://github.com/hogan-tech/brand-loom/actions/workflows/ci.yml)

`brand-loom` is a small library of **commodity marketing skills** — hooks, captions, hashtags, content repurposing, SEO outlines, FAQs, schema.org markup, CTAs — that run on **any LLM** (OpenAI, Anthropic, Gemini, or a local model via Ollama). Bring your own key. No coding agent, no vendor lock-in.

> Want it *on-brand* and *multi-platform* automatically — without writing prompts? That's the hosted engine at > **[neoxra.com](https://neoxra.com)** (auto voice extraction, multi-platform orchestration, Brand Kit). `brand-loom` > is the open core; Neoxra hosts the rest.

## Why brand-loom

- **Model-agnostic.** One interface, four providers, BYOK. Swap models with one env var. - **No coding agent required.** Plain Python — not coupled to Claude Code / Cursor / OpenClaw. - **Brand-aware seam.** Every skill accepts an optional `brand_context`. Ship a basic default here; get automatic, extracted brand voice on hosted Neoxra.

## Quickstart (60 seconds, no API key)

```bash pip install brand-loom ```

```python from brand_loom.providers import use_provider from brand_loom.skills.hook import HookSkill

use_provider("fake") # runs with zero keys; swap for "openai"/"anthropic"/"gemini"/"ollama" skill = HookSkill() print(skill.run_topic("How we cut cloud costs 40%")) ```

Real provider (BYOK):

```bash pip install "brand-loom[openai]" export OPENAI_API_KEY=sk-... export BRANDLOOM_PROVIDER=openai ```

Run it as an agent (no coding agent required):

```bash brand-loom run hook --text "How we cut cloud costs 40%"

プラットフォーム互換性

pythonFULL

技術詳細

バージョン
1.0.0
ライセンス
Apache-2.0
最終更新
2026年8月18日
公開日
2026年7月18日

フレームワークとツール

Python

判断の要約

代替候補

69
準備完了
プロトタイプ
段階

最近のリポジトリ活動

監査

インストールレビュー

インストールと採用のレビュー

74
高リスク
セキュリティ
75/100
メンテナンス
88/100
インストール
92/100
完全な監査を開く評価レポートを見る

Agent 実証エビデンス

Agent 実証エビデンス

Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。

0
実証済み
Needs first agent run自動インストール: 先にレビュー最新: 不明
成功率
直近の失敗
成果
0
出力品質
失敗
0
非該当
0
インストール数
0
リスクによりブロック
0
設定が必要
0
本番
0

Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。

インストール

Agent ワークフローに追加

無料・オープンソース. 本番 Agent にインストールする前にレポートを確認してください。

成長ループ

共有キット

X

Brand Loom 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。

キュレーターノート
Brand Loom: Open-source marketing skills that run on any model — with a hosted brand-memory engine. No co...

22 stars

https://www.openagentskill.com/skills/hogan-tech-brand-loom?ref=x
X 下書きを開く
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for Brand Loom:
https://www.openagentskill.com/skills/hogan-tech-brand-loom?ref=x

Install: npx skills add hogan-tech/brand-loom
返信の下書きを開く

掲載元

コミュニティにより登録

申請可能

この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。

作成者
hogan-tech
インデックス作成者
OpenAgentSkill コミュニティインデックス

帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。

このスキルを申請

所有者の申請

このスキル掲載を申請

この コミュニティにより登録 掲載は hogan-tech に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。

クリエイター被リンクキット

README にエビデンスバッジを追加

開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/hogan-tech-brand-loom?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/hogan-tech-brand-loom)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/hogan-tech-brand-loom?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/hogan-tech-brand-loom)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/hogan-tech-brand-loom?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/hogan-tech-brand-loom/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/hogan-tech-brand-loom?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/hogan-tech-brand-loom)

作者

H

hogan-tech

@hogan-tech

プラットフォーム適合

健全性シグナル

GitHub スター
22
品質スコア
44/100
最終 GitHub プッシュ
2026年7月17日
フレームワークのヒント
1
OpenAgentSkill 閲覧数
5
インストールコピー数
0
外部クリック
0

コミュニティシグナル

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信頼と安全性

Do not auto-install

59
  • GitHub 採用度GitHub スター 22修正
  • スター/フォーク活動スター 22、フォーク 3; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません修正
  • 最近のメンテナンス最終プッシュから 1 か月合格
  • ライセンスの明確さApache-2.0合格
  • README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
  • 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, credential or environment access修正