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概要

DongshuyanとAgent Resource Collectionが維持するヒントには、個人的かつコミュニティ共有のプロンプト、エージェントスキル、OpenClawテンプレート、例が含まれます。 ヒントを直接コピーするか、元のプロジェクトで説明したようにスキルをインストールすることもできます。 1。 上記のテーブルから対応するディレクトリを入力し、必要な .txt または .md ファイルを開きます。 GitHub をクリックすると、元のテキストが表示されます。 文書の再現 ドキュメントがシステムコマンドまたは他の配置を指定すると、その説明に従って使用されます。 {originalプロンプト}、xxx、ドキュメントパスなどを独自の素材に置き換え、目的、制約、出力要件を補います。 出力が要求を満たしているかどうかを確認し、ヒントを調整するために使用されるAIツールで実行します。 実際に対応する機能を提供するAIツールに依存して、提案の添付ファイルまたはコードを検索、読み、または実行する必要があります。 モデルとツールのバージョンはエフェクトに影響を与えます。録画は、すべての環境で検証を表わしません。 スキル/およびOpenlawAgents/にはGitサブモジュールがあります。主な倉庫は、上流アドレスと固定投稿を記録します。 通常のクローニングは、自動的にサブモジュールのコンテンツをダウンロードしません。 ダウンロード後に設定されているかどうかは、元のプロジェクトの説明と同じままになります。 Compass-skills は、長年開発・使用してきた Agent Skills プロジェクトで、ニーズの明確化、タスクトラッキング、サスペンション、クロストークなどのワークフローを提供します。 ライブラリは、インストールのスキルと説明の完全なリストのために、スキル/コンパススキル/で利用できます。 Node.js/npm がインストールされている場合は、CLI をプロジェクトディレクトリにインストールして、スキルを使わせます。 例えば、CodexとClaudeコードのスキルを明らかにするには: この例はプロジェクトレベルでインストールされます。 インストール後、Codexで$task-clarifierを入力するか、Claudeコードの/task-clarifierを入力して、明確化が必要なタスクを記述します。 その他のツール、インストールと手動インストールのスコープは、COMPASS README にあります。 別々の上流倉庫は、次の項目のために維持されます。 ライブラリは、その投稿の定期的な記録を保持し、カタログの内容は、最新の上流バージョンとは異なる可能性があります。 アプリケーション、インストール方法、ライセンスは、対応する項目で利用可能です。

概要(AI 翻訳)

中国語(簡体)

DongshuyanとAgent Resource Collectionが維持するヒントには、個人的かつコミュニティ共有のプロンプト、エージェントスキル、OpenClawテンプレート、例が含まれます。 ヒントを直接コピーするか、元のプロジェクトで説明したようにスキルをインストールすることもできます。

お問い合わせ 利用開始 リソースディレクトリ . 期限切れのアーカイブ。 フィードバックとインテーク

倉庫に含まれているもの

| 部分 | 内容 | 使用法 お問い合わせ | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | | |エージェントスキル | 自社開発のCOMPASS(日)とOpenClawコミュニティスキルリソース | OpenClawのテンプレートや利用例 |エージェントの設定・テンプレート・利用シーン |オリジナルのプロジェクトを読み込み、必要に応じて設定 | 体験型アーカイブ | オリジナルのディレクトリレベルでの過去のコンテンツの保存

欲しいものを調べる

何をしたいですか? お問い合わせ •AIが質問を理解し、情報を検索し、質問に答えることを可能にします ♪ 紙を読んで♪ •プロジェクトの最適化と構造:ステップ1 → Step2 → Step3 の使用 | 生成または圧縮のプロンプト | 需要に基づくメタフレーズ • エージェントのニーズ、フォローアップ、フォローアップの明確化 | 書き換え、翻訳、イメージのヒントのテンプレートを探す | ライティング・エイドス; 画像仕様のテンプレートはメタフレーズで見つけることができます | | 役割セット探し | 役割プレイ(大人を含む) 関連するテンプレートや大人の方向コンテンツを制限するモデルを見つける | OpenClawのスキル、エージェントのテンプレートまたは例のOpenClawリソースを見つける ♪ 過去に記録されたものが見つかりません♪

利用開始

直接単語を使用する

  1. 上記表から対応するディレクトリを入力し、必要な[.txt]または[.md]ファイルを開きます。 GitHubで** Raw**をクリックすると、元のテキストが表示されます。 文書の再現 ドキュメントがシステムコマンドまたは他の配置を指定すると、その説明に従って使用されます。
  2. [[T2]、[[XXX]]、ドキュメントパスなどのプレースホルダー要素を独自の材料に置き換え、目的、制約、および出力要件を補います。 出力が要求を満たしているかどうかを確認し、ヒントを調整するために使用されるAIツールで実行します。

実際に対応する機能を提供するAIツールに依存して、提案の添付ファイルまたはコードを検索、読み、または実行する必要があります。 モデルとツールのバージョンはエフェクトに影響を与えます。録画は、すべての環境で検証を表わしません。

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