labrai/skillcenter

GitHub のすべてのエージェントスキル - インストールします。

総合・オフライン・ワンコマンド・クロスプラットフォーム

私たちは、842 GitHubリポジトリ、ClawHub、OpenClaw、および10の素晴らしいリストをクロールしました。すべての[SKILL.mdとSOUL.mdを抽出し、それらを1つの検索インデックスにパッケージ化しました。 一度インストールして、すべてにアクセスしてください。

125Kスキル合計:

• 11,389 エージェントスキル — 842 リポジトリから [.claude/, [.cursor/]], [.openclaw/]], [[.codex/]]) -90Kの研究スキル - arXiv、PMC、PLOS、自然、eLifeから
• 24K技術スキル — GitHub、StackOverflow、Webソースから

クイックスタート

Claude Code, Cursor, OpenClaw, Codex, 任意の--targetパスで動作します。

検索スキル

全 125K インデックスでスキルを見つける:

ブラウザとインストール

インストール前のプレビューマッチ:

##現実世界例

Pr-E/openclaw-master-skills から実際のインストールスキルが見えるものは次のとおりです。

このファイルは .claude/skills/docker-essentials/SKILL.md にインストールされました。 — ロードコードは自動でピックアップします。

完全なワークフロー: 新しいプロジェクトを設定する

複数のスキルを1分以内にブラウズ、ピック、インストールします。

We crawled 842 GitHub repos, ClawHub, OpenClaw, and 10 awesome lists — extracted every SKILL.md and SOUL.md — and packaged them into one searchable index. Install once, access all of them.

125K skills total:

• 11,389 agent skills — from 842 repos across .claude/, .cursor/, .agents/, .openclaw/, .codex/
• 90K research skills — from arXiv, PMC, PLOS, Nature, eLife
• 24K tech skills — from GitHub, StackOverflow, web sources

Quick Start

pip install clawskills-rai
clawskills bundle-install --domain claw     # one-time: download skill index
clawskills install docker-essentials        # search + install → .claude/skills/

Works with Claude Code, Cursor, OpenClaw, Codex, and any --target path.

Search Skills

Find skills across the full 125K index:

clawskills skill-search "kubernetes" --top 5
clawskills skill-search "CRISPR" --domain research --top 3

Browse & Install

Preview matches before installing:

clawskills install "react" --list          # browse matches
clawskills install "react" --pick 2        # install 2nd result
clawskills install coding-agent            # install best match directly

Real-World Example

Here’s what a real installed skill looks like — docker-essentials from Pr-E/openclaw-master-skills:

# Docker Essentials

Essential Docker commands for container and image management.

## Container Lifecycle
docker run -d --name web -p 8080:80 nginx     # run in background
docker exec -it web bash                       # attach to running container
docker stop web && docker rm web               # stop and remove

## Images