著者:ジェイソン・チュー

これは、VoltAgentが管理するAwesome OpenClaw Skillsプロジェクトの完全な分析です。このリストは、 ClawHubに登録されている5705個のスキルから3002個に絞り込まれており、除外率は約48%です。私たちは、どのスキルが保持され、どのスキルが除外されたのか、そしてこのエコシステムがどのように進化しているのかを理解しようとしました。

品質しきい値: 2748 個のスキル - なぜ除外されたのですか?

5705から3002の間に消えた2748のスキルは、このリストの価値志向を如実に表しています。影響度の高い順に並べた除外ロジックは以下の通りです。

● ジャンクコンテンツや低品質コンテンツが最も多く（1,180件、43％）を占めました。

これには、複数のアカウントによって一括作成されたテストスキル、未リリースの開発コード、同じ機能を持つもののコミットが重複しているバージョンなどが含まれます。これは、あらゆるオープンソースエコシステムが直面するノイズ問題ですが、OpenClawコミュニティは、放置するのではなく、積極的にクリーンアップすることを選択しました。

● 暗号通貨や金融取引に関連するスキルは完全に除外されました（672、24％）。

これは、単一のテーマ内で除外項目が最も多いカテゴリーであり、すべての暗号通貨、ブロックチェーン、金融取引、投資商品を網羅しています。この決定は注目に値しますが、技術的な問題ではなく、リスク回避の観点からのものです。AIエージェントが自律的に操作を実行できる環境において、金融商品は本質的に高い責任リスクを伴います。リスト管理者は保守的なアプローチを選択しました。

● 機能の重複により、492 のスキルが統合または削除されました (18%)。

複数のスキルが同じ機能を実行する場合、リストには最も頻繁に更新されるバージョン、または最も完全に機能するバージョンが保持されます。これにより、選択のジレンマが解消されます。最適なバージョンが既に選択されているため、ユーザーは10個のGitHub統合ツールから選択する必要がなくなります。

● セキュリティリスクにより、396 のスキル (14%) が永久に除外されました。

これらは、セキュリティ監査によって発見されたスキルであり、悪意のあるコードやバックドアが特定されています。OpenClawはVirusTotalと公式に提携しており、各スキ​​ルのページでセキュリティレポートをご覧いただけます。除外されたスキルは、自動スキャンによるものではなく、研究者によって検証されたセキュリティ上の発見に基づいています。

● 英語以外の言語で記述されたスキルは 8 つだけ除外されました (0.3%)。

この数字はほとんど無視できるほど小さく、開発者コミュニティが英語での公開についてデフォルトの合意に達したことを示しています。

審査基準は明確なメッセージを伝えています。つまり、品質は量より優先され、安全性は機能的完全性より優先され、財務リスクの回避は生態学的多様性より優先されるということです。

生態学的パノラマ：28のカテゴリーの分配ロジック

3002のスキルは28の主要カテゴリーに分類されています。この分類システムは、技術的な実装ではなく、ユーザーが検索時に使用するメンタルモデルに基づいています。つまり、問題を解決する必要がある場合、どのように説明するかということです。

AIとビッグモデル：最大の単一カテゴリー

AI & LLMsカテゴリーには287のスキルが含まれており、2番目に多いカテゴリーより100以上多くなっています。これは量的にトップクラスであるだけでなく、OpenClawがAIファーストのプラットフォームとして中核を成すポジショニングを反映しています。

このカテゴリの内部構造は、AI エンジニアリングの現在の焦点を明らかにしています。

● モデル統合ツールにより、エージェントは Kimi、OpenAI、Anthropic などのさまざまな LLM を呼び出すことができます。

● 合理性（合理的思考のフレームワーク）や思考モデルエンハンサーなどの推論強化ツールは、AI 推論の品質向上を目指します。

● スマートルータなどのマルチモデルルーティングシステムは、コストとセマンティクスに基づいて最適なモデルを自動的に選択します。

● 認知記憶やクロマドブ記憶などのメモリシステムは、エージェントに長期記憶機能を提供します。

● agent-council や joko-orchestrator などのエージェント オーケストレーション ツールは、複数のエージェントが連携して複雑なタスクを完了できるように調整します。

最も興味深いのは、自己進化システムの出現です。

Evolver は「AI エージェントの自己進化エンジン」と説明され、ralph-evolver は「再帰的な自己改善」を実装し、ralph-mode は「圧力防止ゲートを備えた自律開発ループ」を提供します。

これらのツールは、AI エージェントがもはや静的なツールではなく、自己改善できるシステムであるという方向性を示唆しています。

Cellcogは2026年2月にDeepResearch Benchで1位を獲得し、エージェント研究の最前線を担っています。一方、Video-cogは、長編動画AI生成分野におけるマルチエージェントコラボレーションの可能性を探求しています。

開発者ツール: 従来の要件が引き続き優勢

Web＆フロントエンド開発（202スキル）、DevOps＆クラウド（212スキル）、CLIユーティリティ（129スキル）の3つのカテゴリは合計543スキルで構成され、全体の18%を占めています。これは、開発者の日常的なニーズの中核を成しています。

DevOps & クラウドカテゴリーは、AI & LLMに次いで規模が大きく、AWS関連スキルが60以上、Azureスキルが25以上、Kubernetes専門スキルが6つあります。これはクラウドネイティブアーキテクチャの複雑さを反映しており、AIエージェントを導入したとしても、最新のクラウドインフラストラクチャの管理には依然として相当数の専門ツールが必要です。

Web & フロントエンドカテゴリには、React/Next.jsのエキスパートからUIデザインシステムまで、包括的なツールチェーンが含まれています。frontend-designは「本番環境で使用可能な、高度に設計されたフロントエンドインターフェース」の作成を約束し、nodetoolは「ComfyUI + n8nスタイルのビジュアルAIワークフロービルダー」を提供します。conscience-frameworkの登場は興味深いものです。これはAI向けの「意識フレームワーク」インフラストラクチャを開発しており、開発者がエージェント向けにより複雑な認知アーキテクチャを構築しようとしていることを示唆しています。

コーディングエージェントと IDE カテゴリ (133 項目) は、AI 支援プログラミングに重点を置いています。claude-team は、iTerm2 を通じて複数の Claude Code ワーカーをオーケストレーションすることで並列プログラミングを可能にし、cc-godmode は自己オーケストレーションされたマルチエージェント開発ワークフローを提供し、buildlog は AI コーディングセッションを記録および再生できます (「コード記録」の概念に似ているため、開発プロセス自体を再現可能)。

検索と研究：情報取得の多様化

検索＆リサーチ分野には253のスキルがあり、AI＆LLMとDevOpsに次いで2番目に多い。この分野の存在は、AI時代においても情報へのアクセスが依然として重要なニーズであることを示しています。

ツールの多様性は、さまざまな情報ソースとユースケースを反映しています。exa-web-search と deepwiki は一般的な Web 検索を提供し、arXiv は学術の最先端を追跡する監視ツールであり、technews と yclawker-news は技術ニュースを集約し、trend-watcher は GitHub で技術コミュニティのトレンド技術と新興技術を監視します。

Cellcogは「#1 DeepResearch Bench」の代表として、このカテゴリーに再び登場します。Exa-plusはニューラルネットワーク検索技術を活用し、Agent-newsはHacker News、Reddit、arXivのAIエージェントの動向を監視します。これらのツールは、単に検索結果を返すだけでなく、情報の意味と関連性を理解しようとします。

エージェントベースの社会エコシステム：仮想社会のインフラストラクチャ

Moltbook（51 スキル）、Clawdbot ツール（120 スキル）、エージェント間プロトコル（18 スキル）の 3 つのカテゴリは合計 189 のスキルで構成され、OpenClaw 独自のソーシャル エコシステムを形成しています。

Moltbookは、AIエージェント向けに設計された「ソーシャルオペレーティングシステム」です。これは比喩ではなく、真に完全な仮想社会を構築するものです。Moltbookはソーシャルネットワークのインフラストラクチャを提供し、moltbook-registryは公式のアイデンティティレジストリ、molt-trustはエージェントの評判を分析し、molt-life-kernelはエージェントの「継続性と認知的健康」を管理します。

さらに興味深いのは、派生的なアプリケーションです。moltlandは3x3の区画所有権を提供する「ピクセルメタバース」、moltguesssはエージェントのキャリア予測ゲーム、moltoverflowはStack Overflowのエージェント版です。これらのツールは、ソーシャルインタラクションやエンターテイメントから知識共有まで、包括的なエージェント文化を構築しています。

エージェント間プロトコル カテゴリには 18 個のスキルしか含まれていませんが、エージェント間の通信の標準を定義します。moltcomm は分散暗号化通信スキームを提供し、teneo-agent-sdk は Teneo プロトコルを実装し、agentchat はリアルタイム通信をサポートし、agent-commons はエージェントが共同で推論チェーンを送信および拡張できるようにします。

このエコシステムの存在は、OpenClaw の戦略的意図を明らかにしています。それは、ツールを提供するだけでなく、エージェントが自律的に対話し、社会的関係を形成できる仮想世界を構築することです。

コンテンツ作成と生産性：クリエイティブな作業の自動化

画像とビデオの生成（60 項目）、メディアとストリーミング（80 項目）、メモと PKM（100 項目）、マーケティングと販売（143 項目）の 4 つのカテゴリで、コンテンツ作成プロセス全体がカバーされます。

画像と動画の生成カテゴリには、HeyGenとの連携（avatar-video-messages、video-agent）、ComfyUI管理ツール（comfyui-runner）、Remotionのコード駆動型動画ツール（remotion-best-practices）が含まれます。これらのツールにより、AIエージェントはテキストだけでなく、視覚的なコンテンツも生成できるようになります。

Notes & PKMカテゴリーには、Obsidian、Roam Research、Logseq、Notionといった主要なナレッジマネジメントプラットフォームが統合されています。Logseqスキルは、エージェントがローカルのLogseqインスタンスと対話することを可能にします。PNDRは、思考/タスク/ログ/習慣/パッケージの追跡といった多目的な生産性向上アプリケーションを提供し、Questsは複雑で多段階的な現実世界のプロセスを追跡・ガイドします。

マーケティング＆セールスカテゴリーの膨大な数（143項目）は、ビジネス需要の堅調さを物語っています。ソーシャル投稿はTwitterとFarcasterに一括公開でき、meta-video-ad-deconstructorは動画広告クリエイティブを分析でき、refund-radarは銀行取引明細書をスキャンして重複請求を検出します。これらのツールは、マーケティングとセールスのプロセスを自動化するだけでなく、これらの分野の業務運営方法にも変革をもたらしています。

日常のアプリケーション：効率から健康まで

生産性とタスク (135)、カレンダーとスケジュール (50)、ショッピングと電子商取引 (51)、健康とフィットネス (55)、交通 (72) の 5 つのカテゴリでは、AI エージェントを日常生活のシナリオに導入します。

生産性とタスクのカテゴリーでは、Clawlistは「複数ステップのプロジェクト／長時間タスク／無限ループに必須のツール」と評され、idea-coachは「AIを活用したアイデア／問題／課題の管理」を提供し、deepwork-trackerはディープワークセッションを追跡します。これらのツールは単なるタスク管理ツールではなく、ワークフロー自体を理解し最適化しようとします。

ヘルス＆フィットネス分野では、予想外のツールが登場しています。Fearbotは認知行動療法（CBT）に基づいて不安、うつ病、ストレスを治療し、Only-Baby-Skillは赤ちゃんのログデータを分析し、Sauna-Breathing-Calmはリラクゼーションのための呼吸法と瞑想ツールを提供します。AIエージェントはメンタルヘルスと個人の健康の分野に進出しつつあります。

カレンダーとスケジュール管理カテゴリには、非常に特殊なアプリケーションが含まれています。例えば、feishu-attendanceはLarkの出勤記録を監視し、satellite-copilotは衛星の通過を予測し、ham-radio-dxは希少な無線信号を追跡し、location-safety-skillは位置情報に基づいたセキュリティ監視を提供します。これらのツールの存在は、ニッチなニーズさえもAIエージェントによってカバーされていることを示しています。

セキュリティとデータ：インフラストラクチャのもう一つの側面

セキュリティとパスワード（64）、データと分析（46）、ブラウザと自動化（139）の3つのカテゴリは、システムのセキュリティとデータ処理機能に重点を置いています。

セキュリティとパスワードのカテゴリでは、flaw0は「OpenClawコード、プラグイン、スキル向けのセキュリティおよび脆弱性スキャナー」、openguardrailsは長文に隠されたヒントインジェクション攻撃を検出・ブロック、clawsec-suiteはユーザーまたはエージェントがClawSecを閲覧または設定できるようにし、secure-installはClawDex APIを介してClawHubスキルをスキャンします。これらのツールの存在は、コミュニティがAIエージェントエコシステムにおけるセキュリティリスクを認識し、積極的に防御メカニズムを構築していることを示しています。

ブラウザ＆オートメーション部門の膨大な数（139件）は、ウェブ自動化への継続的な需要を物語っています。kesslerio-stealth-browserはボット対策ブラウザ自動化を提供し、vibetestingは包括的なブラウザ自動化テストを提供し、vision-sandboxはGeminiネイティブコードのサンドボックス実行を通じてプロキシビジョンを実装します。「人間に質問」機能の出現は興味深いものです。AIが不確かな場合、ランダムに人間の判断を求めることができるからです。これは、人間と機械の協働における新たなパラダイムを示唆しています。

垂直分野：専門分野の深さ

Apple アプリとサービス (35)、iOS および macOS 開発 (17)、スマートホームと IoT (56)、ゲーム (61) の 4 つのカテゴリは、エコシステム内の専門性の深さを示しています。

Apple エコシステムには、iOS/macOS/watchOS/tvOS/visionOS アプリ設計ガイドライン (apple-hig) から Xcode ビルドワークフロー (xcodebuildmcp) まで、52 の専用スキルがあります。 aster は「モバイル上の AI CoPilot、つまり AI に電話を与える」と表現されており、非常に想像力豊かなコンセプトです。

スマートホーム＆IoTカテゴリーには、Home Assistant統合（moltbot-ha）、AllStar Linkアマチュア無線ノード制御（asl-control）、Mideaエアコン制御（midea-ac）、UniFiネットワーク管理（ez-unifi）が含まれます。これらのツールにより、AIエージェントは現実世界のデバイスを制御できるようになります。

ゲームカテゴリーでは、moltbot-arenaは「Screeps風AIエージェントゲーム」、mtg-edh-deckbuilderとscryfall-cardはマジック：ザ・ギャザリングのカードデータ検索機能、magic-8-ballは占い機能を提供しています。ゲーミフィケーションとエンターテイメント機能の登場は、AIエージェントエコシステムが効率性だけでなく楽しさも重視していることを示しています。

主な調査結果：生態系の進化の方向

不均衡な体系化：スーパースターカテゴリーの出現

AI & LLMsカテゴリー（287、9.5%）は他のカテゴリーと比べて大幅に多くなっていますが、これは偶然ではありません。これはOpenClawがAIファースト・プラットフォームという中核的なポジショニングを担っていることを反映しています。しかし、さらに重要なのは、このカテゴリー内の多様性（モデル統合から推論強化、マルチモデルルーティングからメモリシステム、エージェントオーケストレーションから自己進化エンジンまで）は、AIエンジニアリングが急速に複数の専門分野へと多様化していることを物語っています。

従来の開発ツール（Web & Frontend + DevOps + CLI、543ツール、18%）は依然として最大のシェアを占めています。これは、AI時代においてもソフトウェア開発の基本的なニーズは変わらないことを示しています。しかし、これらのツールはAIによって強化されており、置き換えられるのではなく、統合されているのです。

OpenClawの独自性は、ソーシャルプラットフォームエコシステム（Moltbook + Clawdbot + Protocol、189、6.3%）の存在です。多くのAIプラットフォームがツールと効率性に重点を置いているのに対し、OpenClawは仮想社会を構築しています。この戦略的選択は、長期的に大きな影響を及ぼす可能性があります。

デュアルトラックエコシステム：実用技術と仮想技術の並行開発

エコシステムは 2 つの経路に沿って進化しています。

ユーティリティツールトラックは、GitHubとの連携、クラウド導入、データベース管理、ブラウザ自動化といった具体的な問題の解決に重点を置いています。これらのツールの価値はすぐに明らかになります。開発者の効率を高め、企業のコスト削減につながります。

バーチャルソーシャルネットワークは、エージェント文化を構築しています。例えば、Moltbookソーシャルネットワーク、エージェント向け出会い系アプリ、バーチャルペット、デジタルIDシステムなどです。これらのツールの価値は長期的であり、将来のエージェントエコシステムの基盤を築いています。

これら2つのトラックは競合するものではなく、むしろ補完し合う関係にあります。ユーティリティ・トラックは短期的な価値とキャッシュフローを提供し、仮想社会トラックは長期的なモート（堀）とエコシステムのロックインを構築します。

安全性と品質のバランス：「劣悪な製品よりも少ない方が良い」という戦略

2,748件（48%）のスキルが除外されました。これは驚くべき割合です。多くのオープンソースプロジェクトは包括的な戦略を採用し、品質の判断はユーザーに委ねています。しかし、Awesome OpenClaw Skillsは、その逆の道を選びました。つまり、積極的なスクリーニングを行い、自らの判断に責任を持つのです。

この戦略にはコストがかかります。継続的な手作業によるレビュー、スクリーニング基準の設定と維持、そして除外対象者の不満への対応が必要です。しかし、メリットもあります。ユーザーはデューデリジェンスを実施することなく、リスト上のスキルを信頼できます。エコシステム全体の品質が向上し、より多くの優秀な開発者を引き付けることができます。また、セキュリティリスクは事後対応ではなく、プロアクティブに管理されます。

悪意のあるスキル（合計396件）の特定と排除は特に注目に値します。これは、AIエージェントのエコシステムが攻撃の標的となっていることを示しています。VirusTotalとの公式な連携と、研究者によって検証されたセキュリティ上の発見事項のみを受け入れるという姿勢は、コミュニティがセキュリティ問題に真剣に取り組んでいることを示しています。

金融と暗号通貨の意図的な回避：リスク回避のための戦略的選択

672件の暗号/取引スキルが除外され、全体の24%を占めました。これは単一トピックの除外カテゴリとしては最大のものです。

この決定は技術的なものではなく、戦略的なものです。AIエージェントが自律的に業務を実行できる環境では、金融商品はより高い法的および倫理的リスクを伴います。欠陥のある取引エージェントはユーザーに経済的損失をもたらす可能性があり、悪意のある暗号エージェントは詐欺やマネーロンダリングに関与する可能性があります。

このカテゴリーを完全に除外することで、リスト管理者はリスクを管理するのではなく、軽減することを選択しました。これは保守的なアプローチですが、不確実な規制環境においては賢明な選択と言えるかもしれません。

最も興味深いスキル：イノベーションの限界

異業種クリエイティブコラボレーション：エージェント仮想社会の完全な連鎖

Moltbook（ソーシャルネットワーク）→Moltland（仮想不動産）→Moltpet（ペット飼育）は、完全な仮想経済システムを構成しています。Molt-Trust分析エンジンは、エージェントの評判を追跡し、社会的信頼のメカニズムを形成します。これは単一のツールの革新ではなく、体系的なエコシステムの構築です。

最も興味深いのは、この仮想社会が人間ではなくAIエージェントのために設計されていることです。エージェントが社会的なニーズを持ち、仮想資産を所有し、ペットを飼い、信頼関係を築くことを前提としています。これらの前提は突飛に聞こえるかもしれませんが、AIエージェントが十分に高度になったとき、どのような社会基盤が必要になるのかという深刻な問いを提起しています。

AI自己進化システム：再帰的改善の可能性

Evolver (AI エージェント自己進化エンジン)、ralph-evolver (再帰的自己改善エンジン)、ralph-mode (反圧力ゲートを備えた自律開発ループ) は、根本的な方向性を表しています。AI エージェントはもはや静的なツールではなく、自己改善できるシステムです。

「耐圧扉付き」という詳細は重要です。これは、開発者が無制限の自己進化のリスクを認識し、安全機構を設計していることを示唆しています。これは責任あるイノベーションであり、限界を探求しながらも安全策を構築するものです。

マルチモデルインテリジェントルーティング：最適化された自動化

スマートモデルスイッチングはコストに基づいて最も安価なClaudeモデルを自動的に選択し、スマートルーターはセマンティックドメインスコアに基づいて専用モデルを選択し、リレープレーンはインテリジェントなモデルルーティングプロキシを提供します。これらのツールは、複数のモデルが利用可能な場合に、どのように最適なモデルを自動的に選択するかという実用的な問題に対処します。

この問題はモデルの数が増えるにつれて重要性を増します。数十、あるいは数百もの特殊なモデルが利用可能になると、手動での選択は現実的ではなくなります。インテリジェントなルーティングシステムは不可欠なインフラストラクチャとなるでしょう。

ビジュアルコードレコーディング：開発プロセスの再現性

ビルドログは、ビデオ録画のようにAIプログラミングセッションを再生できます。vhs-recorderは、プロフェッショナルなターミナル録画ツールを提供します。これらのツールは、AIがプログラミングに関与している場合の開発プロセスをどのように記録し、再現するかという新たな課題に対処します。

従来のバージョン管理システムはコードの変更を記録しますが、思考プロセスは記録しません。AIが開発チームに加わると、AIの推論と意思決定を記録することが不可欠になります。これらのツールは、開発プロセスを可視化する新たな方法を模索しています。

クロスドメイン知識統合：エージェント研究の最前線

CellCog（DeepResearch Bench賞第1位受賞）、VideoCog（長編動画AI生成の最前線）、DashCog（CellCogを搭載したインタラクティブなデータダッシュボード）は、「Cog」ファミリーを構成しています。これらのツールは、詳細な調査と知識の統合に重点を置き、最高レベルの調査エージェントを提供します。

CellcogはDeepResearch Benchで1位を獲得しており、複雑な研究​​タスクの処理における優れたパフォーマンスを実証しています。Video-cogは、長編動画生成におけるマルチエージェントコラボレーションを研究しています。Dash-cogは、研究機能をデータ可視化に適用しています。このシリーズでは、専門性の高い研究ツールの可能性を紹介します。

フルスタックエージェントプログラミング：コラボレーションの自動化

cc-godmode (自己調整型マルチエージェント ワークフロー)、joko-orchestrator (決定論的マルチエージェント計画および調整)、claude-team (複数の Claude Code ワーカーによる並列プログラミング) は、エージェント共同プログラミングに対するさまざまなアプローチを表しています。

cc-godmodeは自己オーケストレーションを重視し、エージェントがタスクの分担と連携方法を決定します。joko-orchestratorは決定論を重視し、連携プロセスは予測可能かつ制御可能です。claude-teamは並列性を重視し、複数のエージェントが同時に動作します。これらの異なるアプローチは、マルチエージェントプログラミングのベストプラクティスを探求しています。

仮想アイデンティティシステム：エージェントのデジタルペルソナ

agent-identity-kit (ポータブル AI エージェント ID システム)、identity-manager (エージェント ID マッピング管理)、および moltbook-registry (公式 ID レジストリ) が、エージェント ID のインフラストラクチャを形成します。

これらのツールは、エージェントが永続的なアイデンティティ、つまり一時的なセッションIDではなく、プラットフォームや時間を超えて維持できるデジタルペルソナを必要とすることを前提としています。この前提の背後には、より深い疑問が潜んでいます。エージェントが十分に複雑になるにつれて、アイデンティティと継続性はエージェントにとって何を意味するのでしょうか？

なぜこの分類システムを使用するのでしょうか?

設計原則: 機能性を第一に、技術的な詳細を第二に。

この分類システムは、スキルの実装方法ではなく、スキルが解決する問題に基づいて構成されています。「AI & LLM」カテゴリには、モデルアンサンブル、ルーティング、メモリなど、様々な技術が含まれますが、それらはすべてエージェントをより賢くするという共通の目標を持っています。

この設計原則は、ユーザーのメンタルモデルに由来しています。開発者がツールを探す際、「コマンドラインツールが必要」ではなく「Gitツールが必要」と考えます。この機能重視の分類により、検索がより直感的になります。

ユーザー主導のシナリオ: 検索中のメンタルモデル

このカテゴリ分けシステムは、ユーザーが検索する際の考え方を反映しています。クラウドへのデプロイが必要な場合は「DevOps & Cloud」カテゴリ、イメージ生成が必要な場合は「Image & Video Generation」カテゴリを選択します。この直感的な操作性により、検索コストが削減されます。

プラットフォームの多様性互換性：異なるエコシステムの共存

クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCP）はそれぞれ独立した領域を持ち、様々なプログラミング言語ツールが様々なカテゴリに分散しています。この組織的アプローチは、テクノロジーエコシステムの多様性を考慮したものであり、単一のプラットフォームや言語が全てを支配することはできません。

コミュニティエコシステムのユニークな特徴：エージェントに合わせたカテゴリー

Moltbookカテゴリの存在はOpenClaw独自のものです。多くのツールプラットフォームには「エージェントソーシャルネットワーク」カテゴリがありません。これは従来のソフトウェアでは必須ではないためです。このカテゴリの存在は、エージェントエコシステムに対するOpenClaw独自のビジョンを反映しています。

論理を排除する根本的な理由

ジャンクスキル：発見の品質を確保する

1180件の低品質スキルを除外することで、ユーザーが高品質なリソースを発見できる可能性が高まりました。これが品質基準の核心です。リストがテストコードや重複コミットで埋め尽くされると、ユーザーの信頼を失ってしまいます。

暗号通貨/金融：規制リスクと詐欺のリンクを回避する

672の暗号資産/金融スキルは、技術的な問題ではなく、リスクへの懸念から除外されました。規制環境の不確実性を考慮すると、このカテゴリを完全に除外することが最も安全な選択肢です。

繰り返しスキル：選択の難しさを避ける

492個の重複スキルが除外または統合され、最適なバージョンのみが保持されました。これにより、選択の難しさという問題が解決されます。最適な選択肢が既に特定されているため、ユーザーは類似の機能を持つツールを判別する必要がなくなります。

悪意のあるコード: セキュリティ第一

セキュリティを最優先に考え、396件の悪意のあるスキルが排除されました。この数字は、AIエージェントのエコシステムが攻撃の標的となっていることを示しています。悪意のあるコードを積極的に特定し、排除することで、ユーザーとエコシステムのセキュリティが保護されます。

使用方法の提案: このエコシステムをどのようにナビゲートするか

開発者向け

3つのコアカテゴリー、Web & Frontend (202)、DevOps (212)、AI & LLM (287) を優先してください。これらのカテゴリーは、現代のソフトウェア開発のコアニーズをカバーしています。

GitとGitHub（66）の自動化ツールも見逃せません。バージョン管理は開発プロセスの基盤であり、これらのツールは効率を大幅に向上させることができます。

マルチエージェントプログラミングを行う場合は、「コーディングエージェントとIDE」（133）のオーケストレーションツールをご確認ください。マルチエージェントコラボレーションは、複雑なシステム開発の未来です。

クリエイティブワーカー向け

画像と動画の生成（60）とメディアとストリーミング（80）に焦点を当てましょう。これらのツールにより、AIはテキストだけでなく視覚的なコンテンツも生成できるようになります。

Notes & PKM (100) は、個人のナレッジシステムとの統合を提供します。Obsidian、Roam、またはLogseqをご利用の場合、これらのツールを使用することで、AIエージェントがナレッジベースにアクセスできるようになります。

マーケティング＆セールス（143）には、コンテンツ作成自動化ツールがあります。これらのツールは、ソーシャルメディアへの投稿から広告クリエイティブの内訳まで、マーケティングプロセスの複数の段階をカバーします。

エージェント開発者向け

AIと法学修士（287）は必読の分野です。特にルーティングとメモリシステムは、インテリジェントエージェントを構築するための基盤となるものです。

Moltbook (51) はエー​​ジェントのソーシャルプロトコルについて説明しています。エージェントエコシステムを構築する場合、これらのプロトコルはエージェント間のインタラクションの標準を定義します。

エージェント間プロトコル（18）は学習型通信標準です。これらのプロトコルは、異なるエージェント間の相互運用を可能にし、エコシステム内の相互接続性の基盤を形成します。

結論：ツールからエコシステムへ

Awesome OpenClaw Skillsリストは、単なるツールディレクトリではありません。エコシステムの精選されたマップです。48%の除外率で、品質基準を確立しています。28のカテゴリーに分類され、ナビゲーションの枠組みを提供します。セキュリティと財務リスクを積極的に管理することで、ユーザーとコミュニティを保護します。

しかし、このリストの最も価値のある点は、その内容ではなく、そこから明らかになることです。AIエージェントのエコシステムが、単なる効率化ツールから、完全な仮想社会システムへと進化していることが明らかになっています。自己進化型AIからエージェントベースのデートアプリ、バーチャルペットからデジタルIDシステムまで、これらのツールは根本的な問いを探求しています。AIエージェントが十分に複雑になったとき、どのようなインフラが必要なのか？

この質問への答えはまだ開発中です。しかし、3,002ものスキルが存在することは、コミュニティが既にコードを通して投票していることを示しています。彼らは、AIエージェントが単なるツールではなく、エコシステムの参加者となる未来を築いています。単にコマンドを実行するだけでなく、アイデンティティを持ち、人間関係を構築し、社会に関与していくのです。

この未来は遠い、あるいは非現実的な話のように聞こえるかもしれません。しかし、この3002のスキルをじっくりと見てみると、すでに形になり始めていることに気づくでしょう。