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SkillNet – 再利用可能な AI エージェントスキル基盤

それは何か – SkillNet は、スキル（AI エージェントが特定の機能を実行するために呼び出すことができる自己完結型のコード（通常は SKILL.md の説明を含むフォルダ））を発見、インストール、作成、評価、分析、ルーティングできるオープンソースプラットフォームです（例：「PDF からテーブルを抽出」、「CSV の品質をチェック」、「scRNA-seq 解析を実行」）。

なぜ重要か – 最新の LLM 駆動エージェントは、プロンプト内ですべてを実行しようとするのではなく、専門ツールをプラグインできる場合により有用です。SkillNet は、これらのツールの統一ライフサイクル、GitHub でホストされている 50 万以上のスキルの公開カタログ、およびエージェントが自動的に取得して構成するために使用できる Python SDK/CLI を提供します。

コアコンポーネント

コンポーネント	機能
Web カタログ	`skillnet.openkg.cn` で公開スキルライブラリを閲覧および検索（キーワードまたはベクトル検索）。説明、安全性/保守性評価、スター、ダウンロードリンクを表示します。
Python SDK (`skillnet‑ai`)	6 つの操作（`search`、`download`、`create`、`evaluate`、`analyze`、`route`）を公開するプログラムクライアント (`SkillNetClient`)。
ローカル UI	Node.js を必要とせずに、独自のスキルフォルダ、分析グラフ、関係エビデンスを視覚化する軽量ブラウザ (`skillnet ui`)。
SkillNet‑Gym	スキル構築、検索、構成のためのベンチマークスイート（論文で言及）。
SkillNet‑Fabric	特定のタスクのスキル知識グラフを構築する Wiki スタイルのルーティングシステム。
MCP サーバー	SkillNet モデルコンテキストプロトコルに従うエージェント向けに CLI をツールサービスとして公開するラッパー。

クイックスタート（インストールと基本的な使用法）

# コア SDK をインストール（Python 3.10+ が必要）
pip install "skillnet-ai[ui]"   # UI はオプションで、ローカルブラウザを追加します

# クライアントを初期化（API キーの環境変数を読み取ります）
python - <<'PY'
from skillnet_ai import SkillNetClient
client = SkillNetClient()

# 1️⃣ 公開カタログを検索（ベクトルモード、高い類似度）
results = client.search(q="extract tables from pdf", mode="vector", threshold=0.85, limit=5)
for s in results:
    print(s.skill_name, s.stars, s.skill_url)

# 2️⃣ スキルをワークスペースにダウンロード
path = client.download(url="https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pdf", target_dir="./my_skills")
print("downloaded to", path)

# 3️⃣ ダウンロードしたスキルを評価（安全性、完全性など）
report = client.evaluate(path)
print(report)

# 4️⃣ 多数のスキルを含むフォルダを分析 – シナリオグラフとインデックスを構築
analysis = client.analyze("./my_skills", output_dir="./skillnet_index")
print("graph stored in", analysis.index_dir)

# 5️⃣ ユーザーリクエストを最適なスキルにルーティング
route = client.route(
    "Extract tables from my PDF report and validate the CSV for missing values",
    index_dir="./skillnet_index",
    k=3,
)
for sel in route.skills:
    print(sel.skill_id, sel.name, sel.reason)
PY

主な機能（専門用語を避けて）

統一ライフサイクル – 発見から実行ルーティングまでのプロセス全体をカバーする 1 つのツール。
セマンティック検索 – 古典的な BM25 キーワード検索と埋め込みベースのベクトル検索の両方をサポート。
自動スキル生成 – create は、自然言語プロンプト、リポジトリ、ドキュメント、または実行トレースから新しいスキルを合成できます。
安全性と品質評価 – 5 つの次元（安全性、完全性、実行可能性、保守性、コスト）が自動的にスコアリングされます。
グラフベースの分析 – compose_with（あるスキルの出力が別のスキルに入力される）および similar_to 関係を抽出し、再利用可能なインデックスとして保存します。
ハイブリッドルーティング – ベクトル類似性、グラフ拡張、およびタスク固有の Wiki を読み取って最適なスキルを選択する LLM（Claude または Codex）を組み合わせ、各選択に対して人間が読める理由を提供します。
ローカル UI – シンプルな Web ページ (http://127.0.0.1:8765) を介して、スキルフォルダの閲覧、分析グラフの表示、エビデンスをソース行まで追跡できます。
エージェント統合 – 既製の「SkillNet」スキルを OpenClaw、JiuwenClaw、または MCP 互換システムに追加できます。

設定の基本

変数	目的
`API_KEY`	OpenAI 互換チャットエンドポイントキー（`create`、`evaluate`、`analyze` で使用）。
`BASE_URL`	チャット補完エンドポイント（デフォルト `https://api.openai.com/v1`）。
`SKILLNET_MODEL`	生成/評価用のモデル（デフォルト `gpt-4o`）。
`GITHUB_TOKEN`	プライベートリポジトリまたはレート制限を上げるためのオプショントークン。
`EMBEDDING_*`	埋め込みのエンドポイントとモデル（`analyze` と `route` に必要）。
`SKILLNET_EXPLORER_BACKEND`	ルーターが使用する LLM（Claude または Codex）。
`SKILLNET_API_URL`	公開検索サービス（デフォルト `http://api-skillnet.openkg.cn`）。

SDK/CLI を呼び出す前に、シェルまたは .env ファイルで設定します。

エコシステムとコミュニティ

Web カタログ – skillnet.openkg.cn（検索、キュレーションされたコレクション、SkillNet‑Gym/Fabric デモ）。
MCP サーバー – skillnet-mcp リポジトリ（SkillNet モデルコンテキストプロトコルを話すエージェント向けに CLI をラップ）。
統合 – OpenClaw、JiuwenClaw、およびその他のエージェントフレームワークは、組み込みの SkillNet スキルをロードできます。
ベンチマーク – ALFWorld、WebShop、ScienceWorld の再現スクリプトが experiments/ の下に提供されています。
論文と引用 – arXiv:2603.04448 (2026) で方法論が説明されています。引用が提供されています。

ヘルプの入手

CLI ヘルプ – skillnet <command> --help（または python -m skillnet_ai）。
ドクターコマンド – skillnet doctor --json で環境と必要なキーをチェックします。
対話型設定 – skillnet configure --interactive でローカル設定ファイルを書き込みます。
GitHub イシュー – バグや機能リクエストにはリポジトリのイシュートラッカーを使用してください。

ライセンス

コアコードは MIT ライセンスです。個々のスキルは元のライセンスを保持します。

要約： SkillNet は、再利用可能な AI エージェントスキルのライブラリを構築し、その品質を評価し、ユーザーリクエストに適切なスキルを自動的にルーティングするためのフルスタックのオープンソースソリューションです。公開 Web カタログ、Python SDK/CLI、オプションの UI を介して動作し、LLM 駆動のエージェントシステムに簡単にプラグインできます。