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スキル発見とマーケットミラー

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得られるもの

• 設定 → スキル → 発見: 組み込みとコミュニティのスキルを検索し、ワンクリックでインストール。
• スキルマーケットミラー: 国際 (clawhub.ai)、中国 (讯飞 SkillHub)、または カスタム URL を選べます。保存前に自動プローブし、到達できないレジストリは toast で知らせて設定に書き込みません。
• インストール＝有効化: 成功すると「インストール済み・有効化済み」と表示され、カタログの有効リストへ書き込まれます — 既定ではエージェントのスキル許可リストを触る必要はありません。

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なぜリポジトリを clone するだけでは足りないのか

マニフェストとリポジトリは「知っていること」を解決しますが、「使えること」を解決しません。Myrm はその間の工程を引き受けます。

• 入れる前に先に見ておく: 3 層のセキュリティスキャン + 悪性パッケージと既知脆弱性のチェック。高危に命中したら拒否または隔離するので、ソースを読んで判断 yourself にする必要がありません。
• 依存が欠けていたら自分で直す: ffmpeg / pandoc などの欠落を検出し、brew / apt / winget / uv の修復コマンドを提示。README を読んで環境を当て推量する必要がありません。
• 入れたらすぐ使える: インストール成功と同時にカタログへ有効化され、次のメッセージから呼び出せます。設定変更も再起動も不要です。
• 権限に境界がある: グローバルスイッチとエージェントの許可リストの 2 層制御。出荷時の 5 汎用オフィススキル — 全部有効でも、どこも空っぽでも、どこも空っぽでもありません。

一言で: 他人は「設定も手順も全部自分で片付ける手引き」を渡してくれる。私たちは「探せばすぐ使えるスキルマーケット」を渡す。

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手順

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スキルの環境変数を設定する

外部サービスを呼び出すスキルは primary_env / requires.env でキーを宣言します（例 GOOGLE_API_KEY）。設定方法:

1. 設定 → スキル を開き、スキルカードを展開して詳細パネルを出します
2. 環境変数の欄に入力して保存します

設定は一律スキル設定センターに一元化されます — SKILL.md ファイルに書き込むわけではありません。エージェントを構築するたびに、Myrm は保存済み設定と現在インストール済みのスキルを照合します。

• インストール済みのスキル → 実行時に環境変数が正しく注入されます
• アンインストール / 削除したスキル → 環境変数は自動削除され、残留も「ゴースト鍵」もありません
• 改名したスキル → 設定は新しい実行時名に追従します

キーは環境変数として注入され、会話のコンテキストには決して現れません。

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ローカルスキルパス設定と原子的採用 (Local Skill Paths & Atomic Adopt)

オンラインマーケットからの発見に加え、開発者がローカルや独自のディレクトリにあるプライベートスキルをマウントできます。

1. 単一 / 複数ディレクトリ自動判定: 指定パスが単一スキルのルート（直接 SKILL.md を含む）でも、複数スキルサブディレクトリを含む集合パスでも、 системаは正しく解析してスキルメタデータを完全に取り込みます
2. 2 段階の探索と原子的採用: 正式なパス追加の前に Dry-run 事前検査を用意し、検出されるスキル・タグ・必要なシステムツール・同名衝突フラグ・安全初期スクリーニング結果をダイアログで表示。対象スキルにチェックを入れて原子的 Adopt して永続化するか、パス追加だけを選ぶこともできます
3. CWE-22 パストラバーサル防御: .. を含む相対遷移の悪意あるパス入力を全チェーンで遮断し、ファイルシステムとサンドボックス環境の安全を保証
4. 実行時ヘルスの可視化とワンクリックコピー: 設定画面の各ローカルパスカードに、発見スキル数やパス未存在などの状態をリアルタイム表示し、パスのワンクリックコピーも提供（端末とサンドボックスの共同開発に便利）
5. 前提となるシステム依存の検知とワンクリック自癒 (Prerequisites & Remediation): スキルのプレビューとインストール時に、ホスト環境に ffmpeg / pandoc / poppler などのバイナリ CLI や Python 依存パッケージが無いかをミリ秒単位で検知。欠けていれば赤黄の状態表示と、そのシステム専用の修復コマンド（brew install ffmpeg / winget install Gyan.FFmpeg など）を自動生成し、ユーザーがコピー実行すればスキルは安定して動きます。実行時の command not found による崩溃から完全に解放されます
6. 3 段階の段階的開示とボトルネック整合 (Three-Level Progressive Disclosure & Bottleneck Alignment):
   • コンテキスト爆発を拒否: 3 段階の段階ロード（Level 1 は起動時に軽量メタデータのみ、Level 2 はタスク割当時に標準 SKILL.md を必要に応じて生成、Level 3 はツール実行時に必要に応じて引数を読んで安全に呼び出し）を採用し、数十のツールを一括投入して生じる token 浪費とモデルのツール混同（Tool Confusion）を根絶
   • 痛点起点の 3 ステップ簡易装配: エージェントセンターに「痛点を選ぶ ➔ 推奨される 2〜3 個の中核スキル ➔ 1 秒でインスタンス化」のウィザードを提供し、数十の長い講座を読む手作業の設定障壁をなくします。新 incur 10 秒で本格的なワークフローを開始できます

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サプライチェーン再スキャンと自動隔離 (Supply Chain Rescan)

第三者スキルのコードと、その下層の依存（npm / PyPI）は時間の経過とともに新たな CVE 脆弱性を露呈したり、オープンソースのサプライチェーン毒入れ（悪意あるパッケージの乗っ取り）に遭ったりします。 Myrm は全自動のインストール済みスキルサプライチェーン再スキャンシステムを内蔵しています。

1. 2 軌の秒級検知: 高危毒入れパッケージのオフラインルール集（秒級応答、オフラインでも動作）+ OSV.dev のオンライン CVE バッチ差分スキャン（24h のスマートキャッシュで重複リクエストを排除）
2. 自動隔離と全体への配信: 再スキャンで CRITICAL 重大度や悪意ある毒入れパッケージを検出すると、影響のあったスキルへ隔離と無効化 (Quarantine & Disable) を自動実行し、フロントエンドと Agent ランタイムへ SKILL_POOL_UPDATED イベントを即時配信して、その後の会話での誤った使用を防ぎます
3. コンプライアンス監査と豁免のガバナンス (Advisory Acknowledgment): セキュリティチームが評価し「特定のサンドボックス隔離環境では安全」と判断した依存は、API / UI から Ack 監査豁免理由を提出でき、再スキャン後に信頼を回復できます。豁免はいつでも取り消せて防御を再有効化できます

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スキルライフサイクルガバナンスと安全なアンインストール (Skill Lifecycle Curation & Forensic Uninstall)

入れたスキルが一劳永逸ではありません — 入れるほどコンテキストは高くつきます。Myrm は全自動のスキルキュレーション (Skill Curator) を内蔵し、スキルライブラリを常にHZの状態で保ちます。

1. ライフサイクル状態機械: 30 日未使用のスキルは自動的に陳腐化 (stale)、90 日未使用はアーカイブ (archived) へ — ゾンビスキルはコンテキストと一覧を占めなくなります。7 日ごとに自動点検され人手は不要
2. 使用品質駆動: 呼び出し成功率が低い（30% 未満、標本 5 回以上）スキルは品質レビューでフラグが付き、低品質スキルがタスクの出来を-pull pulled ます
3. 重複スキルのクラスタリング統合: 類似度が高い（≥0.75）機能重複スキルはキュレーションエンジンがクラスタリング。統合は明示的に有効化した場合のみ、必ず先にプレビュー確認があり、不知のまま統合されることはありません
4. 保護と猶予: ピン留めしたスキルは自動ガバナンスから除外。新規インストールには 7 日間の猶予があり、入れたばかりの機能を誤って傷つけることはありません
5. フォレンジックカスケードアンインストール: スキルのアンインストール時、システムはインストール受領記録 (receipt) を読み取って精密に監査し、スペック親プラグインをアンインストールすると登録済みの子スキルもカスケードで整理します — 何を消したか一目瞭然で、跡を残しません

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インポート競合の事前検査、導入前セキュリティスキャン、決定論的コンパイル時ガード (Import Conflict Preflight, Pre-Install Security Scan & Deterministic Compile-Time Guards)

コミュニティで人気のスキルを入れると 3 種類にぶつかります — 同名衝突、サプライチェーン毒入れ、テーマが読みにくい。

1. インポート競合の事前検査 + 項目ごとの判断: 一括インポートで同名が出ると、何も書き込む前に衝突を見せて提示し、1 項目ずつ決定 — インポート時に改名するか、両方を並存させるか。ローカルスキルディレクトリの採用も同じプレビューを通り、デフォルトでは「衝突なし」かつ安全ゲート（score ≥ 50）を満たすスキルだけにチェックが入ります。他は明示的な確認が必要です
2. 導入前ゼロランタイム安全スキャン (Zero-Runtime Pre-Install Security Scan): リモート・ローカルのどちらのスキルも入る前にファイル単位で静的検査 — 高危コマンド（sudo、rm -rf）、申告されていない外向きネットワーク、機密環境変数の”一括探索”——そして可視化の健康診断レポートを出し、有効化の前に毒入れパッケージを止めます
3. 決定論的コンパイル時ガード、LLM ゼロ (Deterministic Compile-Time Guards, Zero LLM): テーマエンジンが配色をコンパイルするとき、決定論的ルールで WCAG AA のコントラスト（ライト / ダーク両方の主色とボタンの前景色）をアサートし、フォーマット回帰はコンパイル時に止められます — LLM token は一切消費せず、モデル推論はクリエイティブとアーキテクチャ判断にだけ使います

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関連ドキュメント

• スキル作成（英語） — 会話を再利用できるスキルに沉淀
• スキル進化（英語） — インストール後の自動改善と承認