スキルを入れる前に「前提スキルとCLI」を確かめる: 依存センサスから
Claude Code にスキルを1つ入れて試したら、エージェントが gws: command not found で止まった。あるいは ../gws-shared/SKILL.md を読もうとして、そんなファイルはないと言われた。スキルを何本か触っていると、こういう場面に一度は当たると思います。
原因はたいてい単純で、そのスキルが「別のスキル」や「特定のCLI」が先に入っていることを前提に書かれているからです。この記事では、その前提をインストール前に SKILL.md から読み取る方法を、カタログ全体の数字と実際のファイルを使って整理します。
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この記事は、私たちが運営する Skillselion の調査「エージェントスキル依存関係センサス（2026年10月30日）」のデータをもとにしています。Skillselion は Claude Code / Codex / Cursor 向けのエージェントスキルを実インストール数で並べる独立ディレクトリで、Anthropic、OpenAI、Cursor とは提携していません。カタログは skills.sh、GitHub、MCP レジストリから毎日更新しています。
先に結論です。 2026年10月30日時点で、Skillselion のカタログにある64,756スキルのうち1,034スキル（1.6%）が「先に動かす別のスキル」を名指ししており、この1,034スキルで全スキルインストールの15.0%を占めます。依存の手がかりは SKILL.md の3か所に出ます。frontmatter の requires、本文冒頭の PREREQUISITE 行、そして ../別スキル/ で始まる相対リンクです。入れる前にこの3つを見れば、多くの場合は連鎖が読めます。
スキルが別のスキルに依存するとはどういうことか？
スキルの中身は SKILL.md というマークダウンと、参照ファイルやスクリプトの束です。npm の package.json のような依存の宣言欄が決まっているわけではないので、依存は文章の中に書かれます。「まず ../shared/SKILL.md を読め」「このコマンドは npx xxx で動かす」といった形です。
困るのは、スイートの中の1本だけを入れたときです。リポジトリの中では隣のディレクトリにある共有スキルを、エージェントは当然あるものとして読みにいきます。手元に入っていなければ、そこで止まるか、推測で進みます。推測で進むほうが厄介です。
どれくらいのスキルが別のスキルを前提にしているのか？
2026年10月30日のセンサスでは、64,756スキル中1,034スキル（全スキルの1.6%）が、先に動かす必要のある別スキルを1つ以上挙げていました（センサスの Finding 05「スキルと MCP サーバーへの依存」）。内訳は次のとおりです。
1つだけ挙げるスキル: 876
2つ挙げるスキル: 158
依存リンクの合計: 1,192本、公開元アカウント数は274
件数は少なく見えますが、インストール数で見ると重みが変わります。この1,034スキルが全スキルインストールの15.0%を持っていて、その15.0%分のうち54.1%を larksuite、mattpocock、heygen-com の3アカウントが占めます。ただしインストール数はレジストリの集計値で、スイートをまとめて入れるとスキルごとに1回ずつ数えられます。この15.0%は「実際に入れた開発者の数」より大きく出ている可能性があります。
いちばん多く名指しされている「前提スキル」も見ておきます。
前提スキル
名指ししているスキル数
名指し元のアカウント
belt-sh-cli
27
inference-sh のみ
gws-gmail
21
googleworkspace のみ
longbridge
20
longbridge のみ
3つとも、名指ししているのは1つの公開元アカウントのスキルだけです。つまり上位の依存は「同じ作者のスイートの中」で閉じています。なお belt-sh-cli を挙げる27件のうち8件は、カタログ上で別リスティングのコピーと判定されたものです。コピーを除くと gws-gmail（21）が1位、longbridge（20）、belt-sh-cli（19）の順になります。
実務での読み方はこうです。スイートの1本を入れるなら、同じリポジトリの共有スキル（*-shared や、スイート名そのもののスキル）も一緒に入れる。上位の連鎖はほぼこれで片付きます。
実例: hyperframes-cli は何を前提にしているか？
前提スキルを挙げるスキルの中でインストール数が最も多いのは、heygen-com の hyperframes-cli スキル（動画コンポジション用CLI）で、センサス時点のインストール数は1,311,338でした。センサスでは、同じリポジトリの hyperframes スキル（HTML ベースの動画コンポジション生成）を前提として挙げています。
実ファイルを開くと、それが文章でどう書かれているかが分かります。見出し直後の段落に、CLI の前提がこう書かれています。
"It needs Node.js 22+ and FFmpeg."
出典: heygen-com/hyperframes skills/hyperframes-cli/SKILL.md（2026年10月31日に取得）
さらに本文には ../hyperframes/references/ を指す相対リンクが3か所あります。プラグイン経由のインストール手順、フォーマットの説明、モーションの参照先です。hyperframes スキルが隣にない状態だと、この3つは解決できません。
私たちがこのスキルを読み込んだ hyperframes-cli のディープダイブ（リスティングページ内の解説）でも、スキル単体で入れると参照先のファイル4つが手元に来ないことを確認しています（2026年8月20日時点のファイルでの確認）。そのうち1つは、レンダリングの承認とは何かを定義しているファイルです。「動くけれど肝心の判断基準が抜けている」状態になるわけです。
gws 系スキルの SKILL.md には何が書いてあるか？
Google Workspace の CLI まわりも分かりやすい例です。googleworkspace/cli の skills/gws-gmail-send/SKILL.md の frontmatter と冒頭はこうなっています（2026年10月31日に取得、抜粋）。
metadata:
version: 0.22.5
openclaw:
category: "productivity"
requires:
bins:
- gws
---
gmail +send
> PREREQUISITE: Read ../gws-shared/SKILL.md for auth, global flags, and security rules. If missing, run gws generate-skills to create it.
ここから読み取れる前提は2つです。
gws バイナリが $PATH にあること（requires.bins）
認証やグローバルフラグを説明する gws-shared スキル（gws CLI の共有リファレンス）が隣にあること
同じファイルの末尾の関連リンクは、gws-shared と gws-gmail スキル（Gmail 操作の全コマンド）の2つを指しています。センサスで gws-gmail が21件の googleworkspace スキルから名指しされている背景には、こうした書き方があると考えられます。
一方で、gws-gmail 自身の SKILL.md も冒頭で ../gws-shared/SKILL.md を読むよう指示しています。センサスの前提一覧は言語モデルが SKILL.md（タグ付け処理の回によっては抜粋）を読んで書いたもので、どの名前を拾うかはモデルの読み方に左右されます。数字は全体の傾向をつかむのに使い、個別のスキルは実ファイルで確かめる。この順番が安全です。
どのCLIが前提にされやすいのか？
CLI はスキルの前提としてよく出てきます。前提一覧を持つ16,798スキル（全64,756スキルの25.9%）のうち、2,142スキル（12.8%）がコマンドラインツールを挙げており、前提一覧を持つスキルのインストールの28.8%を占めます（センサスの Finding 04「コマンドラインツールへの依存」、2026年10月30日時点）。以下の割合も、断りがない限りこの16,798スキルが分母です。
中身を見ると、2つの型がはっきり分かれます。
ベンダーCLI型: 1つの公開元アカウントに集中する
Lark CLI: 46件の前提一覧に登場し、インストール数は23,659,918。前提一覧を持つスキルのインストールの15.2%です。そのうち43件（23,659,902インストール）は、Lark/Feishu の名前を持つ2アカウント（larksuite と open.feishu.cn）のスキルで、スキル名は29種類。14の名前が両方のアカウントに出てきます。カタログ上のコピー判定を除くと、割合は11.6%（17,083,071インストール）まで下がります。
gws CLI: 107件の前提一覧に登場し、すべて googleworkspace アカウントのスキルです。インストール数は3,189,373。
Lark 側も構造は gws と同じです。larksuite/cli の skills/lark-base/SKILL.md は frontmatter に requires: bins: ["lark-cli"] を持ち、説明文の中で認証と権限まわりは lark-shared に回すよう書いています。lark 系スキルを1本だけ入れるなら、lark-shared スキル（Lark CLI の認証と共通設定）と CLI 本体の両方が必要になる、ということです。
汎用ツール型: 多くの作者に広がる
ツール
前提一覧の件数
公開元アカウント数
Claude Code
381
147
GitHub CLI（gh）
208
106
Docker
156
66
Playwright
123
82
FFmpeg
99
52
（2026年10月30日時点のセンサスより）
こちらは特定のスイートに閉じていません。たとえば gh-cli スキル（GitHub CLI の操作）のように gh そのものを扱うスキルもあれば、PR 作成の手順の途中で gh を呼ぶスキルもあります。GitHub CLI 本体（cli/cli）や Playwright は多くの開発者の手元にすでにあるので、問題になるのはバージョンと認証状態のほうです。
まとめると、ベンダーCLIは「CLI + 認証 + 共有スキル」のセットで考え、汎用ツールは「入っているか、ログイン済みか、バージョンは足りるか」を確認する、という分け方が実務では使いやすいと思います。
インストール前に SKILL.md のどこを見ればいいか？
依存の連鎖に絞った確認ポイントは4つです。
frontmatter の requires / metadata.requires: bins に並んだコマンドが手元にあるか、command -v で確かめます。
本文冒頭の PREREQUISITE や "Read ... first" の行: 名指しされた別スキルを一緒に入れます。
../<別スキル>/ で始まる相対リンク: 前提として明記されていなくても、参照先が別スキルのディレクトリなら実質的な依存です。
npx <パッケージ> とバージョン表記（Node.js 22+ など）: スキルが同梱していない実行環境への依存です。
私たちは入れる前に、raw の SKILL.md を取ってきて grep するだけで済ませています。
入れる前に SKILL.md を取得し、依存の手がかりになる行だけ拾う
URL=raw.githubusercontent.com
curl -s "$URL" | grep -nE 'requires|bins|PREREQUISITE|../[a-z0-9-]+/|npx|[0-9]++'
相対リンク先の別スキルを一覧にする
curl -s "$URL" | grep -oE '../[a-z0-9-]+/' | sort | uniq -c
requires.bins に出てくるコマンドが手元にあるか
for b in gws; do command -v "$b" >/dev/null || echo "missing: $b"; done
上の例を2026年10月31日に実行すると、requires: と bins: の行、../gws-shared/SKILL.md を指す PREREQUISITE 行、末尾の gws-shared と gws-gmail への相対リンクが出てきました。これだけで「gws 本体 + gws-shared + （場合により）gws-gmail」が要ると分かります。
Skillselion のリスティングページでも、「At a glance」欄に前提が1行で出ます。hyperframes-cli なら Node.js 22以上と FFmpeg が必要と表示されます。ただしこれもカタログ側の要約なので、最終的な確認は SKILL.md で行ってください。
MCP サーバーも前提に入ることがあります。前提一覧を持つスキルのうち790件（4.7%、232アカウント）が MCP に触れていて、「Chrome DevTools MCP サーバーが接続済みであること」のように必須として書くものと、「CLI か MCP のどちらか」のように選択肢として書くものがあります。後者の書き方は、Longbridge の CLI か MCP アクセスを求める一覧に見られます。longbridge スキル（証券データと取引操作）は SKILL.md の冒頭で、自らを CLI と MCP の両方を持つプラットフォームとして紹介しています。接続先のサーバーを探すなら MCP サーバーのディレクトリにまとめています。
前提一覧が空なら、依存はないと考えていいか？
いいえ。ここは誤解しやすいので、数字の性質をはっきりさせておきます（すべて2026年10月30日時点）。
前提一覧が保存されているのは64,756スキル中16,798（25.9%）だけです。残りの47,958スキルには記載がありません。
その47,958のうち13,694はタグ付け処理が走ったうえで一覧が空でした。空の一覧は「依存がない」証拠にも「ある」証拠にもなりません。
一覧はタグ付けの段階でモデルに1から3件を書かせる設計です。上限の3件が入っているスキルは、実際にはもっと多くを必要としている可能性があります。
一覧があるスキルはインストール数が多い側に偏っています。中央値は一覧ありが761.5、一覧なしが48です。
インストール数はレジストリの集計で、アクティブユーザー数ではありません。スイート一括インストールはスキルごとに1回ずつ数えられます。
カタログ上でコピーと判定されたリスティング（4,136件、6.4%）も1件として数えています。
つまりセンサスの数字は「人気のあるスキル群で、依存がどう書かれているか」の地図です。個々のスキルについて依存がないと保証するものではありません。
前提にアカウントや API キーがどれくらい含まれるか、スキルがどの権限を要求するか、といった別の切り口は、それぞれ別の調査にまとめています。
エージェントスキル料金センサス（2026年10月）: 実行にお金がかかるスキル、自前キー持ち込みのスキル
エージェントスキル セキュリティセンサス（2026年8月）: シェル実行やファイル書き込みなどの権限
AIエージェントスキルの現状 2026（ライブ集計）: 固定版ではなく、日々更新される全体の数字
よくある質問
スキルの依存関係は自動で解決されないのか？
自動では解決されません。SKILL.md の依存記述は、package.json のような機械向けのマニフェストとは性質が違います。センサス自体も、前提一覧を「モデルが文章から読み取った値」として扱っています。frontmatter に requires.bins を持つスキルもありますが、書式はリポジトリごとにまちまちです。スイートの一部だけを入れるなら、共有スキルと CLI は自分で入れておくのが確実です。
センサスの数字を記事や社内資料で引用してもいい？
はい。CC BY 4.0 で公開しています。「Skillselion Agent Skill Dependency Census, October 2026」と明記し、センサスのページにリンクしてください。数字はすべて2026年10月30日時点で固定されています。
スイートをまとめて入れると、インストール数はどう数えられる？
スキルごとに1回ずつ記録されます。10本のスイートを一括で入れると、10スキルそれぞれに1インストールが付きます。センサスのインストール比率が「実際に使っている開発者の割合」より大きく出うるのはこのためです。
私たちは Skillselion を運営しています。記事中の公開元アカウント名は説明のために挙げたもので、Skillselion はどの公開者とも提携していません。
最終更新: 2026年10月31日（センサスのデータは2026年10月30日時点）
让 AI 把 flomo 搬进飞书多维表：
1. 自己扫码登 flomo，密码不给 AI
2. 导出笔记核对条数，原平台不动
3. 标签拆出一二三级字段避开嵌套
4. 激活码和密钥单独打码再导
5. 分 3 批写入，逐条核对正文和附件
larksuite/cli
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cli#2815
飞书这个傻逼问题，我浪费了会儿时间，就跟企业微信里的腾讯会议没适配腾讯会议URL Scheme一样
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Grok Bot 连飞书，不推荐用插件了，权限不支持
直接用CLI 就行，把下面的仓库地址发给Grok Bot即可
飞书CLI：github.com/larksuite/cli/blob/main/README.zh.md t.co
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飞书 CLI 多了 Skills，账户也已经授权了吗？
固定提交的向导先安装全局 Skills，访问个人数据另有授权步骤。排查时分开看：装了哪些指令，实际授予了哪些访问权限。
仅源码阅读，未复现安装，不代表所有版本。
源码：github.com/larksuite/cli/blob/017b19a793ad71794a0…
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lark-cli: The official Lark/Feishu CLI tool, built for humans and AI Agents (18k stars)
What it does
All text below is quoted directly from the project README.
>The official Lark/Feishu CLI tool, maintained by the larksuite team, built for humans and AI Agents. Covers core business domains including Messenger, Docs, Base, Sheets, Slides, Calendar, Mail, Tasks, Meetings, Markdown, and more, with 200+ commands and 26 AI Agent Skills.
Why lark-cli?:
- Agent-Native Design: 24 structured Skills out of the box, compatible with popular AI tools. Agents can operate Lark with zero extra setup
- Wide Coverage: 18 business domains, 200+ curated commands, 26 AI Agent Skills
- AI-Friendly & Optimized: Every command is tested with real Agents, featuring concise parameters, smart defaults, and structured output to maximize Agent call success rates
- Open Source, Zero Barriers: MIT license, ready to use, just npm install
- Up and Running in 3 Minutes: One-click app creation, interactive login, from install to first API call in just 3 steps
- Secure & Controllable: Input injection protection, terminal output sanitization, OS-native keychain credential storage
>npx @larksuite/cli@latest install
Repository
larksuite/cli
Repository stats
|Metric|Value|
|:-|:-|
|Stars|17,759|
|Forks|1,357|
|Last release|v1.0.98 (2026-10-13)|
|Languages|Go 94.8%, JavaScript 2.4%, Python 2.2%|
|Contributors|182|
|AI contributor accounts (Claude / Codex / Cursor / Copilot)|cursoragent: 2, claude: 20|
|AI co-authored commits|Claude: 22, Codex: 1, Cursor: 2|
Main contributor
|Field|Value|
|:-|:-|
|GitHub|@liangshuo-1|
|Commits to this repo|145 (top contributor)|
|Followers|17|
|Public repos|1|
|On GitHub since|2026-03-09|
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スキルを入れる前に「前提スキルとCLI」を確かめる: 依存センサスから Claude Code にスキルを1つ入れて試したら、エージェントが gws: command not found で止まった。あるいは ../gws-shared/SKILL.md を読もうとして、そんなファイルはないと言われた。スキルを何本か触っていると、こういう場面に一度は当たると思います。 原因はたいてい単純で、そのスキルが「別のスキル」や「特定のCLI」が先に入っていることを前提に書かれているからです。この記事では、その前提をインストール前に SKILL.md から読み取る方法を、カタログ全体の数字と実際のファイルを使って整理します。 ! この記事は、私たちが運営する Skillselion の調査「エージェントスキル依存関係センサス（2026年10月30日）」のデータをもとにしています。Skillselion は Claude Code / Codex / Cursor 向けのエージェントスキルを実インストール数で並べる独立ディレクトリで、Anthropic、OpenAI、Cursor とは提携していません。カタログは skills.sh、GitHub、MCP レジストリから毎日更新しています。 先に結論です。 2026年10月30日時点で、Skillselion のカタログにある64,756スキルのうち1,034スキル（1.6%）が「先に動かす別のスキル」を名指ししており、この1,034スキルで全スキルインストールの15.0%を占めます。依存の手がかりは SKILL.md の3か所に出ます。frontmatter の requires、本文冒頭の PREREQUISITE 行、そして ../別スキル/ で始まる相対リンクです。入れる前にこの3つを見れば、多くの場合は連鎖が読めます。 スキルが別のスキルに依存するとはどういうことか？ スキルの中身は SKILL.md というマークダウンと、参照ファイルやスクリプトの束です。npm の package.json のような依存の宣言欄が決まっているわけではないので、依存は文章の中に書かれます。「まず ../shared/SKILL.md を読め」「このコマンドは npx xxx で動かす」といった形です。 困るのは、スイートの中の1本だけを入れたときです。リポジトリの中では隣のディレクトリにある共有スキルを、エージェントは当然あるものとして読みにいきます。手元に入っていなければ、そこで止まるか、推測で進みます。推測で進むほうが厄介です。 どれくらいのスキルが別のスキルを前提にしているのか？ 2026年10月30日のセンサスでは、64,756スキル中1,034スキル（全スキルの1.6%）が、先に動かす必要のある別スキルを1つ以上挙げていました（センサスの Finding 05「スキルと MCP サーバーへの依存」）。内訳は次のとおりです。 1つだけ挙げるスキル: 876 2つ挙げるスキル: 158 依存リンクの合計: 1,192本、公開元アカウント数は274 件数は少なく見えますが、インストール数で見ると重みが変わります。この1,034スキルが全スキルインストールの15.0%を持っていて、その15.0%分のうち54.1%を larksuite、mattpocock、heygen-com の3アカウントが占めます。ただしインストール数はレジストリの集計値で、スイートをまとめて入れるとスキルごとに1回ずつ数えられます。この15.0%は「実際に入れた開発者の数」より大きく出ている可能性があります。 いちばん多く名指しされている「前提スキル」も見ておきます。 前提スキル 名指ししているスキル数 名指し元のアカウント belt-sh-cli 27 inference-sh のみ gws-gmail 21 googleworkspace のみ longbridge 20 longbridge のみ 3つとも、名指ししているのは1つの公開元アカウントのスキルだけです。つまり上位の依存は「同じ作者のスイートの中」で閉じています。なお belt-sh-cli を挙げる27件のうち8件は、カタログ上で別リスティングのコピーと判定されたものです。コピーを除くと gws-gmail（21）が1位、longbridge（20）、belt-sh-cli（19）の順になります。 実務での読み方はこうです。スイートの1本を入れるなら、同じリポジトリの共有スキル（*-shared や、スイート名そのもののスキル）も一緒に入れる。上位の連鎖はほぼこれで片付きます。 実例: hyperframes-cli は何を前提にしているか？ 前提スキルを挙げるスキルの中でインストール数が最も多いのは、heygen-com の hyperframes-cli スキル（動画コンポジション用CLI）で、センサス時点のインストール数は1,311,338でした。センサスでは、同じリポジトリの hyperframes スキル（HTML ベースの動画コンポジション生成）を前提として挙げています。 実ファイルを開くと、それが文章でどう書かれているかが分かります。見出し直後の段落に、CLI の前提がこう書かれています。 "It needs Node.js 22+ and FFmpeg." 出典: heygen-com/hyperframes skills/hyperframes-cli/SKILL.md（2026年10月31日に取得） さらに本文には ../hyperframes/references/ を指す相対リンクが3か所あります。プラグイン経由のインストール手順、フォーマットの説明、モーションの参照先です。hyperframes スキルが隣にない状態だと、この3つは解決できません。 私たちがこのスキルを読み込んだ hyperframes-cli のディープダイブ（リスティングページ内の解説）でも、スキル単体で入れると参照先のファイル4つが手元に来ないことを確認しています（2026年8月20日時点のファイルでの確認）。そのうち1つは、レンダリングの承認とは何かを定義しているファイルです。「動くけれど肝心の判断基準が抜けている」状態になるわけです。 gws 系スキルの SKILL.md には何が書いてあるか？ Google Workspace の CLI まわりも分かりやすい例です。googleworkspace/cli の skills/gws-gmail-send/SKILL.md の frontmatter と冒頭はこうなっています（2026年10月31日に取得、抜粋）。 metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "productivity" requires: bins: - gws --- gmail +send > PREREQUISITE: Read ../gws-shared/SKILL.md for auth, global flags, and security rules. If missing, run gws generate-skills to create it. ここから読み取れる前提は2つです。 gws バイナリが $PATH にあること（requires.bins） 認証やグローバルフラグを説明する gws-shared スキル（gws CLI の共有リファレンス）が隣にあること 同じファイルの末尾の関連リンクは、gws-shared と gws-gmail スキル（Gmail 操作の全コマンド）の2つを指しています。センサスで gws-gmail が21件の googleworkspace スキルから名指しされている背景には、こうした書き方があると考えられます。 一方で、gws-gmail 自身の SKILL.md も冒頭で ../gws-shared/SKILL.md を読むよう指示しています。センサスの前提一覧は言語モデルが SKILL.md（タグ付け処理の回によっては抜粋）を読んで書いたもので、どの名前を拾うかはモデルの読み方に左右されます。数字は全体の傾向をつかむのに使い、個別のスキルは実ファイルで確かめる。この順番が安全です。 どのCLIが前提にされやすいのか？ CLI はスキルの前提としてよく出てきます。前提一覧を持つ16,798スキル（全64,756スキルの25.9%）のうち、2,142スキル（12.8%）がコマンドラインツールを挙げており、前提一覧を持つスキルのインストールの28.8%を占めます（センサスの Finding 04「コマンドラインツールへの依存」、2026年10月30日時点）。以下の割合も、断りがない限りこの16,798スキルが分母です。 中身を見ると、2つの型がはっきり分かれます。 ベンダーCLI型: 1つの公開元アカウントに集中する Lark CLI: 46件の前提一覧に登場し、インストール数は23,659,918。前提一覧を持つスキルのインストールの15.2%です。そのうち43件（23,659,902インストール）は、Lark/Feishu の名前を持つ2アカウント（larksuite と open.feishu.cn）のスキルで、スキル名は29種類。14の名前が両方のアカウントに出てきます。カタログ上のコピー判定を除くと、割合は11.6%（17,083,071インストール）まで下がります。 gws CLI: 107件の前提一覧に登場し、すべて googleworkspace アカウントのスキルです。インストール数は3,189,373。 Lark 側も構造は gws と同じです。larksuite/cli の skills/lark-base/SKILL.md は frontmatter に requires: bins: ["lark-cli"] を持ち、説明文の中で認証と権限まわりは lark-shared に回すよう書いています。lark 系スキルを1本だけ入れるなら、lark-shared スキル（Lark CLI の認証と共通設定）と CLI 本体の両方が必要になる、ということです。 汎用ツール型: 多くの作者に広がる ツール 前提一覧の件数 公開元アカウント数 Claude Code 381 147 GitHub CLI（gh） 208 106 Docker 156 66 Playwright 123 82 FFmpeg 99 52 （2026年10月30日時点のセンサスより） こちらは特定のスイートに閉じていません。たとえば gh-cli スキル（GitHub CLI の操作）のように gh そのものを扱うスキルもあれば、PR 作成の手順の途中で gh を呼ぶスキルもあります。GitHub CLI 本体（cli/cli）や Playwright は多くの開発者の手元にすでにあるので、問題になるのはバージョンと認証状態のほうです。 まとめると、ベンダーCLIは「CLI + 認証 + 共有スキル」のセットで考え、汎用ツールは「入っているか、ログイン済みか、バージョンは足りるか」を確認する、という分け方が実務では使いやすいと思います。 インストール前に SKILL.md のどこを見ればいいか？ 依存の連鎖に絞った確認ポイントは4つです。 frontmatter の requires / metadata.requires: bins に並んだコマンドが手元にあるか、command -v で確かめます。 本文冒頭の PREREQUISITE や "Read ... first" の行: 名指しされた別スキルを一緒に入れます。 ../<別スキル>/ で始まる相対リンク: 前提として明記されていなくても、参照先が別スキルのディレクトリなら実質的な依存です。 npx <パッケージ> とバージョン表記（Node.js 22+ など）: スキルが同梱していない実行環境への依存です。 私たちは入れる前に、raw の SKILL.md を取ってきて grep するだけで済ませています。 入れる前に SKILL.md を取得し、依存の手がかりになる行だけ拾う URL=raw.githubusercontent.com curl -s "$URL" | grep -nE 'requires|bins|PREREQUISITE|../[a-z0-9-]+/|npx|[0-9]++' 相対リンク先の別スキルを一覧にする curl -s "$URL" | grep -oE '../[a-z0-9-]+/' | sort | uniq -c requires.bins に出てくるコマンドが手元にあるか for b in gws; do command -v "$b" >/dev/null || echo "missing: $b"; done 上の例を2026年10月31日に実行すると、requires: と bins: の行、../gws-shared/SKILL.md を指す PREREQUISITE 行、末尾の gws-shared と gws-gmail への相対リンクが出てきました。これだけで「gws 本体 + gws-shared + （場合により）gws-gmail」が要ると分かります。 Skillselion のリスティングページでも、「At a glance」欄に前提が1行で出ます。hyperframes-cli なら Node.js 22以上と FFmpeg が必要と表示されます。ただしこれもカタログ側の要約なので、最終的な確認は SKILL.md で行ってください。 MCP サーバーも前提に入ることがあります。前提一覧を持つスキルのうち790件（4.7%、232アカウント）が MCP に触れていて、「Chrome DevTools MCP サーバーが接続済みであること」のように必須として書くものと、「CLI か MCP のどちらか」のように選択肢として書くものがあります。後者の書き方は、Longbridge の CLI か MCP アクセスを求める一覧に見られます。longbridge スキル（証券データと取引操作）は SKILL.md の冒頭で、自らを CLI と MCP の両方を持つプラットフォームとして紹介しています。接続先のサーバーを探すなら MCP サーバーのディレクトリにまとめています。 前提一覧が空なら、依存はないと考えていいか？ いいえ。ここは誤解しやすいので、数字の性質をはっきりさせておきます（すべて2026年10月30日時点）。 前提一覧が保存されているのは64,756スキル中16,798（25.9%）だけです。残りの47,958スキルには記載がありません。 その47,958のうち13,694はタグ付け処理が走ったうえで一覧が空でした。空の一覧は「依存がない」証拠にも「ある」証拠にもなりません。 一覧はタグ付けの段階でモデルに1から3件を書かせる設計です。上限の3件が入っているスキルは、実際にはもっと多くを必要としている可能性があります。 一覧があるスキルはインストール数が多い側に偏っています。中央値は一覧ありが761.5、一覧なしが48です。 インストール数はレジストリの集計で、アクティブユーザー数ではありません。スイート一括インストールはスキルごとに1回ずつ数えられます。 カタログ上でコピーと判定されたリスティング（4,136件、6.4%）も1件として数えています。 つまりセンサスの数字は「人気のあるスキル群で、依存がどう書かれているか」の地図です。個々のスキルについて依存がないと保証するものではありません。 前提にアカウントや API キーがどれくらい含まれるか、スキルがどの権限を要求するか、といった別の切り口は、それぞれ別の調査にまとめています。 エージェントスキル料金センサス（2026年10月）: 実行にお金がかかるスキル、自前キー持ち込みのスキル エージェントスキル セキュリティセンサス（2026年8月）: シェル実行やファイル書き込みなどの権限 AIエージェントスキルの現状 2026（ライブ集計）: 固定版ではなく、日々更新される全体の数字 よくある質問 スキルの依存関係は自動で解決されないのか？ 自動では解決されません。SKILL.md の依存記述は、package.json のような機械向けのマニフェストとは性質が違います。センサス自体も、前提一覧を「モデルが文章から読み取った値」として扱っています。frontmatter に requires.bins を持つスキルもありますが、書式はリポジトリごとにまちまちです。スイートの一部だけを入れるなら、共有スキルと CLI は自分で入れておくのが確実です。 センサスの数字を記事や社内資料で引用してもいい？ はい。CC BY 4.0 で公開しています。「Skillselion Agent Skill Dependency Census, October 2026」と明記し、センサスのページにリンクしてください。数字はすべて2026年10月30日時点で固定されています。 スイートをまとめて入れると、インストール数はどう数えられる？ スキルごとに1回ずつ記録されます。10本のスイートを一括で入れると、10スキルそれぞれに1インストールが付きます。センサスのインストール比率が「実際に使っている開発者の割合」より大きく出うるのはこのためです。 私たちは Skillselion を運営しています。記事中の公開元アカウント名は説明のために挙げたもので、Skillselion はどの公開者とも提携していません。 最終更新: 2026年10月31日（センサスのデータは2026年10月30日時点）
让 AI 把 flomo 搬进飞书多维表： 1. 自己扫码登 flomo，密码不给 AI 2. 导出笔记核对条数，原平台不动 3. 标签拆出一二三级字段避开嵌套 4. 激活码和密钥单独打码再导 5. 分 3 批写入，逐条核对正文和附件 larksuite/cli
cli#2815 飞书这个傻逼问题，我浪费了会儿时间，就跟企业微信里的腾讯会议没适配腾讯会议URL Scheme一样
Grok Bot 连飞书，不推荐用插件了，权限不支持 直接用CLI 就行，把下面的仓库地址发给Grok Bot即可 飞书CLI：github.com/larksuite/cli/blob/main/README.zh.md t.co
飞书 CLI 多了 Skills，账户也已经授权了吗？ 固定提交的向导先安装全局 Skills，访问个人数据另有授权步骤。排查时分开看：装了哪些指令，实际授予了哪些访问权限。 仅源码阅读，未复现安装，不代表所有版本。 源码：github.com/larksuite/cli/blob/017b19a793ad71794a0…
lark-cli: The official Lark/Feishu CLI tool, built for humans and AI Agents (18k stars) What it does All text below is quoted directly from the project README. >The official Lark/Feishu CLI tool, maintained by the larksuite team, built for humans and AI Agents. Covers core business domains including Messenger, Docs, Base, Sheets, Slides, Calendar, Mail, Tasks, Meetings, Markdown, and more, with 200+ commands and 26 AI Agent Skills. Why lark-cli?: - Agent-Native Design: 24 structured Skills out of the box, compatible with popular AI tools. Agents can operate Lark with zero extra setup - Wide Coverage: 18 business domains, 200+ curated commands, 26 AI Agent Skills - AI-Friendly & Optimized: Every command is tested with real Agents, featuring concise parameters, smart defaults, and structured output to maximize Agent call success rates - Open Source, Zero Barriers: MIT license, ready to use, just npm install - Up and Running in 3 Minutes: One-click app creation, interactive login, from install to first API call in just 3 steps - Secure & Controllable: Input injection protection, terminal output sanitization, OS-native keychain credential storage >npx @larksuite/cli@latest install Repository larksuite/cli Repository stats |Metric|Value| |:-|:-| |Stars|17,759| |Forks|1,357| |Last release|v1.0.98 (2026-10-13)| |Languages|Go 94.8%, JavaScript 2.4%, Python 2.2%| |Contributors|182| |AI contributor accounts (Claude / Codex / Cursor / Copilot)|cursoragent: 2, claude: 20| |AI co-authored commits|Claude: 22, Codex: 1, Cursor: 2| Main contributor |Field|Value| |:-|:-| |GitHub|@liangshuo-1| |Commits to this repo|145 (top contributor)| |Followers|17| |Public repos|1| |On GitHub since|2026-03-09| ────────────────────────────── 📌 How many great GitHub repos have you discovered and completely forgotten about? Don't let another useful tool disappear into your Reddit feed. Get the community's best repos, organized by category, plus key takeaways from real developer discussions, delivered to your inbox twice a week. 📬 Never lose track of great repos again. Subscribe free.