AlphaMoatによると、2026-09時点でAgent Docsのダウンロード数は4,061、スター数は4で、AIスキル全体5,078件中2,500位、ナレッジ管理では442件中232位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 130 | 4061 | 4 | - |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
SKILL.md、README、API 文書、索引の構成を扱い、階層化したコンテキスト、トピックごとの分割、圧縮した検索索引、優先度の高いセキュリティ制約を説明します。生成される AGENTS.md、llms.txt、CI 断片、セキュリティ規則には誤り、古さ、範囲の広さがあり得るため、採用前に確認してください。外部検索を使う場合はドメイン許可リスト、人の確認、リクエスト監査を行います。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4061 | — | 4 |
| 2026-06 | 3430 | — | 4 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: agent-docs description: Create documentation optimized for AI agent consumption. Use when writing SKILL.md files, README files, API docs, or any documentation that will be read by LLMs in context windows. Helps structure content for RAG retrieval, token efficiency, and the Hybrid Context Hierarchy. --- # Agent Docs Write documentation that AI agents can efficiently consume. Based on Vercel benchmarks and industry standards (AGENTS.md, llms.txt, CLAUDE.md). ## The Hybrid Context Hierarchy
Three-layer architecture for optimal agent performance:
### Layer 1: Constitution (Inline)
**Always in context.** 2,000–4,000 tokens max.
```markdown
# AGENTS.md
> Context: Next.js 16 | Tailwind | Supabase
## 🚨 CRITICAL
- NO SECRETS in output
- Use `app/` directory ONLY
## 📚 DOCS INDEX (use read_file)
- Auth: `docs/auth/llms.txt`
- DB: `docs/db/schema.md`
```
**Include:**
- Security rules, architecture constraints
- Build/test/lint commands (top for primacy bias)
- Documentation map (where to find more)
### Layer 2: Reference Library (Local Retrieval)
**Fetched on demand.** 1K–5K token chunks.
- Framework-specific guides
- Detailed style guides
- API schemas
### Layer 3: Research Assistant (External)
**Gated by allow-lists.** Edge cases only.
- Latest library updates
- Stack Overflow for obscure errors
- Third-party llms.txt
## Why This Works
**Vercel Benchmark (2026):**
| Approach | Pass Rate |
|----------|-----------|
| Tool-based retrieval | 53% |
| Retrieval + prompting | 79% |
| **Inline AGENTS.md** | **100%** |
**Root cause:** Meta-cognitive failure. Agents don't know what they don't know—they assume training data is sufficient. Inline docs bypass this entirely.
## Core Principles
### 1. Compressed Index > Full Docs
An 8KB compressed index outperforms a 40KB full dump.
**Compress to:**
- File paths (where code lives)
- Function signatures (names + types only)
- Negative constraints ("Do NOT use X")
### 2. Structure for Chunking
RAG systems split at headers. Each section must be self-contained:
```markdown
## Database Setup ← Chunk boundary
Prerequisites: PostgreSQL 14+
1. Create database...
```
**Rules:**
- Front-load key info (chunkers truncate)
- Descriptive headers (agents search by header text)
### 3. Inline Over Links
Agents can't autonomously browse. Each link = tool call + latency + potential failure.
| Approach | Token Load | Agent Success |
|----------|------------|---------------|
| Full inline | ~12K | ✅ High |
| Links only | ~2K | ❌ Requires fetching |
| Hybrid | ~4K base | ✅ Best of both |
### 4. The "Lost in the Middle" Problem
LLMs have U-shaped attention:
- **Strong:** Start of context (primacy)
- **Strong:** End of context (recency)
- **Weak:** Middle of context
**Solution:** Put critical rules at TOP of AGENTS.md. Governance first, details later.
### 5. Signal-to-Noise Ratio
Strip everything that isn't essential:
- No "Welcome to..." preambles
- No marketing text
- No changelogs in core docs
Formats like llms.txt and AGENTS.md mechanically increase SNR.
## llms.txt Standard
Machine-readable doc index for agents:
```markdown
# Project Name
> One-line project description.
## Authentication
- [Setup](docs/auth/setup.md): Environment vars and init
- [Server](docs/auth/server.md): Cookie handling
## Database
- [Schema](docs/db/schema.md): Full Prisma schema
```
**Location:** `/llms.txt` at domain root
**Companion:** `/llms-full.txt` — full concatenated docs, HTML stripped
## Security Considerations
### Inline = Trusted
AGENTS.md is part of your codebase. Controlled, version-pinned.
### External = Attack Surface
- Indirect prompt injection via hidden text
- SSRF risks if agents can browse freely
- Dependency on external uptime
**Mitigation:** Domain allow-lists, human-in-the-loop for external retrieval.
## Anti-Patterns
1. **Pasting 50 pages** — triggers "Lost in the Middle"
2. **"See external docs"** — agents can't browse autonomously
3. **Generic advice** — "Write clean code" (use specific constraints)
4. **TOC-only docs** — indexes without content
5. **Trusting retrieval alone** — 53% vs 100% pass rate
## Advanced Patterns
For detailed guidance on RAG optimization, multi-framework docs, and API templates, see [references/advanced-patterns.md](references/advanced-patterns.md).
## Validation Checklist
- [ ] Critical governance at TOP of doc
- [ ] Total inline context under 4K tokens
- [ ] Each H2 section self-contained
- [ ] No external links without inline summary
- [ ] Negative constraints explicit ("Do NOT...")
- [ ] File paths and signatures, not full code
長いテキストや文書、ウェブページを要点とキーワードに圧縮する要約ツールです。
IMA OpenAPI を通じてノートとナレッジベースを操作します。
ウェブ要求に適切なツールを割り当てるための必読ガイドです。
Baidu AI 検索 API でウェブを検索するスキルです。
uvx 経由で markitdown を呼び、さまざまな形式のファイルを Markdown に変換します。
OpenClaw の既定のウェブ検索で、複数のエンジンをリアルタイムに引きます。
DuckDuckGo のエンドポイントでウェブ、ニュース、画像、動画を検索するスキルです。
利用できる OpenClaw スキルを検索して見つけるスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。