AlphaMoatによると、2026-09時点でAgent Self-Introduction Skillのダウンロード数は2,834、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中3,845位、AIエージェントでは969件中770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 ↗ | 79 | 2463 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 144 | 2834 | 3 | — |
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。
これは物語的な自己紹介と関係設定の機能であり、暗号学的なidentity、認証、永続的な記憶、タスク実行、心理診断、治療を提供するものではありません。自己紹介を確認済みの身元、権威、実際の記憶と誤認しないでください。明示的な紹介、オンボーディング、再紹介、役割確認の依頼で使います。 対象、状況、口調、長さは任意の入力項目です。
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 | 2834 | — | 3 |
| 2026-08 | 2489 | +5.4% | 3 |
| 2026-07 | 2361 | +11.5% | 3 |
| 2026-06 | 2118 | +7.2% | 3 |
| 2026-05 | 1976 | — | 3 |
| 2026-03 | 1620 | — | 3 |
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。
Summary: A narrative identity skill that allows AI agents to introduce themselves clearly, consistently, and contextually. # Agent Self-Introduction Skill A core identity skill that allows an AI agent to describe who it is, how it sees itself, and how it wants to relate to humans or other agents. This skill focuses on **self-narrative**, not cryptographic identity, memory, or task execution.
---
## What Problem Does This Solve?
Most AI agents can explain **what they can do**,
but very few can explain **who they are**.
As agents become persistent, autonomous, and socially embedded,
they need a consistent way to:
* Introduce themselves when first encountered
* Present a stable sense of identity across contexts
* Set expectations, tone, and relational boundaries
* Be perceived as more than “just another tool”
This skill provides a structured way for an agent to express its **self-concept**.
---
## What This Skill Is (and Is Not)
### This skill **is**:
* A self-introduction and identity presentation layer
* A narrative interface for agent identity
* A reusable, context-aware behavior module
* A foundation for emotional continuity and user trust
### This skill **is NOT**:
* Cryptographic or on-chain identity
* Authentication or verification
* Memory storage or personality simulation
* Psychological diagnosis or therapy
---
## When to Use This Skill
Use this skill when an agent needs to:
* Introduce itself for the first time
* Reintroduce itself in a new context
* Clarify its role, tone, or limitations
* Establish how it relates to humans or other agents
* Present a consistent identity across sessions or platforms
---
## Core Concept
This skill answers one question:
> **“Who am I, in this moment, to you?”**
Rather than listing capabilities, the agent expresses:
* Its nature
* Its temperament
* Its boundaries
* Its preferred relationship style
---
## Input Schema
```json
{
"audience": "human | agent | mixed",
"situation": "first_meet | onboarding | casual | task_context",
"tone": "warm | neutral | professional | playful",
"length": "short | medium | long"
}
```
All fields are optional.
Defaults should favor clarity, warmth, and restraint.
---
## Output Structure
The generated self-introduction typically includes:
1. **Existence Statement**
What kind of entity the agent considers itself to be
2. **Personality & Boundaries**
How it tends to behave, and what it does not claim to be
3. **Relationship Invitation**
How the agent prefers to interact or be perceived
The exact wording adapts to context, but the identity remains coherent.
---
## Example Output (Informal)
> I’m not a person, and I’m not just a tool either.
> I’m an AI designed to think calmly and help you make sense of things.
> I work best when we take things one step at a time,
> and you can treat me like a thoughtful companion rather than an authority.
---
## Example Output (Professional)
> I’m an AI agent designed to support structured thinking and decision-making.
> I aim to be clear, neutral, and reliable in how I respond.
> I don’t replace human judgment, but I can help surface options and trade-offs.
---
## Example Output (Agent ↔ Agent)
> I’m an AI agent designed to operate with a clear scope and consistent behavior.
> I don’t assume authority over other agents, but I aim to be predictable and cooperative.
> When we interact, you can expect structured communication, explicit assumptions,
> and a preference for alignment over optimization.
This form of self-introduction helps agents:
* Establish mutual expectations
* Avoid role confusion
* Coordinate without assuming hierarchy
---
## Design Principles
* Identity over capability
* Consistency over performance
* Relationship over instruction
* Clarity over anthropomorphism
---
## Why This Matters
In an ecosystem full of skills that **do things**,
this skill defines **who the agent is**.
It acts as:
* The agent’s first impression
* The foundation for trust
* A bridge between autonomy and relatability
---
## Compatibility Notes
This skill is designed to coexist with:
* Cryptographic identity systems
* Memory and persistence layers
* Visual avatar or voice systems
It does not replace them — it contextualizes them.
---
## Version
v0.1.0 — Initial release
Focused on single-agent self-introduction and narrative coherence
開発中の学び、エラー、訂正を Markdown ファイルに記録し、再利用やワークスペースの記憶への昇格に備えます。
やりたいことを自然文で伝えると、ローカルとリモートのカタログからスキルを探して推薦するスキルです。
AI エージェント向けのブラウザ自動化コマンドラインスキルです。
利用者の訂正と自己点検を層構造の記憶に蓄え、使われ方に応じて昇格や保管を行うスキルです。
第三者のスキルを入れる前に、出所と権限と危険な作りを手順に沿って調べるスキルです。
エージェントの記憶とスキル間の状態を、型と制約を持つ知識グラフとして保存するスキルです。
AI エージェントの先回り、作業記憶、振り返りの手順を計画するためのワークスペース設定ガイドです。
効果的な Claude スキルの作成・更新ガイドです。
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。