ronwithlove

Agent Self-Introduction Skill

AIエージェントv0.1.1
作者:ronwithlove更新日 2026-05-11全 2 バージョン · 最新版の公開日 2026-02-06agent-self-introduction@clawhub_ronwithlove/agent-self-introduction
エージェントフレームワークプロンプト最適化コンテキスト管理

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。

インストール数
144
ダウンロード数
2834
スター数
3
総合順位
#3,845
全体の上位 76% · AIエージェントの上位 80%
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 ↗7924633-
SkillHub ↗14428343—

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。

このスキルでできること

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

できること

  • 初対面向けに簡潔なagent紹介を作成する
  • 新しい状況で役割、口調、制限を明確にする
  • 人とagent、またはagent同士の協力に向けて意思疎通の期待を設定する

使う場面

  • 利用者が紹介または役割確認を明示的に求めた場合
  • 対象、状況、希望する口調が明確な場合
  • 身元確認や権威を示すものではないと明確にできる場合

プロンプト例

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。

新しい利用者に向けたAIアシスタントの簡潔な役割紹介を書き、支援範囲と制限を示し、本人確認済みの身元や専門家の権威ではないと明記してください。

月次の推移

ダウンロード数2834
1523222729312026-03 · ダウンロード数 16202026-05 · ダウンロード数 19762026-06 · ダウンロード数 21182026-07 · ダウンロード数 23612026-08 · ダウンロード数 24892026-09 · ダウンロード数 283426-0326-09
スター数3
2342026-03 · スター数 32026-05 · スター数 32026-06 · スター数 32026-07 · スター数 32026-08 · スター数 32026-09 · スター数 326-0326-09

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
2026-092834—3
2026-082489+5.4%3
2026-072361+11.5%3
2026-062118+7.2%3
2026-051976—3
2026-031620—3

SKILL.md 原文

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。

4.3 KB・ClawHub v0.1.1
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.
すべて表示(全 179 行)
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## 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**.

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## 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

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## 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

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## 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.

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## 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.

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## 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.

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## 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.

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## 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


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## Design Principles

* Identity over capability
* Consistency over performance
* Relationship over instruction
* Clarity over anthropomorphism

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## 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

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## 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.

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## Version

v0.1.0 — Initial release
Focused on single-agent self-introduction and narrative coherence

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