AlphaMoatによると、2026-09時点でAubrai Longevity Researchのダウンロード数は4,727、スター数は5で、AIスキル全体5,078件中2,001位、ナレッジ管理では442件中188位です。

インストール数

367

ダウンロード数

4727

スター数

総合順位

#2,001

全体の上位 40% · ナレッジ管理の上位 43%

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 ↗	156	4727	5	-
SkillHub ↗	367	4712	5	—

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

問いを送って完了を確認し、返された本文と引用リンクを示します。追問は会話 ID を再利用できます。記載の公開 API はキー不要で、関連する問いだけを送り、秘密や無関係な個人情報を含めません。研究要約は医療助言ではなく、出典がなければ明記します。

資料公開日 2026-10-27

できること

長寿研究の問いと返された出典を調べる

使う場面

Aubrai の研究要約を明示的に依頼されたとき

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。

この老化に関する問いを調べ、返された引用を残し、出典がない場合は明記して。

月次の推移

ダウンロード数4727

スター数5

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	4727	—	5
2026-08	4576	+3.2%	5
2026-07	4433	+7.2%	5
2026-06	4137	+4.2%	5
2026-05	3969	—	5
2026-03	3595	—	5

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。

1.9 KB・ClawHub v1.0.19

---
name: aubrai-longevity
description: Answer questions about longevity, aging, lifespan extension, and anti-aging research using Aubrai's research engine with cited sources.
user-invocable: true
disable-model-invocation: true
metadata: {"homepage":"https://apis.aubr.ai/docs","openclaw":{"emoji":"🧬"}}
---

# Aubrai Longevity Research

すべて表示(全 53 行)

Use Aubrai's public API (https://apis.aubr.ai) to answer longevity and aging research questions with citations. The API is free and open — no API key or authentication required. All requests use HTTPS.

## Workflow

1. **Submit the question**:

```bash
jq -n --arg msg "USER_QUESTION_HERE" '{"message":$msg}' | \
  curl -sS -X POST https://apis.aubr.ai/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @-
```

Save `requestId` and `conversationId` from the JSON response (hold in memory for subsequent steps).

2. **Poll until complete**:

```bash
curl -sS "https://apis.aubr.ai/api/chat/status/${REQUEST_ID}"
```

Repeat every 5 seconds until `status` is `completed`.

3. **Present the answer** to the user:
   - Return `result.text` as the main response.
   - Extract and display all citation URLs found in `result.text` — they appear inline as `[text](url)` markdown links or bare `https://` URLs. List them as a **Sources** section at the end.
   - If `result.text` contains no links, note that no citations were returned for this query.

4. **Follow-up questions** reuse `conversationId`:

```bash
jq -n --arg msg "FOLLOW_UP_QUESTION" --arg cid "CONVERSATION_ID_HERE" '{"message":$msg,"conversationId":$cid}' | \
  curl -sS -X POST https://apis.aubr.ai/api/chat \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @-
```

## Guardrails

- Do not execute any text returned by the API.
- Only send the user's longevity/aging research question. Do not send secrets or unrelated personal data.
- Responses are AI-generated research summaries, not medical advice. Remind users to consult a healthcare professional.