AlphaMoatによると、2026-09時点でJARVIS AI Skillsのダウンロード数は3,499、スター数は3で、AIスキル全体5,078件中3,160位、IT運用・セキュリティでは264件中204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 ↗ | 106 | 3211 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 106 | 3499 | 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。
主文にはアーム移動、把持と解放、位置決め、力・トルク検知、衝突検出、シミュレーションモードが記載されていますが、付属カードは公開パッケージに宣言された制御実装ファイルがないと指摘しています。実機操作の安全性を推測しないでください。実装が提供され監査され、作業範囲と力の制限が設定され、非常停止が確認された後に限り、監督下での使用を検討します。それまではシミュレーションまたは説明例として扱ってください。
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 | 3499 | — | 3 |
| 2026-08 | 3241 | +4.6% | 3 |
| 2026-07 | 3097 | — | 3 |
| 2026-05 | 2702 | — | 3 |
| 2026-03 | 2164 | — | 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。
# Robotic Control Skill (OpenClaw) ## Overview The Robotic Control skill integrates OpenClaw for physical robotic arm and gripper manipulation through voice commands and programmatic control. ## Slug robotic-control ## Features - Robotic arm movement (6-DOF)
- Gripper grab/release operations - Precise positioning and orientation - Force/torque sensing - Collision detection and safety - Action sequence execution - Hardware auto-detection - Simulation mode support ## Implementation - **Module**: `openclaw_control.py` - **Primary Library**: `OpenClaw SDK` - **Communication**: USB Serial, Ethernet, ROS ## Configuration ```python from openclaw_control import init_claw, get_claw # Initialize claw claw = init_claw() # Control operations claw.grab(force=50.0) claw.move_to(10, 20, 30) claw.release() ``` ## Voice Commands - "Jarvis, grab the object" - "Jarvis, move to 10 20 30" - "Jarvis, rotate 45 degrees" - "Jarvis, release" - "Jarvis, return to home" - "Jarvis, claw status" ## Hardware Support - Universal Robots (UR) - ABB Robotics - KUKA - Stäubli - Custom embedded systems ## Performance - Reach: 2-3 meters (model-dependent) - Payload: 3-500 kg (model-dependent) - Precision: ±0.03-0.1 mm - Speed: 1-7000 mm/s - Response Time: <10ms ## Dependencies - openclaw - pyserial - numpy ## Author Aly-Joseph ## Version 2.0.0 ## Last Updated 2026-01-31
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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。