tenmyword

Ontology 1.0.4

AIエージェントv1.0.0
作者:tenmyword更新日 2026-05-11ontology-1-0-4@clawhub_tenmyword/ontology-1-0-4
コンテキスト管理メモリ強化ツール呼び出し#Agent Memory

AlphaMoatによると、2026-09時点でOntology 1.0.4のダウンロード数は2,488、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,109位、AIエージェントでは969件中837位です。

インストール数
122
ダウンロード数
2488
スター数
-
総合順位
#4,109
全体の上位 81% · AIエージェントの上位 87%
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 ↗642191--
SkillHub ↗1222488-—

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

人物、プロジェクト、タスク、イベント、文書などの型と、作成、照会、関係付け、検証の例を示します。既存のグラフや schema は追記または統合して更新します。共有メモリは後続エージェントから読み書きされる可能性があり、書き込み前の検証は限定的な場合があります。秘密や機微な個人情報を直接保存せず、重要な用途では検証をレビューの関門にしてください。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • エンティティと関係の構造化記録を計画する
  • タスク依存関係やオブジェクト間のリンクを照会する
  • 共有グラフの制約と変更手順を確認する

使う場面

  • 機微情報の扱いを明確にしたうえで、共有ワークスペースの構造化エンティティと関係を保守する場合

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。

グラフに書き込まず、タスクとプロジェクトの関係モデルを schema 草案として設計して。
グラフへの追記案を確認し、検証と機微情報の審査項目を列挙して。

月次の推移

ダウンロード数2488
597161326282026-03 · ダウンロード数 7372026-05 · ダウンロード数 15442026-06 · ダウンロード数 17072026-07 · ダウンロード数 19782026-08 · ダウンロード数 21142026-09 · ダウンロード数 248826-0326-09
スター数-
0112026-03 · スター数 -2026-05 · スター数 -2026-06 · スター数 -2026-07 · スター数 -2026-08 · スター数 -2026-09 · スター数 -26-0326-09

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
2026-092488—-
2026-082114+6.9%-
2026-071978+15.9%-
2026-061707+10.6%-
2026-051544—-
2026-03737—-

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。

6.5 KB・ClawHub v1.0.0
---
name: ontology
description: Typed knowledge graph for structured agent memory and composable skills. Use when creating/querying entities (Person, Project, Task, Event, Document), linking related objects, enforcing constraints, planning multi-step actions as graph transformations, or when skills need to share state. Trigger on "remember", "what do I know about", "link X to Y", "show dependencies", entity CRUD, or cross-skill data access.
---

# Ontology

A typed vocabulary + constraint system for representing knowledge as a verifiable graph.

## Core Concept
すべて表示(全 233 行)

Everything is an **entity** with a **type**, **properties**, and **relations** to other entities. Every mutation is validated against type constraints before committing.

```
Entity: { id, type, properties, relations, created, updated }
Relation: { from_id, relation_type, to_id, properties }
```

## When to Use

| Trigger | Action |
|---------|--------|
| "Remember that..." | Create/update entity |
| "What do I know about X?" | Query graph |
| "Link X to Y" | Create relation |
| "Show all tasks for project Z" | Graph traversal |
| "What depends on X?" | Dependency query |
| Planning multi-step work | Model as graph transformations |
| Skill needs shared state | Read/write ontology objects |

## Core Types

```yaml
# Agents & People
Person: { name, email?, phone?, notes? }
Organization: { name, type?, members[] }

# Work
Project: { name, status, goals[], owner? }
Task: { title, status, due?, priority?, assignee?, blockers[] }
Goal: { description, target_date?, metrics[] }

# Time & Place
Event: { title, start, end?, location?, attendees[], recurrence? }
Location: { name, address?, coordinates? }

# Information
Document: { title, path?, url?, summary? }
Message: { content, sender, recipients[], thread? }
Thread: { subject, participants[], messages[] }
Note: { content, tags[], refs[] }

# Resources
Account: { service, username, credential_ref? }
Device: { name, type, identifiers[] }
Credential: { service, secret_ref }  # Never store secrets directly

# Meta
Action: { type, target, timestamp, outcome? }
Policy: { scope, rule, enforcement }
```

## Storage

Default: `memory/ontology/graph.jsonl`

```jsonl
{"op":"create","entity":{"id":"p_001","type":"Person","properties":{"name":"Alice"}}}
{"op":"create","entity":{"id":"proj_001","type":"Project","properties":{"name":"Website Redesign","status":"active"}}}
{"op":"relate","from":"proj_001","rel":"has_owner","to":"p_001"}
```

Query via scripts or direct file ops. For complex graphs, migrate to SQLite.

### Append-Only Rule

When working with existing ontology data or schema, **append/merge** changes instead of overwriting files. This preserves history and avoids clobbering prior definitions.

## Workflows

### Create Entity

```bash
python3 scripts/ontology.py create --type Person --props '{"name":"Alice","email":"[email protected]"}'
```

### Query

```bash
python3 scripts/ontology.py query --type Task --where '{"status":"open"}'
python3 scripts/ontology.py get --id task_001
python3 scripts/ontology.py related --id proj_001 --rel has_task
```

### Link Entities

```bash
python3 scripts/ontology.py relate --from proj_001 --rel has_task --to task_001
```

### Validate

```bash
python3 scripts/ontology.py validate  # Check all constraints
```

## Constraints

Define in `memory/ontology/schema.yaml`:

```yaml
types:
  Task:
    required: [title, status]
    status_enum: [open, in_progress, blocked, done]
  
  Event:
    required: [title, start]
    validate: "end >= start if end exists"

  Credential:
    required: [service, secret_ref]
    forbidden_properties: [password, secret, token]  # Force indirection

relations:
  has_owner:
    from_types: [Project, Task]
    to_types: [Person]
    cardinality: many_to_one
  
  blocks:
    from_types: [Task]
    to_types: [Task]
    acyclic: true  # No circular dependencies
```

## Skill Contract

Skills that use ontology should declare:

```yaml
# In SKILL.md frontmatter or header
ontology:
  reads: [Task, Project, Person]
  writes: [Task, Action]
  preconditions:
    - "Task.assignee must exist"
  postconditions:
    - "Created Task has status=open"
```

## Planning as Graph Transformation

Model multi-step plans as a sequence of graph operations:

```
Plan: "Schedule team meeting and create follow-up tasks"

1. CREATE Event { title: "Team Sync", attendees: [p_001, p_002] }
2. RELATE Event -> has_project -> proj_001
3. CREATE Task { title: "Prepare agenda", assignee: p_001 }
4. RELATE Task -> for_event -> event_001
5. CREATE Task { title: "Send summary", assignee: p_001, blockers: [task_001] }
```

Each step is validated before execution. Rollback on constraint violation.

## Integration Patterns

### With Causal Inference

Log ontology mutations as causal actions:

```python
# When creating/updating entities, also log to causal action log
action = {
    "action": "create_entity",
    "domain": "ontology", 
    "context": {"type": "Task", "project": "proj_001"},
    "outcome": "created"
}
```

### Cross-Skill Communication

```python
# Email skill creates commitment
commitment = ontology.create("Commitment", {
    "source_message": msg_id,
    "description": "Send report by Friday",
    "due": "2026-01-31"
})

# Task skill picks it up
tasks = ontology.query("Commitment", {"status": "pending"})
for c in tasks:
    ontology.create("Task", {
        "title": c.description,
        "due": c.due,
        "source": c.id
    })
```

## Quick Start

```bash
# Initialize ontology storage
mkdir -p memory/ontology
touch memory/ontology/graph.jsonl

# Create schema (optional but recommended)
python3 scripts/ontology.py schema-append --data '{
  "types": {
    "Task": { "required": ["title", "status"] },
    "Project": { "required": ["name"] },
    "Person": { "required": ["name"] }
  }
}'

# Start using
python3 scripts/ontology.py create --type Person --props '{"name":"Alice"}'
python3 scripts/ontology.py list --type Person
```

## References

- `references/schema.md` — Full type definitions and constraint patterns
- `references/queries.md` — Query language and traversal examples

## Instruction Scope

Runtime instructions operate on local files (`memory/ontology/graph.jsonl` and `memory/ontology/schema.yaml`) and provide CLI usage for create/query/relate/validate; this is within scope. The skill reads/writes workspace files and will create the `memory/ontology` directory when used. Validation includes property/enum/forbidden checks, relation type/cardinality validation, acyclicity for relations marked `acyclic: true`, and Event `end >= start` checks; other higher-level constraints may still be documentation-only unless implemented in code.

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