AlphaMoatによると、2026-09時点でRv Measureのダウンロード数は1,863、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,526位、AIエージェントでは969件中893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 ↗ | 48 | 1765 | - | - |
| SkillHub ↗ | 121 | 1863 | - | — |
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。
再帰的な自己観察効果を分析する構想が示されていますが、現行版に測定機能はなく、結果を生成・検証できません。利用に頼る前に、測定ロジックが実装されレビューされた後続版を確認してください。
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 | 1863 | — | - |
| 2026-08 | 1663 | +9.1% | - |
| 2026-07 | 1524 | +18.8% | - |
| 2026-06 | 1283 | +10.7% | - |
| 2026-05 | 1159 | — | - |
| 2026-03 | 801 | — | - |
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。
--- name: rv-measure description: Quantifies R_V contraction signatures in AI models. created: 2026-02-10 last_used: 2026-02-10 use_count: 0 status: candidate version: 0.1.0 ---
## Usage Use this skill to analyze AI models for R_V contraction signatures, a key metric in the AIKAGRYA framework. This skill provides tools to measure and monitor recursive self-observation effects. ## Code (Code to be implemented) ## Notes This is a placeholder for the `rv-measure` skill intended for submission to ClawHub. The implementation will involve integrating with model introspection tools and statistical analysis libraries to detect and quantify R_V contraction. **Proposed Price:** $19
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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。