Sponsored by Vmake Labs Video Enhancer - Vmake Labs Video Enhancerは、AIを使用して動画の画質を向上させ、ディテールを復元し、ぼやけを低減しながら最大8Kまでアップスケールできるツールです。

AI広告ライブラリ

Openclaw Skills

CoreCoder コーディングエージェントスキル

Openclaw向けCoreCoder コーディングエージェントスキル

CoreCoder は、正確なコード修正、サブエージェントの分離、多層コンテキスト最適化のために Claude Code の7つのアーキテクチャパターンを実装した高度な AI コーディングエージェントスキルです。

paudyyin

v1.1.0

Jun 19, 2026

インストール

概要情報

Skill.md

インストール＆ダウンロード

1. ClawHub CLI

レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。


                  npx clawhub@latest install corecoder

2. 手動インストール

スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください

グローバル

~/.openclaw/skills/

ワークスペース

<project>/skills/

優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル

3. プロンプトのインストール

このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。


                  Clawhubを使って corecoder をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。

ダウンロードをご希望ですか？

ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。

CoreCoder コーディングエージェントスキルとは？

CoreCoder は、自動化された AI エージェント環境内で Claude Code のアーキテクチャパターンを複製するように設計された本番グレードのコーディングエンジンです。7つのコアアーキテクチャモード（検索・置換編集、並列ツール実行、分離されたサブエージェントなど）を活用することで、CoreCoder は AI モデルとコードベースの対話方法を変革します。この機能は Openclaw Skills エコシステム内のパッケージとして提供されており、開発者エージェントはコンテキストの肥大化や危険なコマンドのリスクなしに編集を実行できます。

ファイル全体を書き換えてコンテキストトークンを浪費し、出力品質を低下させる代わりに、このスキルは外科手術のような精密さに焦点を当てています。3層のコンテキスト圧縮構造でコード探索を整理することにより、CoreCoder は LLM が必要な内容のみを読み取ることを保証します。これは、自動化されたコードベースのメンテナンスを安全かつ効率的にスケールさせたい開発者にとって不可欠なツールです。

CoreCoder コーディングエージェントスキルのユースケース

精密コードリファクタリング: ファイル構造全体を上書きすることなく、重複コードブロックを外科手術的に置換。
自動化されたバグ修正: タイポレベルのエラーや論理的なバグを迅速に特定し、精密な更新を適用して実行メトリクスを記録。
マルチファイル並列操作: 複雑なリポジトリ構造全体で複数のファイルを同時に編集またはスキャンし、実行遅延を短縮。
分離されたサブエージェント実行: プロジェクト全体の型アノテーション追加のような膨大なリポジトリタスクを、メインセッション履歴を汚染することなく独立したセッションにオフロード。
安全なレガシーコード分析: リスキーなシステム修正をブロックする組み込みの危険フィルタを使用して、レガシープロジェクトを安全に分析。

CoreCoder コーディングエージェントスキルの仕組み

トリガーとパターンの選択: エージェントがコード関連のプロンプト（リファクタリング、レビュー、デバッグなど）を検出し、CoreCoder パターンスイートをアクティブにします。
3層コンテキスト圧縮: CoreCoder は入力ファイルを圧縮することでコンテキストの肥大化を制限します。まずキーワードの位置をスキャンし、offset/limit パラメータを介してファイルセグメントにアクセスし、関連するコードブロックのみを読み取ります。
外科手術的検索・置換の準備: エージェントは完全なスクリプトを生成する代わりに、正確な 'old/new' diff ブロックに基づいて最小限の edit 境界を計画します。
サブエージェント分離生成: 重いワークロードの場合、CoreCoder は sessions_spawn ツールを使用して分離された子プロセスを起動し、実行変数を分離します。
安全ガードレールのチェック: CLI 操作やバッチ編集を実行する前に、CoreCoder はコマンドインターセプターを通じて指示を渡し、破壊的なコマンドを無効化します。
状態検証とセッションの永続性: 編集内容が検証され、構文がチェックされ、操作の詳細が memory/ ディレクトリ内の永続的な日次ログに書き込まれます。

CoreCoder コーディングエージェントスキルのセットアップ

CoreCoder エージェントパターンを初期化して実行するには、このパッケージを Openclaw 設定に登録してください。ローカルワークスペース環境が永続的なセッションメモリを処理できる準備ができていることを確認してください。

まず、スキルの依存関係を設定します:

# Initialize the Openclaw Skills workspace
openclaw skill install corecoder

# Ensure your project structure includes a memory directory for persistent logging
mkdir -p memory

次に、エージェントのシステムプロファイルまたは claw.config.json でアクティブなツールリストを定義し、並列操作の実行を許可します:

{
  "skills": [
    "corecoder"
  ],
  "allowed_commands": [
    "read",
    "edit",
    "write",
    "exec",
    "sessions_spawn"
  ]
}

CoreCoder コーディングエージェントスキルのデータスキーマとタクソノミー

CoreCoder は、追跡メトリクス、ランタイム設定、およびファイル安全バッファを特定のローカルディレクトリ内に構造化します:

ディレクトリレイアウト

memory/YYYY-MM-DD.md: 修正、タイムスタンプ、変更理由、実行結果を含むアクティブセッションレジスタ。
_bak_/: ローカルバックアップの場所。ファイル削除や破壊的な操作が要求された場合、CoreCoder は delete コマンドをインターセプトし、代わりにファイルをここに移動します。

ツール実行 Schema

ツール	主な目的	キーパラメータ
`read`	ページ分割されたファイル内容の取得	`path` (string), `offset` (int), `limit` (int)
`edit`	外科手術的な検索および置換編集	`path` (string), `old` (string), `new` (string)
`write`	新しいスクリプト資産の安全な書き込み	`path` (string), `content` (string)
`exec`	検証済みシステムコマンドの実行	`command` (string)
`sessions_spawn`	分離されたサブエージェントの生成	`task` (string), `mode` (string), `label` (string)

CoreCoder コーディングエージェントスキルの高度な機能

サブエージェントスレッド分離: コードベース全体のリンティングやマイグレーションなどの複雑なタスクのためにワーカーエージェントを生成し、ルートセッションをクリーンに保つ。
コマンドインターセプターガードレール: リスキーなシステムコマンド（rm -rf など）を安全なディレクトリ移動（_bak_）に自動変換するハードコードされたセキュリティパターン。
階層型コンテキストページング: カスタム offset および limit インデックスを使用したスマートな読み取りにより、メモリ使用量を低く抑え、LLM コンテキストトークンの制限を回避。
動的プロンプト統合: 検出された言語、スタイルルール、ディレクトリツリーに応じて、現在のシステムルールを自動的に自己調整。
日次監査メモリログ: 変更ごとのリスト全体を含む Markdown 形式のログにより、ロールバックと監査を容易にする。