OpenClawユーザーが、ChatGPTエージェントのワークフロー動作を改善する「feelslikeclaude」スキルを作成しました。

OpenClawにおけるClaudeとChatGPTのワークフロー違い
ある開発者が最近、OpenClawのセットアップをClaudeからChatGPTに切り替え、主な違いが文章のスタイルやトーンではなく、ワークフローの振る舞いにあることを発見しました。実際の作業でChatGPTを使用した後、彼らはClaudeと比較して特定の実行上のギャップを特定しました。
開発者がClaudeから感じていたもの
- 逐一指示を必要とせずに、明らかな次のステップを実行する
- よりクリーンな進捗状況の更新を行う
- 最初の障害で止まらない
- 実際に完了したときに「完了」と伝える
- 不必要な確認質問を減らす
開発者は、Claudeを「有能なオペレーター」のように感じると述べ、一方でChatGPTは能力があるにもかかわらず、より多くの操縦を必要とすると説明しました。
「feelslikeclaude」clawhubスキル
開発者は、Claudeの言い回しを再現しようとする代わりに、ワークフローの振る舞いに対処するためにfeelslikeclaudeというclawhubスキルを作成しました。このスキルは、異なる会話スタイルではなく、より良い作業習慣に向けてエージェントを促すことに焦点を当てています。
スキルの主な特徴:
- 外部APIを呼び出さない
- 何もインストールしない
- Claudeを文字通り模倣しようとしない
- より有用な方向に振る舞いを促す
目標は:「無駄を減らし、より自発的に行動し、より良いフォローアップを行い、完了・障害・次を明確にする」ことです。
開発者は、基盤となるモデルは重要であるものの、その上に構築される振る舞いの層こそが、ユーザーがエージェントのワークフローで日々実際に感じるものであると指摘しました。
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 See Also

agentcache: マルチエージェントLLMプレフィックスキャッシュのためのPythonライブラリ
agentcacheは、マルチエージェントLLMフレームワークがキャッシュされたプロンプトの接頭辞を共有できるようにするPythonライブラリで、GPT-4o-miniでのテストでは最大76%のキャッシュヒット率を達成し、推論時間を半分以上短縮しました。

AIエージェント向けCLIの構築:Googleのgws CLIからの設計原則
Googleのgws CLIは、人間向けのフラグよりも生のJSONペイロードを優先し、幻覚に対する安全対策を実装することで、AIエージェント向けにコマンドラインインターフェースを設計する方法を示しています。

Atelier v0.3は、Claude Codeによるターゲットを絞ったマークダウン修正機能を追加します。
Atelier v0.3は、Markdown文書のセクションをハイライトしてClaude Codeに送信し、修正を依頼できる無料のVS Code拡張機能です。エージェントはエディター内で対象を絞った編集を返し、各修正がどのフィードバックに対応しているかを追跡できます。

MCPサーバーにより、Claudeは実行時にカスタムツールを作成・実行できるようになります
開発者が、Claudeが再デプロイなしに新しいツールを作成、更新、実行できるMCPサーバーを構築しました。このシステムは5つのコアツールを使用し、DenoサンドボックスでカスタムJavaScript/TypeScriptコードを実行し、約50msのコールドスタートを実現しています。