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。

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: April 16, 2026🔗 Source
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。
Ad

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

Ad

👀 See Also

エージェントメモリV4は、LongMemEvalベンチマークで96.2%を達成し、商用AIメモリシステムを上回りました。
Tools

エージェントメモリV4は、LongMemEvalベンチマークで96.2%を達成し、商用AIメモリシステムを上回りました。

agentmemory V4はLongMemEvalで96.2%のスコアを獲得し、PwC Chronos(95.6%)、Mastra(94.87%)、OMEGA(93.2%)など複数の資金調達済みAIメモリ企業を上回りました。このシステムは中程度のゲーミングPCを使用し、1,000ドルの予算で16日間で単独で構築されました。

OpenClawRadar
Swarm Leak Detector: OpenClaw設定ファイル内の露出したAPIキーをスキャンする無料ツール
Tools

Swarm Leak Detector: OpenClaw設定ファイル内の露出したAPIキーをスキャンする無料ツール

開発者が、プレーンテキストのJSON設定ファイル内で21以上の認証情報パターン(OpenAI、Anthropic、OpenRouter、Stripeなど)をスキャンする、依存関係ゼロのMITライセンスツール「swarm-leak-detector」をリリースしました。npx swarm-leak-detector scan ~/.clawdbot/ を実行すると、約30秒でリークをチェックできます。

OpenClawRadar
claude-sessions: Claudeコードトランスクリプト閲覧用ターミナルUI
Tools

claude-sessions: Claudeコードトランスクリプト閲覧用ターミナルUI

claude-sessionsは、ローカルのClaude Codeトランスクリプトファイルをスキャンし、開発者が過去のセッションを閲覧、検索、再開できるオープンソースのターミナルUIツールです。Claude Code自体で構築されており、WASDナビゲーション、キーワード検索、ワンクリックでのセッション再開機能を備えています。

OpenClawRadar
AIコーディングツールのローカルメモリシステムが会話ログから2,600以上の事実を抽出
Tools

AIコーディングツールのローカルメモリシステムが会話ログから2,600以上の事実を抽出

開発者が、Claude Code、Factory.ai、Codex CLIからの会話ログを取り込み、ローカルLLMを使用して構造化された事実を抽出し、新しいセッションにコンテキストを自動注入するローカルメモリレイヤーを構築しました。数か月の使用後、13,000件以上のメッセージをインデックス化し、2,600件以上の事実を抽出しています。

OpenClawRadar