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skills

by @vargHQv
3.5(0)

vargHQの`skills`リポジトリは、ビデオ、画像、音声、音楽生成に特化した強力なAIエージェントスキルを幅広く提供しています。Kling、Flux、ElevenLabs、Soraなどの最先端AIモデルを統合しており、ユーザーはコードを書くことなく、簡単なプロンプトだけでマルチメディアコンテンツを簡単に作成できます。このスキルセットは、Claude CodeやCursorなどの主要なAIプログラミングアシスタントと互換性があり、AIによるコンテンツ作成プロセスを大幅に簡素化し、効率を向上させます。

AI Agent SkillsGenerative AIMultimedia GenerationNo-code AIPrompt EngineeringGitHub
インストール方法
npx skills add vargHQ/skills
compare_arrows

Before / After 効果比較

1
使用前

varg skillsを使用する前は、開発者やクリエイターはKling、ElevenLabsなどの複数のAIモデルを個別に学習し、統合する必要がありました。これには複雑なAPI呼び出しとコーディングが伴い、ワークフローが断片化し、時間と手間がかかり、参入障壁も高かったのです。

使用後

現在、varg skillsを使用すれば、単一の統合されたAIエージェントスキルだけで、簡単なプロンプトを通じてすべての統合モデルにアクセスできます。コーディングは不要で、マルチメディアコンテンツ生成プロセスが大幅に簡素化され、制作効率とアクセシビリティが著しく向上します。

description SKILL.md

varg — AI Agent Skills for Video, Image, Speech & Music Generation

A collection of Agent Skills for AI video, image, speech, and music generation using the varg platform. One skill to access Kling, Flux, ElevenLabs, Sora, and more — zero code, just prompt.

Works with Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode, ClawHub, and any tool that supports the Agent Skills standard.

Installation

ClawHub (recommended)

# Install a specific skill
npx clawhub@latest install vargai

# Or install all skills from this repo
npx clawhub@latest install vargai

Claude Code

# Clone into personal skills directory (available in all projects)
git clone https://github.com/vargHQ/skills.git ~/.claude/skills/varg

# Or symlink individual skills
ln -s /path/to/skills/varg-ai ~/.claude/skills/varg-ai

OpenCode

# Clone into any supported skills directory
git clone https://github.com/vargHQ/skills.git ~/.opencode/skills/varg

# Also works with:
#   ~/.agents/skills/
#   .opencode/skills/ (project-level)

Agent Skills CLI

npx skills add vargHQ/skills --yes

Available Skills

SkillDescriptionClawHub Slug
varg-aiAI video, image, speech, and music generationvargai

Requirements

  • VARG_API_KEY (get at varg.ai) -- required for all skills
  • Cloud mode: curl only (zero dependencies)
  • Local mode: bun runtime + ffmpeg

Skill Structure

Each skill follows the Agent Skills specification:

skill-name/
├── SKILL.md            # Core instructions (required)
├── references/         # On-demand reference docs
│   ├── models.md       # Model catalog, pricing
│   ├── components.md   # Component reference
│   └── ...
├── scripts/            # Executable setup/helper scripts
│   └── setup.sh
└── assets/             # Static resources (optional)

Adding a New Skill

  1. Create a directory at the repo root with your skill name (lowercase, hyphens only):
mkdir my-new-skill
  1. Create my-new-skill/SKILL.md with cross-compatible frontmatter:
---
name: my-new-skill
description: >-
  What this skill does and when to use it.
  Include trigger keywords for auto-discovery.
license: MIT
metadata:
  author: vargHQ
  version: "1.0.0"
  openclaw:
    requires:
      env:
        - VARG_API_KEY
      anyBins:
        - curl
        - bun
    primaryEnv: VARG_API_KEY
    homepage: https://varg.ai
compatibility: >-
  Describe environment requirements here.
allowed-tools: Bash(bun:*) Bash(curl:*) Read Write Edit
---

Your skill instructions here...
  1. Add reference docs in my-new-skill/references/ (keep SKILL.md under 500 lines).

  2. Push to main -- the GitHub Actions workflow auto-publishes all changed skills to ClawHub via clawhub sync.

Frontmatter Field Reference

FieldStandardPurpose
nameAgent SkillsSkill identifier (must match directory name)
descriptionAgent SkillsWhat + when (used for discovery in all tools)
licenseAgent SkillsLicense (MIT for ClawHub)
metadata.authorAgent SkillsAuthor identifier
metadata.versionAgent SkillsSemver version string
metadata.openclawClawHubRuntime requirements, env vars, binaries
compatibilityAgent SkillsHuman-readable requirements description
allowed-toolsClaude Code / OpenCodePre-approved tools (experimental in OpenCode)

All fields are cross-compatible -- tools ignore fields they don't recognize.

Quick Start

# 1. Install the skill
npx clawhub@latest install vargai

# 2. Set your API key
export VARG_API_KEY=varg_xxx

# 3. Run setup to verify environment
bash varg-ai/scripts/setup.sh

# 4. Render your first video
bunx vargai render hello.tsx --preview    # Free preview
bunx vargai render hello.tsx --verbose    # Full render

Documentation

License

MIT

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効果
使いやすさ
ドキュメント
互換性

レビューなし

統計データ

インストール数17
評価3.5 / 5.0
バージョン
更新日2026年4月6日
比較事例1 件

ユーザー評価

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対応プラットフォーム

🔧Claude Code

タイムライン

作成2026年4月6日
最終更新2026年4月6日