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🛠️ AddモデルDescriptions

add-model-descriptions

新しいAIモデルが公開された際、そのモデルの説明文

⏱ ライブラリ調査+組込 半日 → 1時間

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Add descriptions for new models from the HuggingFace router to chat-ui configuration. Use when new models are released on the router and need descriptions added to prod.yaml and dev.yaml. Triggers on requests like "add new model descriptions", "update models from router", "sync models", or when explicitly invoking /add-model-descriptions.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

新しいAIモデルが公開された際、そのモデルの説明文

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。

🍎 Mac / 🐧 Linux
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o add-model-descriptions.zip https://jpskill.com/download/2299.zip && unzip -o add-model-descriptions.zip && rm add-model-descriptions.zip
🪟 Windows (PowerShell)
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/2299.zip -OutFile "$d\add-model-descriptions.zip"; Expand-Archive "$d\add-model-descriptions.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\add-model-descriptions.zip"

完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。

💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
  1. 1. 下の青いボタンを押して add-model-descriptions.zip をダウンロード
  2. 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 → add-model-descriptions フォルダができる
  3. 3. そのフォルダを C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または ~/.claude/skills/(Mac)へ移動
  4. 4. Claude Code を再起動

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

  1. 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
  2. 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
  3. 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
    • · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
    • · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →
最終更新
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • Add Model Descriptions を使って、最小構成のサンプルコードを示して
  • Add Model Descriptions の主な使い方と注意点を教えて
  • Add Model Descriptions を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Add Model Descriptions

Add descriptions for new models available in the HuggingFace router to chat-ui's prod.yaml and dev.yaml.

Workflow

  1. Fetch models from router

    WebFetch https://router.huggingface.co/v1/models

    Extract all model IDs from the response.

  2. Read current configuration

    • Read chart/env/prod.yaml
    • Extract model IDs from the MODELS JSON array in envVars
  3. Identify missing models Compare router models with prod.yaml. Missing = in router but not in prod.yaml.

  4. Research each missing model For each missing model, search the web for its specifications:

    • Model architecture (dense, MoE, parameters)
    • Key capabilities (coding, reasoning, vision, multilingual, etc.)
    • Target use cases
  5. Write descriptions Match existing style:

    • 8-12 words
    • Sentence fragments (no period needed)
    • No articles ("a", "the") unless necessary
    • Focus on: architecture, specialization, key capability

    Examples:

    • "Flagship GLM MoE for coding, reasoning, and agentic tool use."
    • "MoE agent model with multilingual coding and fast outputs."
    • "Vision-language Qwen for documents, GUI agents, and visual reasoning."
    • "Mobile agent for multilingual Android device automation."
  6. Update both files Add new models at the TOP of the MODELS array in:

    • chart/env/prod.yaml
    • chart/env/dev.yaml

    Format:

    { "id": "org/model-name", "description": "Description here." }
  7. Commit changes

    git add chart/env/prod.yaml chart/env/dev.yaml
    git commit -m "feat: add descriptions for N new models from router"

Notes

  • FP8 variants: describe as "FP8 [base model] for efficient inference with [key capability]"
  • Vision models: mention "vision-language" and key visual tasks
  • Agent models: mention "agent" and automation capabilities
  • Regional models: mention language focus (e.g., "European multilingual", "Southeast Asian")