実践ガイド：Claude CodeでOpenClawスキルを開発

はじめに：なぜClaude CodeとOpenClawを組み合わせるのか？

OpenClawは強力なエージェントプラットフォームを提供しますが、スキルの開発には時間がかかります。 Claude Codeは効率的なAI支援開発体験を提供します。

両者の組み合わせ = より高速で、より良いスキル開発フロー。

この記事では以下を完了します：

✅ 環境設定
✅ 最初のスキル作成
✅ テストとデバッグ
✅ デプロイと公開
✅ ベストプラクティス

ステップ1：開発環境の準備

1.1 必要なツールのインストール

# Node.jsのインストール（推奨20+）
nvm install 20
nvm use 20

# Claude Code CLIのインストール
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# pnpmのインストール（OpenClaw使用）
npm install -g pnpm

1.2 OpenClawプロジェクトのクローン

# OpenClawをGitHubにフォーク
# その後、フォークをクローン

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/openclaw.git
cd openclaw

# 依存関係のインストール
pnpm install

# 開発環境の設定
cp .env.example .env
# .envを編集し、必要なAPIキーを追加

1.3 Git Hooksの設定

# OpenClawはGit Hooksを使用してコード品質を保証
./scripts/setup-git-hooks.js

ステップ2：Claude Codeでスキルを作成

2.1 skill-creatorで素早く始める

# OpenClawルートディレクトリで
claude -p "/skill-creator"

# Claude Codeがガイドします：
# 1. スキル名
# 2. 機能の説明
# 3. 必要なツール
# 4. トリガー条件

対話の例：

🤖 作成したいスキルを説明してください：

💬 GitHubリポジトリの技術スタックを自動分析し、
   視覚的なレポートを生成するスキルを作りたい。

🤖 ニーズを分析しています...
   提案スキル名：tech-stack-analyzer
   提案ツール：
   - GitHub API（リポジトリ情報取得）
   - Parser（package.json/requirements.txt分析）
   - Report Generator（レポート生成）

   生成を確認しますか？[Y/n]

2.2 手動でスキル構造を作成

cd skills
mkdir tech-stack-analyzer
cd tech-stack-analyzer

Claude Codeを使用して骨架を生成：

claude -p "
OpenClawスキル構造を作成：

skill: tech-stack-analyzer
description: GitHubリポジトリの技術スタックを分析してレポート生成
tools:
  - fetch-repo-info
  - analyze-dependencies
  - generate-report

完全なskill.tsとmanifest.jsonを生成してください
"

ステップ3：スキルの中核機能を実装

3.1 スキルマニフェストの定義

skills/tech-stack-analyzer/manifest.json：

{
  "name": "tech-stack-analyzer",
  "version": "1.0.0",
  "description": "GitHubリポジトリの技術スタックを分析して可視化レポートを生成",
  "author": "Your Name <your.email@example.com>",
  "license": "MIT",
  "skills": {
    "analyze_repo": {
      "description": "指定されたGitHubリポジトリの技術スタックを分析",
      "parameters": {
        "owner": {
          "type": "string",
          "description": "リポジトリオーナー（ユーザー名または組織）",
          "required": true
        },
        "repo": {
          "type": "string",
          "description": "リポジトリ名",
          "required": true
        }
      }
    }
  }
}

3.2 スキルロジックの実装

Claude Codeを支援に使用：

claude -p "
tech-stack-analyzerスキルを実装：

要件：
1. GitHub APIを使用してリポジトリ情報を取得
2. サポートされるファイル：
   - package.json (Node.js)
   - requirements.txt (Python)
   - go.mod (Go)
   - Cargo.toml (Rust)
   - pom.xml (Java)
3. 技術スタックレポートを生成：
   - 主要言語
   - フレームワークリスト
   - 依存関係の数
   - ライセンス情報

以下を行ってください：
- TypeScriptを使用
- 完全なエラー処理
- 型定義を追加
- OpenClaw規約に従う
"

Claude Codeが生成：

skills/tech-stack-analyzer/skill.ts：

import { Skill, Tool, Context } from '@openclaw/sdk';

interface TechStack {
  languages: string[];
  frameworks: string[];
  dependencies: {
    total: number;
    direct: number;
    dev: number;
  };
  license: string;
}

export const techStackAnalyzer: Skill = {
  name: 'tech-stack-analyzer',
  description: 'GitHubリポジトリの技術スタックを分析',

  async analyzeRepo(
    context: Context,
    params: { owner: string; repo: string }
  ): Promise<TechStack> {
    const { owner, repo } = params;

    // 1. GitHubからリポジトリ情報を取得
    const repoInfo = await context.tools['github:fetch-repo']({
      owner,
      repo
    });

    // 2. 言語を検出
    const languages = detectLanguages(repoInfo);

    // 3. 依存関係を分析
    const dependencies = await analyzeDependencies(
      context,
      repoInfo.defaultBranch
    );

    // 4. ライセンスを抽出
    const license = repoInfo.license?.key || 'Unknown';

    return {
      languages,
      frameworks: extractFrameworks(dependencies),
      dependencies,
      license
    };
  }
};

ステップ4：スキルをテスト

4.1 Claude Codeでテストを生成

claude -p "
tech-stack-analyzerスキルのテストを生成：

テストシナリオ：
1. Node.jsリポジトリの分析に成功
2. Pythonリポジトリの分析に成功
3. プライベートリポジトリの処理（認証が必要）
4. 存在しないリポジトリの処理
5. 依存ファイルがないリポジトリの処理

以下を使用：
- Vitest（OpenClawのテストフレームワーク）
- 外部APIのモック
- エッジケースのカバー
"

4.2 テストの実行

# スキルディレクトリで
pnpm test

# またはウォッチモードを使用
pnpm test:watch

# カバレッジを表示
pnpm test:coverage

ステップ5：本番環境にデプロイ

5.1 Dockerデプロイ

# Dockerイメージを構築
docker build -t openclaw-tech-stack-analyzer .

# テスト実行
docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  -env GITHUB_TOKEN=$GITHUB_TOKEN \
  openclaw-tech-stack-analyzer

5.2 クラウドデプロイ（Render）

# Render.comデプロイ設定を生成
claude -p "
Renderデプロイ設定を生成：

要件：
- GitHubからの自動デプロイ
- 環境変数設定
- ヘルスチェック
- ログ収集
"

ベストプラクティス

開発フロー

graph LR
    A[要件分析] --> B[Claude Code設計]
    B --> C[実装]
    C --> D[テスト記述]
    D --> E{テスト通過?}
    E -->|No| F[Claude Codeデバッグ]
    F --> C
    E -->|Yes| G[コードレビュー]
    G --> H[デプロイ]
    H --> I[モニタリング]

リソースとコミュニティ

公式リソース

学習リソース

まとめ

開発フローの振り返り

1. 環境準備 → ツールをインストール
2. スキル作成 → Claude Code支援
3. 機能実装 → TDD開発
4. テストデバッグ → Vitest + Claude Code
5. 最適化完了 → 型、ドキュメント、性能
6. デプロイ公開 → Docker / Cloud
7. 持続的メンテナンス → CI/CD + モニタリング

重要な収穫

✅ 効率的な開発: Claude Codeで3-5倍加速 ✅ 品質保証: TDD + 自動テスト ✅ ベストプラクティス: OpenClaw標準に従う ✅ 継続的改善: モニタリングとフィードバックループ

最初のOpenClawスキルの構築を始めましょう！

中国語翻訳: 实战指南：用 Claude Code 开发 OpenClaw Skills