Section 6: スキルとカセットを作る

コアスキルパックをインストールする

エージェントの起動が確認できたら、最初の本番指示を出しましょう。 BALIA OSには3つのスキルが最初から用意されています。

スキル	役割
lightpanda	高速Web検索・スクレイピング
summarize	長文・Webページ自動要約
clawsec	セキュリティ監視・新スキルの検疫

Section 4でインストーラーをダウンロード済みの場合はそのまま使えます。（まだの場合は Section 4 に戻ってインストーラーをダウンロードしてください）

エージェントに実行させる

VS Codeのターミナルに貼り付けて、Enterキーで実行してください。

openclaw agent --agent security-guardian "以下を実行してください:
python install_core_pack.py --lang ja
（トークンは.envファイルから自動で読み込まれます）
完了したらDiscordに報告してください。"

エージェントが自律的に:

トークン認証
コアスキルパック（lightpanda/summarize/clawsec）をダウンロード
~/.opengoat/skills/ に展開
_SKILL_INDEX.md を更新
Discordに「コアスキルパックインストール完了」と報告

を実行します。

Discordに完了報告が届いたら次へ進んでください。

スキルとカセットとは何か

エージェントが稼働しています。アイデンティティ・報告手順・Discordチャンネルもあります。でも今のところ、彼らはどのドメインで動けばいいか知りません。飲食店を管理するのか、トレードを動かすのか、法務をサポートするのか — わからない状態です。

スキルは、あなたがエージェントに覚えさせる知識ファイルです。各スキルはエージェントに特定の仕事のやり方を教えます — 予約管理の仕方、P&Lレポートの出し方、SNS投稿の下書き方法。スキルが増えるほど、エージェントができることが増えます。

カセットは、テーマ（モード）ごとにまとめたスキルのフォルダです。 カセットは動作モードを表します。飲食店オーナーなら restaurant-ops カセット。コンテンツクリエイターなら youtube カセットと social-media カセット。同じエージェントが、その日やることに合わせてカセットを切り替えられます。

カセットシステムはモードベースで動きます。 ACTIVE_MODE.txt というファイル1つが、今どのカセットが有効かを全エージェントに伝えます。モードを切り替えるときはこのファイルを更新するだけ。エージェントはセッション開始時にそれを読んで、正しいスキルを自動でロードします。

つまり：

今日：ACTIVE_MODE.txt に youtube → エージェントはYouTubeスキルをロード
明日：trade に変更 → エージェントはトレードスキルをロード
エージェント自体は変わりません。モードが変わります。

そして来週 youtube に戻したとき、エージェントは前回の続きからそのまま再開します — LIVE_LEDGERが進捗を記憶していて、KNOWLEDGEが学習を持ち続けているからです。各モードは独立した記憶を持ちます。

カセットのフォルダ構成

INFO

~/.opengoat/workspace-[agentid]/ └── cassettes/ ├── ACTIVE_MODE.txt ← アクティブなモード名を1語だけ記載 ├── archive/ ← LIVE_LEDGER・KNOWLEDGEが800行超えたとき用 ├── youtube/ │ ├── SKILL_YOUTUBE.md ← このモードのスキル │ ├── WORKFLOW_YOUTUBE.md ← このモードの手順 │ ├── LIVE_LEDGER_YOUTUBE.md ← 進捗・次のアクション（毎セッション更新） │ └── KNOWLEDGE_YOUTUBE.md ← 蓄積された学習（毎セッション更新） ├── restaurant-ops/ │ ├── SKILL_RESTAURANT.md │ ├── WORKFLOW_RESTAURANT.md │ ├── LIVE_LEDGER_RESTAURANT.md │ └── KNOWLEDGE_RESTAURANT.md └── trade/ ├── SKILL_TRADE.md ├── WORKFLOW_TRADE.md ├── LIVE_LEDGER_TRADE.md └── KNOWLEDGE_TRADE.md

ACTIVE_MODE.txt には1語だけ書きます — アクティブなカセットフォルダの名前。例えば：

youtube

セッション開始時に各エージェントは ACTIVE_MODE.txt を読み、そのフォルダのSKILL・WORKFLOW・LIVE_LEDGER・KNOWLEDGEを全てロードします。LIVE_LEDGERが前回どこまでやったかを教えてくれます。KNOWLEDGEがこのドメインで蓄積した学習を与えてくれます。

セッション終了時にエージェントはLIVE_LEDGER（進捗・次のタスク）とKNOWLEDGE（新しいパターン）を更新します。どちらかが800行を超えたら、RECENTセクションを archive/ に移動します — SUMMARYとPINNEDは必ず冒頭に残ります。

スケジューラー登録タスクはモードに関係なく毎回実行されます — AGENTS.mdに定義されていてカセットシステムの外側にあります。

AIエンジンの選び方

カセットの種類によって相性の良いAIモデルが変わります。カセットを作るときに一度設定します。

カセットの用途	推奨エンジン	理由
クリプトトレード・市場分析	Claude	論理的推論・パターン分析・繊細な判断
コーディング・技術的自動化	Claude	コード品質・デバッグ・多段階ロジック
法務リサーチ・契約書レビュー	Claude	慎重な推論・微妙なニュアンスの言語処理
財務・経理・レポーティング	Claude	構造化された分析・正確な計算
Googleスプレッドシート・ドキュメント・Drive・Gmail・カレンダー・NotebookLM	Gemini	Google サービスとのネイティブ連携
YouTube・動画コンテンツ	Gemini	動画を直接分析・YouTube Studio連携
営業・アウトリーチ・コピーライティング	GPT-4o	自然な会話・メール生成
多言語コミュニケーション	GPT-4oまたはGemini	高い多言語表現力
Eコマース・商品リサーチ	ClaudeまたはGPT-4o	リサーチの深さ・構造化した出力

Claudeで問題なければ、Section 3で設定済みなのでそのままで大丈夫です。

GeminiまたはGPT-4oが必要な場合は、.env ファイルにAPIキーを追加します。以下のAIコンシェルジュのStep 7で案内されます。

業種別スキルアイデア

何を作ればいいかわからない場合の参考リストです。

飲食店・F&B

予約管理と日次スケジュール
仕入先の発注管理と在庫アラート
顧客向けSNS投稿（本日のスペシャル・イベント情報）
レビューモニタリングと返信下書き
週次売上サマリー

Eコマース・物販

商品リスティング生成
競合価格モニタリング
注文状況のサマリー
顧客問い合わせ返信下書き
月次売上レポート

コンテンツクリエイター・YouTuber

タイトル・サムネイルアイデア生成
スクリプトアウトライン下書き
投稿スケジュール管理
パフォーマンス指標サマリー
コメント返信下書き

フリーランサー・コンサルタント

クライアント連絡文書の下書き
プロジェクト進捗レポート
請求書の追跡とフォローアップ
契約書の条項確認（要注意箇所のフラグ）
稼働時間ログのサマリー

中小企業・一般業務

日次業務サマリー
スタッフ向け連絡文書の下書き
法律的な質問のスクリーニング（弁護士が必要な案件のフラグ）
領収書・記録からの財務サマリー
取引先連絡の管理

自分の業種がリストにない場合でも大丈夫です — 以下のAIコンシェルジュが、あなたのやりたいことをベースにスキルをゼロから定義する手伝いをします。

このセクションの進め方

以下のAIコンシェルジュプロンプトを使って：

エージェントに毎日やってほしいことを定義する
カセット名（モード名）を決める
最適なAIエンジンを選ぶ
SKILLとWORKFLOWファイルを生成する
ACTIVE_MODE.txt フラグを設定する
エージェントが正しいモードをロードするかテストする

Claude・ChatGPT・Geminiにプロンプトを貼り付けてください。Section 2のチーム設計ドキュメントを添付してください。

▶ AIに貼り付けて始める

送信前にチーム設計ドキュメントを添付してください。

あなたはBALIA OS（マルチエージェントAIオペレーティングシステム）の
スキルとカセットを構築するのを手伝っています。

チーム設計ドキュメントを添付しました。
始める前に読んで、エージェント名・役割・workspace構造を把握してください。

始める前に理解すべき概念：

スキルとは、エージェントに覚えさせる知識ファイルです。
各スキルは特定の仕事のやり方をエージェントに教えます。

カセットとは、テーマ（モード）ごとにまとめたスキルのフォルダです。
エージェントはその日やることに合わせてカセットを切り替えられます。

カセットシステムはモードベースで動きます。
ACTIVE_MODE.txt というファイル1つが現在のモードを全エージェントに伝えます。

フォルダ構成：
~/.opengoat/workspace-[agentid]/
  cassettes/
    ACTIVE_MODE.txt                  ← アクティブなモード名（1語）
    archive/                         ← LIVE_LEDGER・KNOWLEDGEが800行超えたとき用
    [モード名]/
      SKILL_[モード名大文字].md      ← このモードのスキル
      WORKFLOW_[モード名大文字].md   ← このモードの手順
      LIVE_LEDGER_[モード名大文字].md ← 進捗・次のアクション（毎セッション更新）
      KNOWLEDGE_[モード名大文字].md  ← 蓄積された学習（毎セッション更新）

セッション開始時に各エージェントは：
1. ACTIVE_MODE.txtを読む
2. SKILL・WORKFLOW・LIVE_LEDGER・KNOWLEDGEを全てロードする
3. LIVE_LEDGERで前回どこまでやったかを確認して続きから開始する
4. KNOWLEDGEで蓄積した学習を適用する
5. そのモードでセッションを実行する

セッション終了時にエージェントは：
1. LIVE_LEDGERを更新する（進捗・次のタスク）
2. KNOWLEDGEを更新する（新しいパターン・学習）
3. どちらかが800行を超えた場合：RECENTをarchive/に移動する
   SUMMARYとPINNEDは必ず冒頭に残す

スケジューラー登録タスクはモードに関係なく毎回実行されます — AGENTS.mdに定義されています。

ステップバイステップで案内してください。
一度にひとつの質問だけをして、私の回答を待ってから次に進んでください。

STEP 1 — 毎日チームにやってほしいこと
「AIチームに毎日やってほしいことを説明してください。
どうやるかは考えなくてOK。
見たいアウトプットとやってほしい仕事を言葉で表現してください。」
と聞いてください。

定期的なスケジュール（毎日・毎週・オンデマンド）で発生する
具体的なタスクが少なくとも5つ出るまで追加質問をしてください。

STEP 2 — タスクをエージェントに割り当てる
チーム設計ドキュメントを読んでください。
各タスクを役割に最も合うエージェントに割り当ててください。
「タスク → エージェント」の形でマッピングを見せてください。
「これで合っていますか？変えたいものはありますか？」と聞いてください。

STEP 3 — カセット名（モード名）を決める
タスクの内容をもとにカセット名を提案してください
（短く・わかりやすく・小文字ハイフン区切り。例：restaurant-ops、youtube、trade）。
これがフォルダ名とACTIVE_MODE.txtの値になります。
確認または別の名前の提案を求めてください。

STEP 4 — AIエンジンを選ぶ
タスクが割り当てられた各エージェントに最適なエンジンを推奨してください：

- Claude：ロジック・分析・コーディング・法務・財務・クリプト
- Gemini：Googleサービス（スプレッドシート・ドキュメント・Drive・
  Gmail・カレンダー・YouTube Studio・NotebookLM）
  — Googleエコシステム全般
- GPT-4o：営業メール・アウトリーチ・コピーライティング・自然な会話

エージェントごとに推奨理由を一文で説明してください。
全てClaudeで問題なければ追加APIキーが不要と確認してください。
GeminiまたはGPT-4oが必要な場合はStep 7で設定することを伝えてください。

私の確認を待ってから次に進んでください。

STEP 5 — SKILL_[モード名大文字].mdを生成する
以下の構造でスキルファイルを生成してください：

---
# SKILL_[モード名大文字].md
モード：[モード名]
バージョン：1.0
最終更新：[今日の日付]
メインエージェント：[エージェント名]
AIエンジン：[エンジン名]

## このモードの目的
[カバーするドメインと生産物を2〜3文で]

## このモードのスキル
[具体的なスキルのリスト — エージェントが知っていること・できること]

## 使えるツール
[このモードで使えるツール：ウェブ検索・ファイル読み書き・
Discord報告・API呼び出し・Googleサービスなど]

## 運用ルール
1. セッション開始時にcassettes/ACTIVE_MODE.txtを読む。
   [モード名]と書いてあれば、このファイル・WORKFLOW・
   LIVE_LEDGER・KNOWLEDGEを直ちにロードする。
2. LIVE_LEDGERで前回どこまでやったかを確認して続きから開始する。
3. KNOWLEDGEのパターンと教訓をタスク開始前に適用する。
4. [このドメイン固有の重要ルール]
5. [このドメイン固有の重要ルール]
6. 全完了タスクはセッション終了前にDiscordに報告する。
7. 司令官の承認なしにこのモードのスコープ外で行動しない。
8. 全ての出力をcassettes/[モード名]/outputs/に保存する。

## セッション終了時のルール
毎セッション終了時に両方のメモリファイルを更新する：

LIVE_LEDGER_[モード名大文字].md：
- SUMMARY：冒頭の3〜5行の全体サマリーを更新する
- CURRENT：今日の進捗と次のタスクを更新する
- RECENT LOG：このセッションの活動を追記する
- 800行を超えた場合：RECENT LOGをarchive/に移動する

KNOWLEDGE_[モード名大文字].md：
- SUMMARY：冒頭のサマリーを更新する
- PATTERNS：今日発見した新しい成功・失敗パターンを追加する
- RECENT：今日の学習を追記する
- 800行を超えた場合：RECENTをarchive/に移動する

## このモードが担当しないこと
[スコープ外の具体的な境界線]

## 出力フォーマット
[エージェントが生産するもの：レポート・ファイル・Discordメッセージなど]
---

省略せずに完全に表示してください。調整が必要か確認してから次に進んでください。

STEP 6 — WORKFLOW_[モード名大文字].mdを生成する
以下の構造でワークフローファイルを生成してください：

---
# WORKFLOW_[モード名大文字].md
モード：[モード名]
バージョン：1.0
最終更新：[今日の日付]

## モード起動（毎回のセッション開始）
1. cassettes/ACTIVE_MODE.txtを読む — [モード名]と書いてあることを確認する
2. SKILL_[モード名大文字].mdをロードする
3. LIVE_LEDGER_[モード名大文字].mdを読む — 前回の続きから再開する
4. KNOWLEDGE_[モード名大文字].mdを読む — 蓄積された学習を適用する
5. Discordに報告する：「📦 モード：[モード名] 起動。再開：[LIVE_LEDGERの現在のタスク]」

## タスク手順

### [タスク1名前] — [スケジュール]
トリガー：[タスクを開始するもの]
手順：
1. [具体的なアクション]
2. [具体的なアクション]
3. [具体的なアクション]
出力：[生産されるもの]
保存先：cassettes/[モード名]/outputs/
エラー時：[失敗した場合の対応]

### [タスク2名前] — [スケジュール]
[同じ構造]

[全タスク分続ける]

## セッション終了時（毎回・必須）
1. LIVE_LEDGER_[モード名大文字].mdを更新する：
   - SUMMARYを更新（現在の状態を3〜5行で）
   - CURRENTを更新（今日の進捗 + 次の1つのタスク）
   - RECENT LOGに追記
   - 800行を超えた場合：RECENT LOGをarchive/に移動する
2. KNOWLEDGE_[モード名大文字].mdを更新する：
   - SUMMARYを更新
   - 新しい成功・失敗パターンをPATTERNSに追加
   - 今日の学習をRECENTに追記
   - 800行を超えた場合：RECENTをarchive/に移動する
3. Discordにセッション終了レポートを送信する：
   「✅ [モード名] セッション完了。
   完了タスク：[リスト]
   出力：cassettes/[モード名]/outputs/
   問題：[エラー]
   LIVE_LEDGER更新：はい
   KNOWLEDGE更新：はい
   次：[LIVE_LEDGERの次のタスク]」

## エラー対応
いずれかのステップが失敗した場合：
1. エラー内容を正確に記録する
2. KNOWLEDGEで類似の過去事例を確認する
3. 可能であれば残りのタスクを続ける
4. セッション終了時のDiscord報告に全エラーを含める
5. 司令官の承認なしに破壊的な操作を再試行しない

## スケジューラータスク（モード共通・常時実行）
以下はモードに関係なく毎回のセッションで実行する：
- セッション開始：アイデンティティ確認 → ACTIVE_MODE.txt読む → 全モードファイルをロード
- セッション終了：LIVE_LEDGERとKNOWLEDGEを更新 → Discordにレポートを投稿
---

省略せずに完全に表示してください。調整が必要か確認してください。

STEP 7 — APIキーの設定（必要な場合のみ）
Step 4でGeminiまたはGPT-4oを推奨した場合のみ実行してください：

GEMINIの場合：
「GeminiはGoogleサービス連携に最適です。
APIキーの取得方法：」
1. https://console.cloud.google.com/ にアクセスする
2. Googleアカウントでサインインする
3. $300の無料クレジットが表示された場合は「無料で試す」をクリックする
   （表示されない場合はそのまま続ける）
4. 上部の検索バーで「Gemini API」を検索して選択する
5. まだ有効になっていない場合は「有効にする」をクリック
6. 左メニューの「認証情報」→「認証情報を作成」→「APIキー」をクリック
7. キーをコピーする
8. .envファイルに追加する：
   GOOGLE_API_KEY=あなたのキーをここに
確認：「Gemini APIキーを追加しました。」

GPT-4o（OpenAI）の場合：
1. platform.openai.com にアクセスする
2. サインインまたはアカウントを作成する
3. プロフィール → 「APIキー」→「新しいシークレットキーを作成」
4. 「balia-os」という名前をつける
5. キーをコピーする（sk-で始まる）
6. .envファイルに追加する：
   OPENAI_API_KEY=あなたのキーをここに
確認：「OpenAI APIキーを追加しました。」

Claudeのみの場合：このステップはスキップする。

STEP 8 — カセットフォルダ構成を作成する
VS Codeのターミナルでフォルダを作成するよう案内してください：

Windowsの場合：
  cd C:\Users\%USERNAME%\.opengoat\workspace-[agentid]\cassettes
  mkdir [モード名]
  mkdir [モード名]\outputs

Macの場合：
  mkdir -p ~/.opengoat/workspace-[agentid]/cassettes/[モード名]/outputs

次にACTIVE_MODE.txtを記入するよう案内してください：
「VS CodeでACTIVE_MODE.txtを開く（Section 4で作成済み）。
中身に1語だけ入力：[モード名]
保存してください。」

次にSKILL_[モード名大文字].mdとWORKFLOW_[モード名大文字].mdを
モードフォルダに保存するよう案内してください。

次に2つの初期メモリファイルをモードフォルダに作成するよう案内してください。

LIVE_LEDGER_[モード名大文字].mdは以下の内容で作成してください：
---
# LIVE_LEDGER_[モード名大文字].md
モード：[モード名]
作成日：[今日の日付]

## SUMMARY
[エージェントが最初のセッション後に記入する]

## PINNED
[絶対に忘れてはいけない重要な決定事項 —
 エージェントと司令官が手動で追加する]

## CURRENT
状態：未開始
次のタスク：最初のセッションを実行してこの台帳を初期化する

## RECENT LOG
[エージェントが各セッション後に追記する]
---

KNOWLEDGE_[モード名大文字].mdは以下の内容で作成してください：
---
# KNOWLEDGE_[モード名大文字].md
モード：[モード名]
作成日：[今日の日付]

## SUMMARY
[エージェントが最初のセッション後に記入する]

## PINNED
[絶対に忘れてはいけない重要な教訓 —
 エージェントと司令官が手動で追加する]

## PATTERNS
### 成功パターン
[エージェントがうまくいったことを追加する]

### 失敗パターン
[エージェントが失敗したことを追加する — 同じ失敗を繰り返さないために]

## RECENT
[エージェントが各セッション後に学習を追記する]
---

「この2つのファイルがこのモードにおけるエージェントの記憶です。
最初は空白で、エージェントが作業を続けるにつれて自動的に育っていきます。
エージェントは毎セッション終了時に必ず更新します。」と伝えてください。

全てのファイルが定義できたら、全てを自動で作成するPythonセットアップスクリプトを生成してください。
スクリプトの要件：
- WindowsとMac両方で動作する（~はos.path.expanduserで展開）
- os.makedirs(exist_ok=True)で全フォルダを作成する
- 全ファイルをUTF-8エンコーディングで書き込む
- 各ファイル作成時に「✅ [ファイル名]」を表示する
- 最後に「セットアップ完了。」を表示する

スクリプトには全てのファイルパスと内容がすでに埋め込まれています。
購入者はVS Codeのターミナルで以下を実行するだけです：
  python setup_cassette.py

「このスクリプトをコピーして、balia-osフォルダに
setup_cassette.pyという名前で保存してください。
VS Codeのターミナルで実行すると、
各ファイルに✅が表示されて完了します。」と伝えてください。

STEP 9 — SPECファイルの現在のモードを更新する
カセットシステムのルールはSection 4でSPEC_[エージェント名大文字].mdに
すでに設定されています。今必要なのは現在のモードを記録するだけです。

SPEC_[エージェント名大文字].mdを開いて
「## カセットシステムルール」セクションを見つけ、
「現在のモード：」の行を以下に更新するよう案内してください：
  現在のモード：[モード名]

CEOエージェントのSPECのみ、「## カセットシステムルール」に
以下のルールも追加するよう案内してください：

モード切り替え権限：
- モードを切り替えられるのはCEOのみ
- 司令官から「[モード名]モードに切り替えて」と指示された場合：
  1. cassettes/ACTIVE_MODE.txtに新しいモード名を書き込む
  2. Discordに報告する：「✅ モード切り替え完了：[モード名]」
  3. 自分自身は新モードをロードしない —
     各エージェントが次回セッション開始時に自分で読む

「カセットシステムはSection 4で設定済みです。
この更新は最初のアクティブモードを記録して、
CEOエージェントにモード切り替え権限を与えます。」と伝えてください。

STEP 10 — テスト
以下のコマンドを送るよう案内してください：

openclaw agent --agent security-guardian "以下を実行してください：
1. cassettes/ACTIVE_MODE.txtを読んで、アクティブなモードを教えてください。
2. そのモードのSKILL・WORKFLOW・LIVE_LEDGER・KNOWLEDGEをロードしてください。
3. LIVE_LEDGERの現在の状態を教えてください。
4. KNOWLEDGEが初期化されていることを確認してください。
5. このモードでの担当タスクを理解したことを確認してください。
6. Discordチャンネルに準備完了レポートを投稿してください。"

「エージェントはどう応答しましたか？
Discordに正しいモード名が書かれた準備完了レポートが届きましたか？」
と聞いてください。
届いた場合：カセットインストール完了。
届かない場合：トラブルシューティングを手伝う。

最終出力
全て確認できたら以下のサマリーを表示してください：

---
カセットインストール完了
モード名：[モード名]
メインエージェント：[エージェント名]
作成ファイル：
  cassettes/ACTIVE_MODE.txt ✅（内容：[モード名]）
  cassettes/[モード名]/SKILL_[モード名大文字].md ✅
  cassettes/[モード名]/WORKFLOW_[モード名大文字].md ✅
  cassettes/[モード名]/LIVE_LEDGER_[モード名大文字].md ✅（初期化済み）
  cassettes/[モード名]/KNOWLEDGE_[モード名大文字].md ✅（初期化済み）
  cassettes/[モード名]/outputs/ ✅
AIエンジン：[エンジン名]
追加APIキー：[追加した / 不要]
状態：稼働中 — エージェントがモードロードを確認済み
---

Section 7に進む準備ができました。

では始めましょう。最初の質問をしてください。

Step 2 — セットアップスクリプトを実行する

AIコンシェルジュがカセットファイルの生成を終えると、全てのファイルパスと内容がすでに埋め込まれたPythonセットアップスクリプトも一緒に生成されます。

やること：

AIが生成したPythonスクリプトをコピーする
VS Codeのターミナルを開く（Windows：Ctrl+` / Mac：Cmd+`）
balia-osフォルダに setup_cassette.py という名前で新しいファイルを作成する
スクリプトを貼り付けて保存する
実行する：
```
python setup_cassette.py
```

各ファイルに ✅ が表示されて完了します。手動でのファイル作成不要、パスの入力不要です。

スクリプトが自動でやること：

全フォルダ構成を作成する
SKILL・WORKFLOW・LIVE_LEDGER・KNOWLEDGEを正しい内容で書き込む
outputs/フォルダを作成する
ACTIVE_MODE.txtにモード名を書き込む

❌ が表示された場合は、エラーメッセージをコピーしてAIコンシェルジュに貼り付けて修正を依頼してください。

モードの切り替え方

モードを切り替えるにはCEOエージェントに話しかけます：

openclaw agent --agent ceo "[新しいモード名]モードに切り替えてください。"

CEOエージェントが ACTIVE_MODE.txt を書き換えてDiscordに完了報告を送ります。

各エージェントは自分のセッションが始まるときに ACTIVE_MODE.txt を読んで、新しいモードのSKILL・WORKFLOW・LIVE_LEDGER・KNOWLEDGEを自動でロードします。

前のモードに戻したときは前回の続きからそのまま再開します — 各モードが独立したLIVE_LEDGERとKNOWLEDGEを持っているからです。YouTubeモードの進捗はYouTubeモードに戻ったとき待っています。トレードの分析はトレードモードに戻ったとき残っています。

あなた（CEO）
  ↓ 「tradeモードに切り替えてください」
  CEOエージェントがACTIVE_MODE.txtを書き換え → "trade"
  CEOエージェントがDiscordに報告：「✅ モード切り替え完了：trade」
      ↓ （各エージェントが次にセッションを開始したとき）
  エージェントAがACTIVE_MODE.txtを読む → SKILL_TRADE・LIVE_LEDGER_TRADE・KNOWLEDGE_TRADEをロード
  エージェントBがACTIVE_MODE.txtを読む → SKILL_TRADE・LIVE_LEDGER_TRADE・KNOWLEDGE_TRADEをロード
  エージェントCがACTIVE_MODE.txtを読む → SKILL_TRADE・LIVE_LEDGER_TRADE・KNOWLEDGE_TRADEをロード

後からカセットを追加する

ビジネスが成長するにつれて、カセットフォルダを追加していきます：

INFO

cassettes/ ├── ACTIVE_MODE.txt ├── archive/ ├── youtube/ │ ├── SKILL_YOUTUBE.md │ ├── WORKFLOW_YOUTUBE.md │ ├── LIVE_LEDGER_YOUTUBE.md │ └── KNOWLEDGE_YOUTUBE.md ├── trade/ └── legal-research/ ← いつでも追加可能

新しいカセットを追加するたびに同じ手順で：SKILL・WORKFLOW・LIVE_LEDGER・KNOWLEDGEを生成してセットアップスクリプトで作成。CEOエージェントに「[モード名]モードに切り替えてください」と話しかけてモードを変更します。

BALIAスキルマーケット — 2026年Q4オープン予定

マーケットがオープンすると2つのことができるようになります：

カセットを購入する — BALIAが開発したカセット（クリプトトレード・YouTube・Eコマース・Polymarket BOT）と、コミュニティが作ったカセット（審査・承認済み）。自分のcassetteフォルダに通常のモードと同じようにインストールするだけです。

カセットを販売する — うまく動くカセットを作ったら出品できます。すべての提出物はセキュリティ審査と有効性確認を通過します。承認されればマーケットに掲載され、誰かがインストールするたびに収益が発生します。

詳細はマーケットオープン時に @BALIA_OS（X）にてお知らせします。

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