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Tag: Picoclaw

PicoClawを最初に動かすまでのメモ

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PicoClawを最初に動かすまでのメモ

PicoClaw は設定項目が多いが、最初は全部を理解しなくても動かせる。

この記事では、次の流れだけに絞る。

  1. PicoClaw を用意する
  2. ~/.picoclaw/config.json を作る
  3. モデルを 1 つ設定する
  4. 必要なら Slack を 1 つつなぐ
  5. picoclaw gateway を起動する
  6. DM またはメンションで疎通確認する

1. PicoClaw を用意する

ソースから使うなら、まずリポジトリを取得してビルドする。

git clone https://github.com/sipeed/picoclaw.git
cd picoclaw
make deps
make build

インストール済みの picoclaw バイナリを使うなら、この段階は省略できる。

2. 初期ファイルを作る

最初に設定ファイルと workspace を作る。

picoclaw onboard

これで通常は次が作られる。

  • ~/.picoclaw/config.json
  • ~/.picoclaw/workspace/

workspace 配下には、AGENT.md や USER.md、skills/ などのベースファイルが入る。

3. 最小の config.json を書く

最初は API で使うモデルを 1 つだけ定義すれば十分だ。

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "~/.picoclaw/workspace",
      "restrict_to_workspace": true,
      "model_name": "gpt-5.4"
    }
  },
  "model_list": [
    {
      "model_name": "gpt-5.4",
      "model": "openai/gpt-5.4",
      "api_key": "sk-your-openai-key",
      "api_base": "https://api.openai.com/v1"
    }
  ]
}

ここで大事なのは次の3つ。

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PicoClawのスキル一覧を確認する方法と現状入っているスキル

Posted:   |   Tags: ai, cli, picoclaw, skills

PicoClawのスキル一覧を確認する方法と現状入っているスキル

PicoClaw のスキルは、特定用途の手順や知識、補助スクリプトをまとめた小さなパッケージとして扱われる。

ここでは次の 2 つをまとめる。

  • スキル一覧を確認する方法
  • 現在 ~/.picoclaw/workspace/skills に入っているスキルの説明

スキル一覧を確認する方法

CLI から確認するなら、まずはこれでよい。

picoclaw skills list

現行実装では skills list は「インストール済みスキル」を列挙するコマンドになっている。

picoclaw skills list

必要なら個別スキルの詳細確認もできる。

picoclaw skills show weather
picoclaw skills show github

コマンド実装はこのあたりにある。

ファイルで直接確認する方法

workspace 側にあるスキルの実体は、次のように確認できる。

find ~/.picoclaw/workspace/skills -maxdepth 3 -type f | sort

基本的には各スキルディレクトリの SKILL.md が中心で、必要に応じて references/ や scripts/ が付く。

典型的な構成はこうなる。

~/.picoclaw/workspace/skills/
  weather/
    SKILL.md
  tmux/
    SKILL.md
    scripts/
      find-sessions.sh
      wait-for-text.sh
  hardware/
    SKILL.md
    references/
      board-pinout.md
      common-devices.md

現在入っているスキル

現在の ~/.picoclaw/workspace/skills には 6 個のスキルが入っている。

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PicoClawでSlack連携時に codex cli error: No such file or directory が出たときのメモ

Posted:   |   Tags: codex, picoclaw, slack, troubleshooting

PicoClawでSlack連携時に codex cli error: No such file or directory が出たときのメモ

Slack 上で PicoClaw を起動し、チャンネルへアプリを追加したあとにメンションを送ると、スレッドで次のようなエラーが返るケースがあった。

Error processing message: LLM call failed after retries: codex cli error: Error: No such file or directory (os error 2)

今回は Slack 側の設定ミスに見えたが、実際には codex-cli の workspace 指定が原因だった。

症状

起きていた現象は次のとおり。

  • Slack App 自体は正常に接続できる
  • #random などのチャンネルにアプリ追加は成功する
  • @picoclaw でメンションするとエラー応答になる
  • PicoClaw のログには codex cli error: Error: No such file or directory (os error 2) が出る

この時点で、Slack API の認証や Socket Mode 接続は通っているが、LLM 呼び出しの直前または実行時に失敗していると分かる。

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PicoClawの現行設定方針メモ

Posted:   |   Tags: ai, config, llm, picoclaw

PicoClawの現行設定方針メモ

PicoClaw は設定項目がかなり多いが、現行の方針としては ~/.picoclaw/config.json を model_list 中心で組み立て、必要なチャネルと機能だけを有効化するのが分かりやすい。

この記事は過去の互換設定はいったん脇に置き、今から設定するならどう書くかに絞っている。

まず押さえる方針

  • モデル定義は model_list を使う
  • agents.defaults.model_name で既定モデルを決める
  • チャネルは使うものだけ enabled: true にする
  • allow_from は空にせず、可能なら必ず制限する
  • Web 検索やスキル、MCP などの補助機能はデフォルトを尊重し、必要になってから増やす
  • MCP は npm / node / npx 経由の実装が多いため、可能なら自前の小さい実装、checksum 固定済み binary、lockfile 付き npm install の順で検討する
  • 公開用の設定例にはトークン、ユーザー ID、社内 URL、内部ホスト名を書かない

現行での最小構成

最初はこれくらいで十分だと思う。

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "workspace": "~/.picoclaw/workspace",
      "restrict_to_workspace": true,
      "model_name": "gpt-5.4"
    }
  },
  "model_list": [
    {
      "model_name": "gpt-5.4",
      "model": "openai/gpt-5.4",
      "api_key": "sk-your-openai-key",
      "api_base": "https://api.openai.com/v1"
    }
  ],
  "channel_list": {},
  "tools": {},
  "gateway": {
    "host": "127.0.0.1",
    "port": 18790
  }
}

ポイントは、PicoClaw は未指定項目をかなりデフォルトで補完してくれることだ。最初から巨大な config.example.json を全部埋める必要はない。

model_list を中心に考える

現行では providers より model_list を主に使う前提で考えた方がよい。

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