Agent Skillsを 正しく活用する

Agent Skillsを
正しく活用する

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1. AGENT SKILLSを 正しく活用する 「PDFを投げるだけ」では不十分な理由
2. きっかけ Xでの投稿 「ANTHROPICのSKILLSガイドPDFをCLAUDE CODEに投げて オリジナルのSKILL-CREATORを作ると精度と品質が爆上がりする」 試してみた結果… この情報は半分正しいが、重要な部分が抜けている
3. コンテキストとは AIエージェントが「一度に処理できる情報量の上限」 コンテキストに含まれるもの • 会話履歴（これまでのやり取り） • システムプロンプト（基本指示） • 読み込んでいるファイルやドキュメント • ツールの定義情報 • インストール済みのSKILLSの情報 コンテキストが埋まると → 品質が下がる
4. AGENT SKILLSの仕組み：段階的開示 第1段階（常時ロード） NAME と DESCRIPTION のみ → コンテキスト影響は最小限 第2段階（SKILL起動時のみ） SKILL.MD の本文 → 関連タスクが来たときだけ読み込み 第3段階（必要に応じて） SCRIPTS / REFERENCES / ASSETS → 必要なものだけ参照 → コンテキスト節約と豊富な専門知識の両立を実現 1 2 3
5. SKILLの基本構造 フォルダ構成 MY-SKILL/ ├ SKILL.MD ← 必須 ├ SCRIPTS/ 任意 ├ REFERENCES/ 任意 └ ASSETS/ 任意 SKILL.MDの構成 --- NAME: MY-SKILL-NAME DESCRIPTION: ... --- # MY SKILL CLAUDEへの指示を記述 ※ DESCRIPTIONが起動判断の鍵
6. PDFだけでは不十分な理由 PDFがカバーしていない4つの領域 ❶ EVALパイプライン（品質評価の仕組み） PDFは「手動でクエリを試す」程度の記述のみ ❷ サブエージェントによる自動評価 GRADER / COMPARATOR / ANALYZER の3エージェント連携 ❸ DESCRIPTIONの「UNDERTRIGGER問題」 CLAUDEはSKILLを使うべき時に使わない傾向がある ❹ DESCRIPTION最適化フロー SHOULD-TRIGGER / SHOULD-NOT-TRIGGER の体系的テスト
7. 公式SKILL-CREATORの強み 充実したテスト・評価サイクル テストケース設計 ↓ 並列実行（WITH_SKILL / WITHOUT_SKILL） ↓ GRADER評価 → BENCHMARK集計 → HTMLビューアで確認 ↓ ユーザーフィードバック → SKILL改善 → 繰り返し 「動くか確認」ではなく「定量的に比較」できる
8. 公式SKILL-CREATORの構成 フォルダ構成 SKILL-CREATOR/ ├ SKILL.MD ├ AGENTS/ ← NEW │ ├ GRADER.MD │ ├ COMPARATOR.MD │ └ ANALYZER.MD ├ EVAL-VIEWER/ ← NEW ├ REFERENCES/ ├ SCRIPTS/ └ ASSETS/ 注目ポイント • AGENTS/ 品質評価の3サブエージェント定義 • EVAL-VIEWER/ 評価結果の可視化ツール • SCRIPTS/ RUN_EVAL.PY IMPROVE_DESCRIPTION.PY AGGREGATE_BENCHMARK.PY PACKAGE_SKILL.PY 「作って終わり」→「測定して改善する」哲学
9. PDF VS 公式SKILL-CREATOR 観点 PDFのみ 公式skill-creator Skillの概念理解 十分 フォルダ構成・命名規則 十分 MCP連携パターン 詳しい 記載なし undertrigger対策 evalパイプライン 概念のみ 本格的 with/without比較 環境別の挙動の違い
10. まとめ PDF = 「SKILLを理解するための本」 公式SKILL-CREATOR = 「作り、測定し、改善するためのツール」 両方を組み合わせるのが最も効果的 おすすめ：PDFで概念を学ぶ → 公式SKILL-CREATORで実装する 参考：GITHUB.COM/ANTHROPICS/SKILLS