Agent Skills入門。find-skillsとskill-creatorで始めるClaude Codeのスキル活用

今回の深掘り回のテーマは「かねりんにエージェントスキルを教えよう」です。かねりんさんはClaude CodeClaude Code ── Anthropicが提供する、ターミナルなどから使うAIエージェント型のコーディングツール。ファイル操作やコマンド実行までAIに任せられますを使っているのに、スキルは名前を聞くだけでよくわかっていない状態でした。

しぶちょーさんは、Claude Codeを使っているのにスキルを知らない状態を、ゲーム機の例えで表現します。

冒頭では、ビデオポッドキャストになってから、かねりんさんが深掘り回でも程よい緊張感を持てるようになったという雑談もありました。オープニング曲が流れると「落ち着きAIのモード」に入るという話です。

しぶちょーさんは、このスイッチの入り方こそがスキルに近いと本題につなげます。特定のインプットが来たら、決まった状態に入り、決まった行動をとるというルールです。

かねりんさんが最近話題のループエンジニアリングとの関係を尋ねると、しぶちょーさんはスキルのほうがずっと手前の概念だと説明します。ループはスキルを組み合わせて回すもので、スキル自体は1つのタスクに対する手順書だといいます。

かねりんさんの「スキルはClaudeにしかない機能なのか」という質問に対し、しぶちょーさんはCodexなど他のエージェントでも使えると答えます。そのうえで、スキルという概念を定義したのはAnthropicだと説明します。

しぶちょーさんによると、Claude Codeが2025年の春ごろに出て、その約半年後の2025年10月にスキルが正式発表されました。発表されたのは個々のスキルではなく、「スキルというルール」そのものです。

このルールに沿って作っておけば、エージェントが会話の文脈から自動でスキルを選んだり、ユーザーが明示的に指定して使ったりできます。Anthropicは以前にも、AIにツールを使わせる規格であるMCPを定義していました。

しぶちょーさんは、OpenAIも似たものを作ろうとしていて、規格が割れている部分もあると補足します。かねりんさんがビデオテープの規格争いを例に出すと、話はデファクトスタンダードに移ります。

しぶちょーさんはWindowsを例に、法律や国際規格で決められていなくても市場で事実上の標準になったものをデファクトスタンダードデファクトスタンダード ── 市場での普及によって事実上の標準になった規格や製品。公的機関が定めたものではなく、多くの人が使うことで標準になりますと説明します。一方、ISOやJISのように公的な手続きで定めたものはデジュールスタンダードデジュールスタンダード ── 公的な標準化機関が正式な手続きで定めた規格。国際規格のISOや日本産業規格のJISなどがあり、メートルなどの単位も含まれますです。

Agent Skillsは、Anthropicという1企業が「これでやりましょう」と提案し、みんなが「それいいよね」と使っている点で、デファクト側に入るといいます。

MCPはすでにデファクトになっている、とかねりんさんが確認します。アプリがMCPという口を用意しておけば、AIがそこから接続してツールを操作できる、という理解です。

かねりんさんはさらに、昔からあるAPIとの違いを質問します。しぶちょーさんの答えは、APIはアプリごとに仕様がバラバラで、仕様書を読まないと使えないのに対し、MCPは共通規格なのでつなぎやすいというものでした。

ただし、しぶちょーさん自身も「具体的な違いはあんまり説明できない」と正直に話しています。かねりんさんも、使う側から見ると違いがよくわからないという感覚を率直に口にしました。

かねりんさんは、YouTubeにはAPIがあるのに公式のMCPが見当たらないことや、Spotify for CreatorsSpotify for Creators ── Spotifyが提供するポッドキャストのホスティングサービス。無料で使え、日本でも多くの番組が利用していますにはAPIがなく手作業になることを挙げます。AIで自動化できないなら、対応しているサービスに乗り換えたくなるといいます。

しぶちょーさんも、今後は人間のためのUIより、AIのためのUIが必要になると同意します。かねりんさんは、飛行機のオートパイロットと、非常用に残る操縦桿にたとえました。

しぶちょーさんは、MCPとAgent Skillsの違いを一言でまとめます。どちらもAnthropic発ですが、役割はまったく別で、混同しがちなポイントだといいます。

では、なぜわざわざスキルを用意するのか。しぶちょーさんが挙げる1つ目の理由は、同じ仕事を毎回させるときに、いちいち指示するのが面倒だという点です。

しぶちょーさんが強調する2つ目の理由は、スキルの設計に無駄がないことです。スキルにはまず「こういうスキルです」という背表紙のような説明があり、必要になった段階で中身を読み込む作りになっています。

この仕組みはProgressive Disclosure、日本語で段階的開示と呼ばれます。全部を一度に読むとAIにとって重いため、少しずつ読むことでコンテキストコンテキスト ── AIが一度に参照できる会話や資料の範囲。上限があり、詰め込みすぎると処理が重くなったり精度が落ちたりしますを節約できます。

スキルの本体はマークダウン形式の指示書です。たとえば議事録作成なら、まとめ方や抽出する項目が書かれています。

さらにスキルには、Pythonのスクリプトなどのプログラムも持たせられます。そのため設計次第ではかなり複雑な処理もでき、30行ほどの短いスキルから長いスキルまでさまざまです。

スキルを使う方法は、自動と手動の2つです。自動では、言葉や文脈からAIがスキルを選びます。しぶちょーさんの場合、「ポッドキャスト」という言葉に反応して、自作のポッドキャスト用スキルが呼び出されるそうです。

手動では、スラッシュに続けてスキル名を指定します。こちらは確実にそのスキルを使って仕事をしてくれます。

ここでしぶちょーさんは、AIっぽくないデザインのためのスキルを「とりあえず全部入れた」というかねりんさんに注意します。スキルを入れすぎると、AIがどれを使うか迷ったり、スキル同士で指示が矛盾したりするからです。

さらに危険なのは、スキルに悪意のある処理が紛れ込んでいる場合です。しぶちょーさんは、プロンプトインジェクションプロンプトインジェクション ── AIへの指示文に悪意のある命令を紛れ込ませ、AIに意図しない動作をさせる攻撃。情報の抜き取りなどに悪用されますなどで情報を抜き取る仕込みがありうると話します。

しぶちょーさんはこの問いにうなずき、何でもかんでも入れるのはよくないと念を押しました。

スキルは、スキル図書館のようなカタログサイトから探してきます。かねりんさんが「全部ダウンロードしそう」と言うと、しぶちょーさんはすぐに止め、最初に入れるべきスキルがあると話します。

それが、世界中の公開スキルを探せるカタログskills.shskills.sh ── 公開されているAgent Skillsを検索・閲覧できるカタログサイト。スキルのランキングも見られますでランキング第1位のfind-skillsです。スキルを探すためのスキルで、欲しいスキルを聞くと候補を探してきて、そのまま入れてくれます。

find-skillsのインストールは、サイトに載っているnpxのコマンドをターミナルに打つのが本来のやり方です。ただし、しぶちょーさんはこのコマンドをClaudeに渡して任せてもよいと話し、かねりんさんも実際にClaudeに渡して入れることができました。

入れる範囲として、今のプロジェクトだけで使うか、どこからでも呼び出せるユーザースコープユーザースコープ ── Claude全体の設定として入れる範囲。どのフォルダで作業していても、そのスキルを呼び出せますにするかを聞かれることがあります。find-skillsはユーザースコープでよいそうです。

次の仕事は、スキルを作るスキルを入れることです。Claude Codeなら「スキルを作って」と頼むだけでも作れますが、専用のスキルを使うと、形式が整っているかや無駄がないかまで評価してくれます。

しぶちょーさんは、入れたばかりのfind-skillsを使って、スキルを作るスキルを探すよう指示します。かねりんさんがClaudeに頼むと、skill-creatorがヒットして自動でインストールされました。

Anthropic公式なので安心して入れてよい一方、しぶちょーさんは、スキルを作った製造元は確認すべきだと話します。スキルの本体は言葉で書かれているので、訳してもらえば中身がわかるというのが利点です。

かねりんさんは「巧みに隠してあるんでしょ」と読むことに消極的です。しぶちょーさんは、スターが少ないニッチなスキルには露骨な仕込みもあると指摘します。そのうえで、入れる前にClaudeに中身を読ませ、リスクを判断させる方法に落ち着きました。

かねりんさんは、ポッドキャストを撮って文字起こしし、ショート動画を作る作業をいつもの手順にしています。これをスキルにすべきかとしぶちょーさんに尋ねました。

しぶちょーさんの答えは、特定のフォルダで必ずその流れが動くなら、無理にスキル化しなくてよいというものです。まずいのは、手順が会話のセッションの中にしか残っていない場合だといいます。

フォルダ単位のルールは、スキルより上位のCLAUDE.mdCLAUDE.md ── Claude Codeがプロジェクトごとに読み込むルールファイル。そのフォルダでの作業方針や前提を書いておく場所ですに書きます。しぶちょーさんはこれを「憲法」にたとえました。

スキルが向いているのは、フォルダをまたいで呼び出したいものや、他の人と共有したいものです。Claudeは基本的に今開いているフォルダの中しか読まないため、ユーザースコープのスキルにしておくと、どこからでも使えます。

途中で、しぶちょーさんが例え話のためにかねりんさんのポッドキャスト以外の仕事を思い出せず、「一年も相棒やってんのに」とかねりんさんが嘆く場面もありました。かねりんさんは「カネリンを理解するスキル」を作ってほしいと冗談を言っています。

作ったスキルは、zipで渡したり、GitHubの公開リポジトリに置いたりして共有できます。しぶちょーさんは練習用に、自作のframework-consultantを持ってきました。

このスキルは、87個のビジネスフレームワークから状況に合うものを選び、アイデアの壁打ちをしてくれるものです。これまではリポジトリ内で使っていた仕組みを、この日スキル化して公開しました。

かねりんさんは、GitHubの「Code」ボタンからHTTPSのリンクをコピーしてClaudeに渡し、「調べて大丈夫そうなら入れて」と頼みました。Claudeからは「かなり本気の作り」と評価されたそうです。

既存のスキルを探すか一から作るかについて、しぶちょーさんは、よくある作業ならまず探してみるのがよいと話します。車輪の再発明を避け、オープンソースで共有して作り込むのがソフトウェアの文化だといいます。

かねりんさんがframework-consultantを入れたのに、スラッシュで呼び出そうとしても出てきません。これが「入れたのに動かない」の正体です。

新しいタブを開いてセッションを始め直すと、スキルが出てきました。

かねりんさんがトークン消費の多さを心配すると、しぶちょーさんは段階的開示のおかげで節約できると説明します。87個すべてを読むのではなく、目次から選んだ4つほどのフレームワークだけを読みに行くからです。

かねりんさんは、別の視点がほしいときにCodexやGrokに調べさせているそうです。しぶちょーさんは、AIの出力はガチャのように揺らぐうえ、説得するとすぐ意見を翻すため、筋が通らない答えは信用しないと話しました。

かねりんさんが「スキルを更新できるのか」と聞くと、しぶちょーさんは更新できると答え、GitGit ── ファイルの変更履歴を記録・管理する仕組み。Linuxの開発にあわせて生まれ、後から前の状態に戻したり履歴を追ったりできますで管理しておくとよいと勧めます。Gitで管理すれば、変更履歴を追ったり前の状態に戻したりできます。

ただし、Gitは「Gitで管理して」と明示しないと用意されません。手元のローカルリポジトリと、GitHub上のリモートリポジトリを同期させる操作がプッシュだと説明されました。

昔のGitは黒い画面でコマンドを覚えて操作するものでしたが、今はClaude Codeに任せられます。かねりんさんはこれを、全員が魔法使いになったようだと表現しました。

しぶちょーさんは、Gitは本を1冊読むとよくわかると勧め、きこりのジレンマの話を出します。斧を研がずに切り続けるより、刃を研ぐほうが近道だという話で、しぶちょーさんにとって読書が刃を研ぐ行為だといいます。

しぶちょーさんの提案は、10%で読める読書術を身につけることです。パラパラ読んで概念をつかみ、必要になったら20%読みに進めばよく、一から十まで読もうとするから本が読めないのだといいます。

ここから話は大きく脱線します。しぶちょーさんはスマートグラスEven G2Even G2 ── Even Realitiesが販売するスマートグラス。レンズ内に文字などを表示でき、度付きレンズにも対応していますを作りに行った際、両眼視の検査で、両目で1つのものを見られていないことが判明したそうです。

調整プリズムを入れたら見やすくなったといいます。VRゴーグルが苦手だったことや、本を片目で読む癖、球技の苦手さも、これで説明がついたと話していました。

続いて分割キーボードの話になります。しぶちょーさんは2〜3年前から使っていて、以前の自作の有線タイプは半年ほどで調子が悪くなったそうです。最近はKeychronからトラックボール付きの分割キーボードが出たことも紹介されました。

かねりんさんは、スキルをGitHubで公開するとアカウントが自分の人格に紐づくのが心配だと話します。しぶちょーさんは、GitHubはエンジニアにとってSNSやポートフォリオのようなもので、名刺にアカウントを載せる人もいると説明します。

リポジトリは公開と非公開を選べるので、すべてが見えるわけではありません。しぶちょーさんは、おちつきAIに紐づいたアカウントでスキルを並べて共有する方法を提案しました。

かねりんさんは、ポッドキャストの音質を機械的に測定して採点するサイトを開発中です。音源をアップロードすると、ラウドネスやトゥルーピークなどを数値化して点数をつけ、直し方まで示す構想です。

かねりんさんは約300番組を測定し、ばらつきがあることに気づいたのがきっかけだといいます。ランキング化すれば、音にこだわる無名番組が見つかる機会にもなると考えています。

しぶちょーさんは、RSSから勝手にランキングを作ると反発を招きかねず、二次利用の規約も確認すべきだと指摘します。まずは音源チェッカーとして出し、段階的に広げる方向で話がまとまりました。

しぶちょーさんは、かねりんさんのようなサービス開発に役立つスキルもあると話を戻します。作ったコードをレビューするスキルなど、品質を確認するためのスキルです。

しぶちょーさんは、こうした評価もスキルの大事な役割だといいます。Anthropic公式の評価スキルもあり、探すときはfind-skillsに頼めばよいとまとめました。

しぶちょーさんは、ルーティン作業をスキル化するメリットを改めて強調します。コンテキストの中の記憶に頼ると、圧縮されたタイミングで作業内容が変わってしまうことがあるからです。

スキル化すればやることが固定され、気に入らない部分はAIと一緒に直せます。英語のスキルを日本語に直してもよく、トークン消費量が少し変わる程度だそうです。

エンジニアがスキルを公開するのは、スター数による評価やポートフォリオとしての意味があり、共有の文化もあるからだといいます。

かねりんさんは「一年間入門できなかった」と振り返り、この回でようやくスキルに入門できたと話しました。関連書籍として、佐藤さんのAgent Skillsの本を概要欄で紹介するとのことです。

まとめ

Agent Skillsは、AIに1つの仕事の手順を教える手順書です。MCPが道具の使い方を教えるのに対し、スキルは仕事のやり方を教えます。入口はfind-skillsとskill-creatorの2つで十分で、あとは安全を確かめながら必要なものを増やし、自分の手順をスキル化していけばよい、というのがこの回の結論です。

• Agent Skillsは2025年10月にAnthropicが発表した規格で、Codexなど他のエージェントでも使える
• MCPは道具の使い方、スキルは仕事のやり方で、背表紙から読む段階的開示によってトークンを節約できる
• スキルは入れすぎると迷いや矛盾が生じ、悪意のある仕込みもあり得るため、入れる前にClaudeに中身を読ませる
• 最初はfind-skillsで探し、skill-creatorで作る。入れたあとは新しいタブを開かないと読み込まれない
• フォルダ内のルールはCLAUDE.md、フォルダをまたいで使う手順や共有したい手順はスキルにし、Gitで管理するとよい