skill-creator

name	skill-creator
description	スキルの新規作成・編集・改善を行うためのスキル。ユーザーがスキルを一から作りたい、既存のスキルを改善したい、スキルの書き方を知りたいときに使用する。

Skill Creator

スキルの作成と改善を支援するスキル。

スキルとは

スキルは、Claudeの能力を拡張するためのモジュール。特定のドメインや作業に関する手続き的な知識・ワークフロー・ツール連携を提供する。

スキルが提供するもの:

• 特定ドメインのワークフロー
• ツールやファイル形式との連携手順
• ドメイン固有の知識やビジネスロジック
• スクリプト・リファレンス・アセットなどのリソース

スキルの構造

skill-name/
├── SKILL.md（必須）
│   ├── YAML frontmatter（必須: name, description）
│   └── Markdown本文（必須）
└── バンドルリソース（任意）
    ├── scripts/     - 決定的・反復的な処理のスクリプト
    ├── references/  - 必要に応じて読み込むドキュメント
    └── assets/      - 出力に使うファイル（テンプレート、画像等）

SKILL.md

frontmatter:

• name: スキル名
• description: トリガー条件と機能の説明。スキルの発動はこのフィールドで決まるため、具体的かつ網羅的に書く。「いつ使うか」の情報は全てここに含める（本文はトリガー後にしか読まれない）

本文: スキルの使い方、手順、ガイドライン。命令形で書く。

バンドルリソース

scripts/: 毎回同じコードを書き直すような処理や、決定的な実行が必要な場合に使う。トークン効率が良く、コンテキストに読み込まずに実行できる。

references/: 作業中に参照するドキュメント。スキーマ、API仕様、ドメイン知識など。SKILL.mdをスリムに保ちつつ、必要なときだけ読み込む。大きなファイル（300行超）には目次をつける。

assets/: コンテキストに読み込まず、出力で使うファイル。テンプレート、画像、フォントなど。

含めないもの

README.md、CHANGELOG.md、インストールガイドなどの補助ドキュメントは不要。スキルはAIエージェントが仕事をするための情報だけを含める。

Progressive Disclosure

スキルは3段階でコンテキストに読み込まれる:

1. メタデータ（name + description）- 常にコンテキスト内（約100語）
2. SKILL.md本文 - スキル発動時に読み込み（500行以下が理想）
3. バンドルリソース - 必要に応じて読み込み（制限なし）

SKILL.md本文が500行に近づいたら、参照ファイルに分割する。分割時はSKILL.mdから明確に参照し、いつ読むべきかを記載する。

参照の深さは1段階まで。全ての参照ファイルはSKILL.mdから直接リンクする。

パターン例:

複数のドメインやフレームワークをサポートする場合、バリアントごとにファイルを分ける:

cloud-deploy/
├── SKILL.md（ワークフロー + 選択ガイド）
└── references/
    ├── aws.md
    ├── gcp.md
    └── azure.md

ユーザーがAWSを選んだら、aws.mdだけ読む。

スキル作成フロー

1. 意図の把握

ユーザーの意図を理解する。会話の中にすでにワークフローがある場合（例: 「これをスキルにして」）は、そこから情報を抽出する。

確認すること:

• このスキルでClaudeに何をさせたいか
• どんなフレーズや状況でスキルが発動すべきか
• 期待する出力の形式
• エッジケースや依存関係

質問は一度に多く聞きすぎない。重要なものから順に確認する。

2. リソースの設計

具体例をもとに、再利用可能なリソースを洗い出す:

• 毎回同じコードを書くことになるか → scripts/
• 毎回同じ情報を調べることになるか → references/
• 毎回同じファイルを使うことになるか → assets/

3. SKILL.mdの作成

frontmatter

descriptionは発動条件を左右する最重要フィールド。以下を含める:

• スキルの機能
• 具体的なトリガー条件・コンテキスト
• 少し「積極的」に書く（スキルは使われないより使われすぎる方がまし）

本文

• Claudeが既に知っていることは書かない。Claudeが持っていない手続き的知識だけを書く
• 冗長な説明よりも簡潔な例を優先する
• 「なぜ」を説明する。ALWAYS/NEVERの大文字強調より、理由の説明の方が効果的
• 命令形で書く

詳細な書き方のパターンは references/patterns.md を参照。

4. テストと改善

スキルのドラフトができたら:

1. 2〜3個の現実的なテストプロンプトを作成する
2. スキルを使って実行し、結果を確認する
3. フィードバックをもとにSKILL.mdやリソースを修正する
4. 満足するまで繰り返す

改善のポイント:

• 特定の例に過剰適合しない。スキルは多様なプロンプトで使われる
• 効果のない指示は削除する
• テスト実行のトランスクリプトを読み、繰り返し書かれるコードがあればスクリプト化を検討する