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効果的なスキルを作成するためのガイド。このスキルは、ユーザーがAIエージェントの機能を専門知識、ワークフロー、またはツール統合で拡張する新しいスキルを作成（または既存のスキルを更新）したい場合に使用します。
Installer avec Codex ou Claude Copiez ce prompt, collez-le dans Codex, Claude ou un autre assistant, puis laissez-le vérifier la page du skill et l'installer pour vous.
Basé sur la classification professionnelle SOC
ローカルサーバーで起動している Marp スライドを視覚的に検証し、レイアウト問題を自動修正するスキル。「スライドをレビュー」「Marp スライドの視覚的チェック」「スライドのレイアウトを確認」「プレゼン資料の見た目を検証」などのリクエストでトリガーします。テキストの切れ目、重なり、配置問題、コントラスト不足、はみ出し、余白不足などの視覚的問題を検出・修正します。
AIコーディングエージェント向けの指示書「AGENTS.md」を作成するスキル。プロジェクトにAIエージェントが作業するための文脈と指示を集約するファイルを作成したい場合に使用します。「AGENTS.mdを作成」「AIエージェント用の指示書を作る」「エージェント向けREADMEを作成」などのリクエストでトリガーします。OpenAI Codex、Claude Code、GitHub Copilot、Cursorなど、複数のAIエージェントで共通利用できるオープンな標準フォーマットです。
PRDと機能設計書に基づいてアーキテクチャ設計書を作成するスキル。docs/prd.md と docs/functional-design.md が存在する場合に、テクノロジースタック、レイヤードアーキテクチャ、データ永続化戦略、パフォーマンス要件、セキュリティ設計等を含むアーキテクチャ設計書を作成します。「アーキテクチャ設計書を作成して」「技術仕様書を書いて」「architecture design を作って」等のリクエストで使用してください。
コードレビューを実施するためのスキル。ユーザーがコードの品質、セキュリティ、テスト、パフォーマンス、アーキテクチャの観点からコードレビューを依頼した場合に使用します。「コードレビュー」「コードをチェック」「PRをレビュー」「このコードを確認して」などのコードレビュータスクに言及した場合にトリガーします。セキュリティ脆弱性、ロジックエラー、テスト品質、パフォーマンス問題を優先順位付けして指摘し、具体的な改善提案を行います。
ドキュメントレビューを実施するためのスキル。提案書、設計書、PRD、技術仕様書などのドキュメントをレビューする際に使用します。「ドキュメントをレビュー」「提案書をチェック」「設計書を確認」「この文書をレビューして」「ドキュメントの品質を確認」などのドキュメントレビュータスクに言及した場合にトリガーします。ビジネス・戦略観点、論理構造、技術的妥当性、リスク管理、表現の正確性を多角的に評価し、建設的な改善提案を行います。
ドキュメント執筆をサポートするスキル。ユーザーがPRDに基づいてドキュメントを作成、編集、または更新したい場合に使用します。このスキルは、docs/prd.md に記載されたプロダクト要求仕様書を参照しながら、技術ドキュメント、設計ドキュメント、ユーザーガイド、APIドキュメントなどの執筆を支援します。「ドキュメントを書く」「仕様書を作成」「ガイドを作る」などのドキュメント作成タスクに言及した場合にトリガーします。
| name | skill-creator |
| description | 効果的なスキルを作成するためのガイド。このスキルは、ユーザーがAIエージェントの機能を専門知識、ワークフロー、またはツール統合で拡張する新しいスキルを作成（または既存のスキルを更新）したい場合に使用します。 |
| metadata | {"short-description":"スキルの作成または更新"} |
このスキルは、効果的なスキルを作成するためのガイダンスを提供します。
スキルは、専門知識、ワークフロー、ツールを提供することで AI エージェントの機能を拡張する、モジュール式で自己完結型のパッケージです。特定のドメインやタスクのための「オンボーディングガイド」と考えてください。スキルは、AI エージェントを汎用エージェントから、どのモデルも完全には持ち得ない手続き的知識を備えた専門エージェントへと変換します。
コンテキストウィンドウは共有資源です。スキルは、AI エージェントが必要とする他のすべてのもの（システムプロンプト、会話履歴、他のスキルのメタデータ、実際のユーザーリクエスト）とコンテキストウィンドウを共有します。
デフォルトの前提：AI エージェントはすでに非常に賢い。 AI エージェントがまだ持っていないコンテキストのみを追加してください。各情報に対して「AI エージェントは本当にこの説明が必要か？」「この段落はトークンコストに見合う価値があるか？」と問いかけてください。
冗長な説明よりも簡潔な例を優先してください。
タスクの脆弱性と変動性に応じて、具体性のレベルを合わせてください：
高い自由度（テキストベースの指示）：複数のアプローチが有効な場合、決定がコンテキストに依存する場合、またはヒューリスティクスがアプローチを導く場合に使用します。
中程度の自由度（擬似コードまたはパラメータ付きスクリプト）：推奨パターンが存在する場合、ある程度の変動が許容される場合、または設定が動作に影響する場合に使用します。
低い自由度（特定のスクリプト、少ないパラメータ）：操作が脆弱でエラーが発生しやすい場合、一貫性が重要な場合、または特定の順序に従う必要がある場合に使用します。
AI エージェントが道を探索していると考えてください：崖のある狭い橋には特定のガードレール（低い自由度）が必要ですが、開けた野原では多くのルートが可能です（高い自由度）。
すべてのスキルは、必須の SKILL.md ファイルとオプションのバンドルリソースで構成されます：
skill-name/
├── SKILL.md (必須)
│ ├── YAMLフロントマターメタデータ (必須)
│ │ ├── name: (必須)
│ │ └── description: (必須)
│ └── Markdownの指示 (必須)
└── バンドルリソース (オプション)
├── scripts/ - 実行可能コード (Python/Bash等)
├── references/ - 必要に応じてコンテキストに読み込むドキュメント
└── assets/ - 出力に使用するファイル (テンプレート、アイコン、フォント等)
すべての SKILL.md は以下で構成されます：
nameとdescriptionフィールドを含みます。これらは AI エージェントがスキルをいつ使用するかを判断するために読み取る唯一のフィールドです。したがって、スキルが何であるか、いつ使用すべきかを明確かつ包括的に記述することが非常に重要です。scripts/)決定論的な信頼性が必要なタスクや繰り返し書き直されるタスクのための実行可能コード（Python/Bash 等）。
scripts/rotate_pdf.pyreferences/)AI エージェントのプロセスと思考を導くために、必要に応じてコンテキストに読み込むことを目的としたドキュメントとリファレンス資料。
references/finance.md、会社の NDA テンプレート用のreferences/mnda.md、会社のポリシー用のreferences/policies.md、API 仕様用のreferences/api_docs.mdassets/)コンテキストに読み込むことを目的としていないが、AI エージェントが生成する出力内で使用されるファイル。
assets/logo.png、PowerPoint テンプレート用のassets/slides.pptx、HTML/React ボイラープレート用のassets/frontend-template/、タイポグラフィ用のassets/font.ttfスキルには、その機能を直接サポートする必須ファイルのみを含めるべきです。以下のような余分なドキュメントや補助ファイルを作成しないでください：
スキルには、AI エージェントが目の前の仕事を行うために必要な情報のみを含めるべきです。作成過程に関する補助的なコンテキスト、セットアップやテスト手順、ユーザー向けドキュメントなどは含めるべきではありません。追加のドキュメントファイルを作成すると、混乱と乱雑さを招くだけです。
スキルは、コンテキストを効率的に管理するために 3 段階の読み込みシステムを使用します：
SKILL.md 本文はコンテキストの肥大化を最小限に抑えるため、必須事項のみに絞り、500 行未満に保ってください。この制限に近づいた場合は、コンテンツを別ファイルに分割してください。コンテンツを他のファイルに分割する場合、読者がその存在といつ使用すべきかを理解できるよう、SKILL.md からそれらを参照し、いつ読むべきかを明確に記述することが非常に重要です。
重要な原則： スキルが複数のバリエーション、フレームワーク、またはオプションをサポートする場合、コアワークフローと選択ガイダンスのみを SKILL.md に保持してください。バリエーション固有の詳細（パターン、例、設定）は別のリファレンスファイルに移動してください。
# PDF 処理
## クイックスタート
pdfplumber でテキストを抽出：
[コード例]
## 高度な機能
- **フォーム入力**: 完全なガイドは[FORMS.md](FORMS.md)を参照
- **API リファレンス**: すべてのメソッドは[REFERENCE.md](REFERENCE.md)を参照
- **例**: 一般的なパターンは[EXAMPLES.md](EXAMPLES.md)を参照
AI エージェントは必要な時にのみ FORMS.md、REFERENCE.md、または EXAMPLES.md を読み込みます。
複数のドメインを持つスキルの場合、無関係なコンテキストの読み込みを避けるためにドメインごとにコンテンツを整理してください：
bigquery-skill/
├── SKILL.md (概要とナビゲーション)
└── reference/
├── finance.md (収益、請求メトリクス)
├── sales.md (商談、パイプライン)
├── product.md (API使用状況、機能)
└── marketing.md (キャンペーン、アトリビューション)
ユーザーが営業メトリクスについて質問すると、AI エージェントは sales.md のみを読み取ります。
同様に、複数のフレームワークやバリエーションをサポートするスキルの場合、バリエーションごとに整理してください：
cloud-deploy/
├── SKILL.md (ワークフロー + プロバイダー選択)
└── references/
├── aws.md (AWSデプロイパターン)
├── gcp.md (GCPデプロイパターン)
└── azure.md (Azureデプロイパターン)
ユーザーが AWS を選択すると、AI エージェントは aws.md のみを読み取ります。
基本コンテンツを表示し、高度なコンテンツへリンク：
# DOCX 処理
## ドキュメントの作成
新しいドキュメントには docx-js を使用。[DOCX-JS.md](DOCX-JS.md)を参照。
## ドキュメントの編集
シンプルな編集には、XML を直接変更。
**変更履歴の場合**: [REDLINING.md](REDLINING.md)を参照
**OOXML の詳細の場合**: [OOXML.md](OOXML.md)を参照
AI エージェントは、ユーザーがそれらの機能を必要とする場合にのみ REDLINING.md または OOXML.md を読み取ります。
重要なガイドライン：
スキル作成には以下のステップが含まれます：
これらのステップを順番に実行し、適用できない明確な理由がある場合にのみスキップしてください。
plan-mode）。gh-address-comments、linear-address-issue）。スキルの使用パターンがすでに明確に理解されている場合にのみ、このステップをスキップしてください。既存のスキルを扱う場合でも、このステップは価値があります。
効果的なスキルを作成するには、スキルがどのように使用されるかの具体的な例を明確に理解してください。この理解は、ユーザーの直接的な例から得ることも、ユーザーのフィードバックで検証された生成例から得ることもできます。
例えば、image-editor スキルを構築する場合、関連する質問には以下が含まれます：
ユーザーを圧倒しないように、1 つのメッセージで多くの質問をすることは避けてください。最も重要な質問から始め、効果的になるよう必要に応じてフォローアップしてください。
スキルがサポートすべき機能について明確な感覚が得られたら、このステップを終了してください。
具体的な例を効果的なスキルに変換するには、各例を以下のように分析してください：
例：「この PDF を回転するのを手伝って」のようなクエリを処理するpdf-editorスキルを構築する場合、分析では以下が示されます：
scripts/rotate_pdf.pyスクリプトが役立つ例：「Todo アプリを作って」や「歩数を追跡するダッシュボードを作って」のようなクエリ用のfrontend-webapp-builderスキルを設計する場合、分析では以下が示されます：
assets/hello-world/テンプレートをスキルに保存すると役立つ例：「今日ログインしたユーザーは何人ですか？」のようなクエリを処理するbig-queryスキルを構築する場合、分析では以下が示されます：
references/schema.mdファイルをスキルに保存すると役立つスキルのコンテンツを確立するために、各具体的な例を分析して、含めるべき再利用可能なリソースのリストを作成してください：スクリプト、リファレンス、アセット。
この時点で、実際にスキルを作成する時です。
開発中のスキルがすでに存在し、反復またはパッケージ化が必要な場合にのみ、このステップをスキップしてください。その場合は、次のステップに進んでください。
新しいスキルをゼロから作成する場合は、常にinit_skill.pyスクリプトを実行してください。このスクリプトは、スキルが必要とするすべてを自動的に含む新しいテンプレートスキルディレクトリを便利に生成し、スキル作成プロセスをより効率的で信頼性の高いものにします。
使用方法：
scripts/init_skill.py <skill-name> --path <output-directory> [--resources scripts,references,assets] [--examples]
例：
scripts/init_skill.py my-skill --path skills/public
scripts/init_skill.py my-skill --path skills/public --resources scripts,references
scripts/init_skill.py my-skill --path skills/public --resources scripts --examples
スクリプトは以下を行います：
--resourcesに基づいてオプションでリソースディレクトリを作成--examplesが設定されている場合、オプションで例示ファイルを追加初期化後、SKILL.md をカスタマイズし、必要に応じてリソースを追加してください。--examplesを使用した場合は、プレースホルダーファイルを置き換えるか削除してください。
（新しく生成された、または既存の）スキルを編集する際は、スキルが別の AI エージェントが使用するために作成されていることを忘れないでください。AI エージェントにとって有益で自明でない情報を含めてください。別の AI エージェントがこれらのタスクをより効果的に実行するのに役立つ手続き的知識、ドメイン固有の詳細、または再利用可能なアセットは何かを検討してください。
スキルのニーズに基づいて、これらの役立つガイドを参照してください：
これらのファイルには、効果的なスキル設計のための確立されたベストプラクティスが含まれています。
実装を開始するには、上記で特定した再利用可能なリソース（scripts/、references/、assets/ファイル）から始めてください。このステップではユーザー入力が必要な場合があることに注意してください。例えば、brand-guidelinesスキルを実装する場合、ユーザーはassets/に保存するブランドアセットやテンプレート、またはreferences/に保存するドキュメントを提供する必要があるかもしれません。
追加されたスクリプトは、バグがなく出力が期待どおりであることを確認するために、実際に実行してテストする必要があります。類似のスクリプトが多数ある場合、完了までの時間とのバランスを取りながら、すべてが機能することへの自信を確保するために、代表的なサンプルのみをテストする必要があります。
--examplesを使用した場合は、スキルに必要ないプレースホルダーファイルを削除してください。実際に必要なリソースディレクトリのみを作成してください。
執筆ガイドライン： 常に命令形/不定詞形を使用してください。
nameとdescriptionを含む YAML フロントマターを作成してください：
name：スキル名description：これはスキルの主要なトリガーメカニズムであり、AI エージェントがいつスキルを使用するかを理解するのに役立ちます。
docxスキルの説明例：「変更履歴、コメント、書式の保持、テキスト抽出をサポートした包括的なドキュメント作成、編集、分析。AI エージェントが以下のプロフェッショナルドキュメント（.docx ファイル）を扱う必要がある場合に使用：(1) 新しいドキュメントの作成、(2) コンテンツの変更や編集、(3) 変更履歴の操作、(4) コメントの追加、またはその他のドキュメントタスク」YAML フロントマターには他のフィールドを含めないでください。
スキルとそのバンドルリソースの使用に関する指示を作成してください。
スキルの開発が完了したら、ユーザーと共有する配布可能な.skill ファイルにパッケージ化する必要があります。パッケージ化プロセスは、すべての要件を満たしていることを確認するために、最初にスキルを自動的に検証します：
scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder>
オプションの出力ディレクトリ指定：
scripts/package_skill.py <path/to/skill-folder> ./dist
パッケージ化スクリプトは以下を行います：
スキルを自動的に検証し、以下をチェック：
検証に合格した場合、スキルをパッケージ化し、スキル名にちなんだ.skill ファイル（例：my-skill.skill）を作成します。このファイルにはすべてのファイルが含まれ、配布用の適切なディレクトリ構造が維持されます。.skill ファイルは.skill 拡張子を持つ zip ファイルです。
検証に失敗した場合、スクリプトはエラーを報告し、パッケージを作成せずに終了します。検証エラーを修正し、パッケージ化コマンドを再度実行してください。
スキルをテストした後、ユーザーは改善を要求するかもしれません。これは、スキルがどのように機能したかの新鮮なコンテキストがある、スキルを使用した直後に起こることが多いです。
反復ワークフロー：