# skill-creator > Claude Code用のスキルを作成・設計するためのガイド。Anthropic公式skill-creatorをベースに最適化。スキル作成、skill作成、新しいスキル、SKILL.md、スキル設計、スキルの書き方の時に使用。 - Author: keisuke - Repository: School-Agent-Inc/orchestrate-it - Version: 20260125142014 - Stars: 1 - Forks: 0 - Last Updated: 2026-02-06 - Source: https://github.com/School-Agent-Inc/orchestrate-it - Web: https://mule.run/skillshub/@@School-Agent-Inc/orchestrate-it~skill-creator:20260125142014 --- --- name: skill-creator description: "Claude Code用のスキルを作成・設計するためのガイド。Anthropic公式skill-creatorをベースに最適化。スキル作成、skill作成、新しいスキル、SKILL.md、スキル設計、スキルの書き方の時に使用。" user-invocable: true argument-hint: "[skill-name] [--教育|--開発|--業務]" --- # Skill Creator Guide Claude Codeで使えるスキルを作成するためのガイド。 Anthropic公式のskill-creatorをベースに最適化。 ## このスキルを使用する時 - 新しいスキルを作りたい - スキルの構造を理解したい - 効果的なスキルの書き方を知りたい - 既存スキルを改善したい ## このスキルを使用しない時 - 既存のスキルを実行する - スキルと関係ないタスク --- ## 核心原則 ### 1. コンテキストは公共財 > "コンテキストウィンドウは公共財である" スキルはAIが必要とする他の全てのものとコンテキストを共有する。 **必要最小限の情報のみ**を含め、各要素の必要性を吟味すること。 **デフォルトの前提: Claudeは既に非常に賢い。** Claudeがまだ持っていない情報のみを追加する。 ### 2. 500行ルール SKILL.mdは**500行以下**に保つ。それ以上になる場合: - 複数のスキルに分割 - 詳細は `references/` に移動 - 不要なセクションを削除 ### 3. 明確なトリガー `description` に必ず以下を含める: ```yaml description: "何をするスキルか。トリガーキーワード1、キーワード2、キーワード3の時に使用。" ``` AIはこの記述を見て、スキルを起動するか判断する。 --- ## スキルの構造 ### Claude Codeのフォルダ構成 ``` project/ ├── .claude/ │ ├── skills/ # スキル定義 │ │ └── skill-name/ │ │ ├── SKILL.md # メインの指示(必須) │ │ ├── scripts/ # 実行可能コード │ │ ├── references/ # 詳細ドキュメント │ │ └── assets/ # 出力用ファイル │ ├── rules/ # 常時適用ルール │ └── commands/ # スラッシュコマンド └── CLAUDE.md # プロジェクト説明 ``` ### グローバル vs プロジェクト | レベル | パス | 用途 | |-------|------|------| | グローバル | `~/.claude/skills/` | 全プロジェクト共通 | | プロジェクト | `.claude/skills/` | プロジェクト固有 | ### Bundled Resources(オプション) #### scripts/ 実行可能コード(Python/Bashなど)。決定論的な信頼性が必要な場合や、同じコードが繰り返し書き直される場合に含める。 - **例**: `rotate_pdf.py`, `validate_data.py` - **利点**: トークン効率的、決定論的、コンテキストに読み込まずに実行可能 #### references/ 必要に応じてコンテキストに読み込むドキュメント。 - **例**: APIドキュメント、データベーススキーマ、詳細なワークフローガイド - **利点**: SKILL.mdを軽量に保つ、必要な時だけ読み込む - **ベストプラクティス**: 大きいファイル(10k語以上)にはgrep検索パターンを記載 #### assets/ 出力で使用されるファイル(コンテキストには読み込まれない)。 - **例**: テンプレート、画像、フォント、ボイラープレートコード - **利点**: 出力リソースをドキュメントから分離 --- ## スキル作成プロセス ### Step 1: 具体例で理解する スキルがどう使われるか、具体例を集める: - 「どんな機能をサポートすべき?」 - 「使用例を教えて」 - 「どんな言葉でトリガーされる?」 ### Step 2: リソースを計画する 各具体例を分析し、必要なリソースを特定: - **scripts/**: 繰り返し書き直されるコード → スクリプト化 - **references/**: 毎回再発見する情報 → ドキュメント化 - **assets/**: 毎回使うボイラープレート → テンプレート化 ### Step 3: スキルを初期化 新規作成の場合は `scripts/init_skill.py` を実行: ```bash python scripts/init_skill.py --path ``` ### Step 4: スキルを編集 **出力パターン**: 詳細は `references/output-patterns.md` を参照 **ワークフローパターン**: 詳細は `references/workflows.md` を参照 #### SKILL.mdの書き方 ```markdown # スキル名 [1-2文で何をするか] ## このスキルを使用する時 - 条件1 - 条件2 ## このスキルを使用しない時 - 除外1 - 除外2 ## ワークフロー / 対応タスク [具体的な手順やタスク一覧] ## ヒアリング項目 実装前に確認: - 確認事項1 - 確認事項2 ## 出力形式 [どのような形式で出力するか] ``` ### Step 5: パッケージング `scripts/package_skill.py` でバリデーション&パッケージング: ```bash python scripts/package_skill.py ``` ### Step 6: 反復改善 実際に使ってみて、うまくいかない部分を修正する。 --- ## 良いスキルの特徴 ### DO(やるべきこと) - ✅ 明確なトリガーワードをdescriptionに含める - ✅ 500行以下のSKILL.md - ✅ 具体例を含む(説明より例) - ✅ ヒアリング項目を用意 - ✅ 出力形式を明記 - ✅ 詳細はreferences/に分離 ### DON'T(避けるべきこと) - ❌ README.md, CHANGELOG.mdなど不要ファイル - ❌ AIが既に知っている情報の重複 - ❌ 曖昧な説明(「良い感じに」「適切に」) - ❌ 深くネストされた参照ファイル - ❌ 複数の無関係なタスクを1つのスキルに --- ## Progressive Disclosure(段階的開示) スキルは3レベルの読み込みシステムを使う: 1. **メタデータ(name + description)** - 常にコンテキストに(〜100語) 2. **SKILL.md本体** - スキルがトリガーされた時(<5k語) 3. **Bundled resources** - Claudeが必要と判断した時(無制限) **重要**: SKILL.mdからreferencesファイルを明確に参照し、いつ読むべきか説明する。 --- ## Rules vs Skills の使い分け | 項目 | Rules | Skills | |------|-------|--------| | 場所 | `.claude/rules/` | `.claude/skills/` | | 適用 | 常に自動 | 必要な時だけ | | 用途 | ポリシー、規約 | 手順、専門知識 | | 例 | コーディング規約 | 指導案作成手順 | **判断の目安**: - 「毎回必ず守ってほしい」→ **Rules** - 「特定のタスクでだけ使う」→ **Skills** --- ## 参考リンク - [Anthropic Skills Repository](https://github.com/anthropics/skills) - [Claude Code Documentation](https://docs.anthropic.com/claude-code)