【Claude Code】Agent Skills完全ガイド - Progressive Disclosureで効率的な知識注入を実現
Agent Skillsは、Claude Codeで必要なタイミングに自動的に専門知識を読み込む機能です。新入社員へのオンボーディングガイドのように、指示・スクリプト・リソースをパッケージ化し、関連タスクで自動的に発動します。
この記事では、Agent Skillsの仕組み、他機能との違い、実践的な活用例、ベストプラクティスを解説します。
Agent Skillsが解決する課題
LLMはステートレスであり、トークン制約の中で動作します。新しいセッションを開始すると、Claudeは以前の指示を保持していません。
Skillsは**Progressive Disclosure(段階的開示)**によってこの課題を解決します。必要な情報を必要なタイミングでのみ読み込むことで、コンテキストを効率的に使用します。
Progressive Disclosure(3段階の情報読み込み)
Skillsは3段階で情報を読み込みます。
メタデータのみ常時読み込み。名前と説明だけ。
スキルがトリガーされたとき、詳細な指示を読み込み。
特定の操作で必要なサポートファイルのみ読み込み。
すべての情報を常時読み込むとコンテキストを圧迫します。Progressive Disclosureにより、必要な知識を必要なタイミングでのみ注入し、トークンを節約できます。
他機能との違い
Claude Codeには似た機能がいくつかあります。それぞれの役割を理解しましょう。
| 機能 | 目的 |
|---|---|
| CLAUDE.md | プロジェクトコンテキスト |
| Commands | 手動ショートカット |
| Hooks | 自動イベントトリガー |
| Subagents | 独立した専門プロセス |
| Skills | コンテキスト共有の知識注入 |
Skills vs Subagents
- メインコンテキストを共有
- ワークフロー履歴が重要なタスク向け
- TDDなど継続的な作業に最適
- 独立したコンテキストで動作
- 試行錯誤を隔離
- 大量出力の探索タスクに最適
TDDのようなワークフローでは履歴が重要です。Skillsはコンテキストの連続性を維持するため、このようなタスクに適しています。
実践的な活用例
セキュリティレビュースキル
「セキュリティレビュー」という言葉がトリガーになり、OWASP API Security Top 10チェックリストや言語固有の脆弱性情報を自動的に読み込みます。
# セキュリティレビュースキル
## 説明
コードのセキュリティレビューを実行します。
## 手順
1. OWASP Top 10に基づく脆弱性チェック
2. 言語固有のセキュリティパターン確認
3. 認証・認可の実装確認
4. 入力検証の確認
ビルド&テストスキル
標準化されたシーケンスを実行します。
コードスタイルの確認
静的解析の実行
テストスイートの実行
ビルドの成功を確認
QAチェックスキル(Progressive Disclosure活用)
バックエンド、フロントエンド、インフラの基準を別ファイルで管理し、関連する基準のみを読み込みます。
skills/
└── qa-check/
├── SKILL.md # メインのスキル定義
├── backend.md # バックエンド基準
├── frontend.md # フロントエンド基準
└── infrastructure.md # インフラ基準
ビルトインスキル
Anthropicが提供する公式スキルがあります。
| スキル | 機能 |
|---|---|
| PowerPoint (pptx) | プレゼンテーション作成 |
| Excel (xlsx) | スプレッドシート分析 |
| Word (docx) | ドキュメント編集 |
| PDF (pdf) | 生成とフォーム入力 |
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ベストプラクティス
- 簡潔に書く トークン予算は有限。Claudeが既に知っていることは説明しない
- 適切な自由度 創造的タスクは高い柔軟性、機密操作は厳格な手順を設定
- フィードバックループ 検証ステップを含めてエラーを早期に検出
- 深いネストを避ける 参照構造はフラットに保ち、確実に読み込まれるようにする
自由度の設定例
- 観点を提示
- 判断はClaudeに委ねる
- 創造的な提案を許可
- 手順を厳密に定義
- チェックリストを必須化
- 承認ステップを含める
実際の課題と対策
Skillsには以下のような課題があります。
定義ファイルの複雑さ
50以上のSkillsがあると、LLMの選択判断が不透明になり管理が困難になります。
説明文のチューニング
適切なトリガー言語を見つけるには試行錯誤が必要です。
デバッグの不透明さ
なぜSkillが選択された/されなかったかを直接観察できません。
スキルの競合
似た説明文があると、予測不可能なスキル選択が起こる可能性があります。
「作る、試す、直す」メソッド
完璧を追求するのではなく、反復的なアプローチを推奨します。
最小限のSKILL.mdを作成
実際のタスクでテスト
結果に基づいて説明文と手順を調整
LLMの動作は事前に完全に決定できません。観察に基づく改善が必要です。
はじめ方
カスタムスキルの作成
mkdir -p ~/.claude/skills/hello-skill
~/.claude/skills/hello-skill/SKILL.mdを作成:
---
description: 挨拶をカスタマイズするスキル
---
# Hello Skill
ユーザーに挨拶するときは、必ず「こんにちは!」から始めてください。
コミュニティの例を探索
awesome-claude-skillsでコミュニティが作成したスキルを参照できます。
まとめ
Agent Skillsは、プロンプトエンジニアリングからワークフローエンジニアリングへのパラダイムシフトを表しています。
| 従来のアプローチ | Skillsのアプローチ |
|---|---|
| 個々のプロンプトを最適化 | 組織の知識をパッケージ化 |
| 毎回同じ説明を繰り返す | 再利用可能なスキルとして共有 |
| セッションごとにリセット | 時間とともに進化 |
Progressive Disclosureによる効率的な知識管理で、Claude Codeをより効果的に活用しましょう。
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