概要

AnthropicはAgent Skillsを発表しました。これは、モジュール式で再利用可能な機能を組み合わせることで、専門的なAIエージェントを構築するためのフレームワークです。ユースケースごとに個別のカスタムエージェントを作成する代わりに、手続き的な知識を整理されたスキルディレクトリにパッケージ化することで、Claudeにドメイン固有の専門知識を装備できるようになります。

基本コンセプト

スキルは、新入社員向けのオンボーディングガイドと同様に機能します。指示、スクリプト、リソースをバンドルし、エージェントが必要に応じて動的に発見・読み込みできるようにすることで、汎用エージェントを専門特化型に変換します。

スキルの構造

基本構成

スキルは、SKILL.mdファイルを基盤とするディレクトリで構成されます。このMarkdownファイルには、以下のメタデータフィールドを含むYAMLフロントマターが必要です：

name: [スキル名]
description: [スキルの説明]

プログレッシブディスクロージャ・アーキテクチャ

設計では階層的な情報アクセスを採用しています：

1. 第1レベル：スキルのメタデータ（名前と説明）が起動時にシステムプロンプトに読み込まれ、Claudeが各スキルがいつ適用されるかを判断できるようになります
2. 第2レベル：Claudeが現在のタスクとの関連性を認識すると、SKILL.mdの全内容が読み込まれます
3. 第3レベル以降：バンドルされた追加ファイル（reference.md、forms.mdなど）は、具体的に必要になったときにのみ読み込まれます

このアプローチにより、コンテキストウィンドウを不必要に消費することなく、事実上無制限のコンテキストをスキルにバンドルできます。

実装例：PDFスキル

PDFスキルは実践的な応用を示しています。これにより、Claudeは基本的なPDF理解を超えた機能、例えばフォーム入力などのPDF操作タスクを実行できるようになります。スキルには以下がバンドルされています：

• SKILL.mdのコア指示
• forms.mdのフォーム入力ガイダンス
• reference.mdの参照ドキュメント

Claudeは文脈に応じて補足ファイルを読み込むため、ベースのスキルをスリムに保てます。

ファイル構成パターン

pdf/
├── SKILL.md          # コアとなる指示とメタデータ
├── forms.md          # フォーム入力に特化したガイダンス
└── reference.md      # 参照ドキュメント

コンテキストウィンドウの読み込みシーケンス

1. システムプロンプトがスキルのメタデータと名前を読み込む
2. 関連性がある場合、ClaudeがBashツールを呼び出してpdf/SKILL.mdを読み込む
3. Claudeが必要に応じてforms.mdなどのバンドルファイルを選択的に読み込む
4. 読み込まれたコンテキストでタスクを実行

コード実行の統合

スキルには実行可能なコード（通常はPythonスクリプト）を含められ、Claudeがツールとして呼び出せます。スクリプトをコンテキストに読み込む代わりにClaudeが直接実行することで、決定論的で再現可能な結果を提供します。

例えば、PDFスキルには、スクリプトのコードやPDF自体をコンテキストウィンドウに読み込むことなく、フォームフィールドを抽出する事前作成されたスクリプトを含めることができます。

# 例：フォームフィールド抽出スクリプト
def extract_form_fields(pdf_path):
    """PDFからフォームフィールドを抽出する"""
    # スクリプトはコンテキストに読み込まれずに実行される
    # 決定論的で再現可能な結果を提供
    pass

開発ガイドライン

評価駆動型アプローチ

代表的なタスクテストを通じて機能のギャップを特定することから始めます。事前にニーズを予測するのではなく、観察された欠点に対処するためにスキルを段階的に構築してください。

構造の最適化

SKILL.mdが扱いにくくなった場合は、コンテンツを別々のファイルに分散させてください。相互に排他的なコンテキストは別々に維持してトークン使用量を削減します。コードは実行可能なツールとしてもドキュメントとしても使用し、Claudeがスクリプトを実行すべきか参照すべきかを明確に示してください。

反復的な改善

Claudeの実際のスキル使用を監視し、観察に基づいて調整してください。予期しない動作パターンやコンテキストへの過度の依存に注意が必要です。Claudeはこれらのメタデータフィールドを使用してトリガーが適切かどうかを判断するため、スキルの名前と説明を慎重に作成してください。

Claudeと直接協力することもできます。成功したアプローチと失敗を再利用可能なスキルコンポーネントとしてドキュメント化するよう依頼してください。逸脱が発生した場合は、Claudeが実際に必要とするコンテキストを特定するための自己反省を求めてください。

セキュリティに関する考慮事項

スキルは指示とコードを通じて機能を導入するため、潜在的な脆弱性が生じる可能性があります。推奨事項：

• 信頼できるソースからのみスキルをインストールする
• デプロイ前にスキルファイルを徹底的に監査し、特にコードの依存関係とバンドルされたリソースを調査する
• Claudeを外部ネットワーク接続に向かわせる指示を確認する
• データ流出のメカニズムを精査する

プラットフォームサポートと今後の方向性

Agent Skillsは現在、Claude.ai、Claude Code、Claude Agent SDK、およびClaude Developer Platformでサポートされています。Anthropicは、スキルの完全なライフサイクル（作成、編集、発見、共有、使用）をサポートする機能を拡張する予定です。

今後のロードマップ

• スキルを通じた組織的なワークフロー共有の強化
• Model Context Protocol（MCP）サーバーとの補完的な統合
• スキルの作成、編集、評価におけるエージェントの自己完結性

基本理念

スキルはシンプルさを体現しています。その簡潔な形式により、専門的な技術的専門知識を必要とせずに、カスタマイズされたエージェント機能を求める組織、開発者、エンドユーザー全体でより広く採用できるようになります。

出典: Anthropic Engineering Blog - Equipping agents for the real world with Agent Skills