Claude Code Skills 完全ガイド

Skills（スキル）とは

Claude Code Skills は、専門知識、ワークフロー、ベストプラクティスを再利用可能な「スキルパック」としてパッケージ化する機能です。

Skills は Claude に装備させる「スキルブック」のようなものと考えてください。特定のタスクを完了させる必要があるとき、毎回要件を説明し直す必要はありません。事前に Skill で定義された基準に従って、直接作業を進めることができます。

なぜ Skills が必要なのか？

Skills が登場する前、Claude Code の利用にはいくつかの課題がありました：

指示の繰り返し：毎回「どのコーディングスタイルに従うか」「コミットメッセージをどう書くか」などを説明する必要があった
知識の蓄積が不可能：チームメンバー個人の Claude 利用経験を共有できなかった
基準の不統一：使う人によって全く異なる結果になることがあった
非効率：よくあるタスクでも毎回ゼロから説明する必要があった

Skills はこれらの課題を解決し、Claude を「経験豊富なチームメンバー」に変えます。プロジェクトの規約、ワークフロー、ベストプラクティスを理解できるようになります。

なぜ今 Skills を学ぶべきなのか？

Skills は AI エンジニアにとって必須の能力になりつつあります：

コミュニティの高い関心：関連する GitHub リポジトリのスター獲得が急増しています。例えば、OpenSkills プロジェクトはすでに 7.2k スターに達し、Obsidian Skills はわずか 9 日間で 6.6k スターを獲得しました
公式サポート：Anthropic は公式 Skills リポジトリを維持し、Vercel は Agent Skills と find-skills ツールをリリースしています
高い実用性：コードレビューや Git 操作から動画制作、PPT 生成まで、Skills は多くのシナリオをカバーしています。skills.sh プラットフォームには 60K+ のサブスクリプションを持つ人気スキルがすでに存在します
効率の向上：一度設定すれば繰り返し利用でき、Claude を本当の意味で「デジタル従業員」にすることができます
開発者の評価：複数の技術コミュニティで推奨され、AI プログラミング効率向上の重要ツールとして広く認識されています

クイックスタート

Skills の価値をご理解いただいたところで、さっそく試してみましょう。このセクションでは、最初の Skill のインストールから、いくつかの興味深い実践的なタスクまで、直感的に理解できるようガイドします。

ステップ 1：`find-skills` をインストール（強く推奨）

Skills の使用を開始する前に、まず find-skills をインストールすることを強くお勧めします。これは AI Agent の世界における「究極のスキル検索ツール」であり、すでに 60K+ のサブスクリプションがあります。

find-skills とは？

簡単に言うと、find-skills は AI Agent のための「アプリストア検索エンジン」のようなものです。タスクを完了させたいが適切なローカル Skill がない場合、自動的に検索して最適なものを推奨してくれます。

find-skills のインストール：

bash

npx skills add vercel-labs/skills@find-skills -g -y

インストール後、Claude に必要なものを直接伝えるだけで、find-skills を使って自動的に関連スキルを検索してくれます。

使用例：

text

React コンポーネントのパフォーマンスを最適化したい。使えるスキルを探して。

Claude は find-skills を通じて検索し、見つかった関連スキルを教えてくれるので、インストールするものを選択できます。

なぜまず find-skills をインストールするのか？

find-skills がない場合：

GitHub で手動で関連スキルを検索する
一つずつコピー、インストール、設定する
繰り返しデバッグと調整を行う

find-skills がある場合：

一文で要件を説明するだけ
AI が自動的に最適なスキルを検索
ワンクリックでインストールしてすぐに使用可能

Windows ユーザーへの注意：公式版は Windows サポートが限定的です。コミュニティが CMD と PowerShell に対応し、中国語検索を追加した Windows 互換版を作成しています。

Windows 版のダウンロード：github.com/tongbei821/customize-skills

インストール手順：

Windows 版の SKILL.md をダウンロード
C:/Users/your-username/.agents/skills/find-skills のファイルを置き換える
Claude Code を再起動すると有効になります

関連リンク：

Skills 公式サイト - 利用可能なすべてのスキルを閲覧
find-skills リポジトリ - 公式ソースコード

最初の Skill をインストールして試す

find-skills をインストールした後、それを使って面白い最初の Skill を検索・インストールしてみましょう：Remotion 動画制作ツールです。

ステップ 1：`find-skills` で Remotion を検索

Claude Code で次のように入力します：

text

Remotion に関連するスキルを探して。動画を作りたい。

Claude は find-skills を通じて検索し、remotion-dev/skills を推奨します。

ステップ 2：Remotion Skills をインストール

bash

npx skills add remotion-dev/skills -g

ステップ 3：何か面白いものを作ってみる

Remotion は React コードで動画を作成するフレームワークです。この Skill をインストールすると、自然言語で Claude に動画コードの作成を依頼できます。

タスク 1：クールなアニメーション文字動画を作る

text

Remotion で動画を作成：
- 1920x1080、5 秒
- "Hello World" のテキストが左から飛んでくる
- 同時に回転とスケーリング効果
- 背景はグラデーション

Claude が完全な Remotion コードを生成し、実行してアニメーションを確認できます。

タスク 2：データ可視化動画を作る

text

データ成長を示す 10 秒の動画を作成：
- バーチャートから始める
- バーがアニメーションで一つずつ成長
- 数字がカウントアップ
- 最後に "300% growth" の大きなテキストを表示

タスク 3：マルチシーンの製品デモ動画を作る

text

3 つのシーンで製品デモ動画を作成：
シーン 1：ロゴがフェードイン、2 秒
シーン 2：製品機能が一つずつ表示、3 秒
シーン 3：CTA ボタンがポップアップ、2 秒
各シーン間にスムーズなトランジションを使用

コードの実行：

Claude が生成するコードは完全な Remotion プロジェクトです。以下の手順で実行できます：

新しいプロジェクトを作成：npx create-video my-video
Claude が生成したコードをコピー
プレビューを実行：npm start
動画をレンダリング：npm run build

2 つ目の Skill：`find-skills` で「フロントエンドがダサくて遅い」問題を解決

ステップ 1：自然言語で問題を説明する

Claude に大まかなニーズを直接伝えます：

text

ウェブサイトが古くて読み込みが遅い。使えるスキルを探して。

またはもう少し具体的に：

text

フロントエンドをもっと良く見せたいし、もっとサクサク動くようにしたい。

ステップ 2：Claude が `find-skills` で検索

Claude は find-skills を通じて skills.sh データベースを検索し、関連スキルを推奨します。「見た目を良くする + カクつきを減らす」という要件には以下を推奨します：

anthropics/skills/frontend-design（公式スキル）

このスキルは、AI が生成したインターフェースが「味気なくて普通」に見える問題を解決するために設計されており、Claude のデザインを支援します：

同じような「AI テンプレート感」を避けるユニークなビジュアルスタイル
プロフェッショナルなカラースキームとタイポグラフィ
スムーズなアニメーション効果
本番グレードのコード品質、クリーンなコードで自然とパフォーマンスも向上

ステップ 3：インストールして使用する

インストール：

bash

npx skills add anthropics/skills/frontend-design -g

このスキルでできること：

text

このページを再デザインして。とてもプロフェッショナルに見えるようにして、AI が生成したようには見えないように。

text

この UI はダサすぎる。もっとモダンなデザインスタイルで書き直して。

text

ダークテーマのダッシュボードを作って。テック感を強く。

Claude はこのスキルの規約に従って、デザインを支援します：

ミニマリズム、レトロフューチャリズム、ブルータリズムなどのユニークなビジュアル方向
慎重に選ばれたカラーやフォント
適切なスペーシングとレイアウト
スムーズなインタラクティブアニメーション

2 つのスキルの比較

スキル	解決する問題	面白さ
remotion-dev/skills	コードで動画を作成	⭐⭐⭐⭐⭐
anthropics/skills/frontend-design	フロントエンドを見栄え良く	⭐⭐⭐⭐

3 つ目の Skill：`frontend-slides` で美しい PPT プレゼンテーションを素早く作成

はじめに

frontend-slides は、自然言語で美しい HTML プレゼンテーションを作成できる Skill です。CSS や JavaScript の知識がなくても使えます。

その中核思想は「見せる、説明しない」です。希望するデザインスタイルを明確に説明できない場合、抽象的な要件（「青い背景、大きなフォント」など）を強制するのではなく、3 つのビジュアルプレビューを生成して選択させます。

`frontend-slides` のインストール

方法 1：手動インストール

bash

# スキルディレクトリを作成
mkdir -p ~/.claude/skills/frontend-slides

# ファイルをダウンロード（または GitHub からコピー）
# 1. https://github.com/zarazhangrui/frontend-slides にアクセス
# 2. SKILL.md と STYLE_PRESETS.md をダウンロード
# 3. ~/.claude/skills/frontend-slides/ に配置

方法 2：find-skills でインストール

text

PPT プレゼンテーションを作成するスキルを探して

Claude は find-skills を通じて検索し、frontend-slides を推奨します。

使用シナリオ

シナリオ 1：ゼロからプレゼンテーションを作成

text

/frontend-slides

AI スタートアッププロジェクトの資金調達ピッチデッキを作成したい、10 スライド程度で

Claude が以下をガイドします：

各スライドのコンテンツ（タイトル、箇条書き、画像など）を記入
表現したい雰囲気（驚き、プロフェッショナル、温かみなど）を説明
3 つのビジュアルスタイルプレビューから選択
完全な HTML プレゼンテーションを作成
ブラウザでプレビューを開く

シナリオ 2：PowerPoint ファイルを変換

text

/frontend-slides

presentation.pptx をウェブプレゼンテーションに変換して

Claude が以下を実行します：

PPT からすべてのテキスト、画像、ノートを抽出
抽出したコンテンツを確認用に表示
ビジュアルスタイルを選択
元のコンテンツをすべて保持した HTML プレゼンテーションを生成

シナリオ 3：スタイルプレビューを素早く生成

text

/frontend-slides

技術トーク用の PPT を作りたい。まず利用可能なビジュアルスタイルを見せて。

Claude は異なるスタイルで 3 つのプレビューページを直接生成します：

ダークテーマ：Neon Cyber、Terminal Green、Deep Space
ライトテーマ：Paper & Ink、Swiss Modern、Soft Pastel
スペシャルスタイル：Brutalist、Gradient Wave

内蔵ビジュアルスタイル

スタイル名	特徴	適したシナリオ
Neon Cyber	未来感のあるテック感、パーティクル効果	技術トーク、AI 製品
Midnight Executive	高級ビジネス、信頼感	ビジネスレポート、資金調達ピッチ
Paper & Ink	エディトリアルスタイル、文学的雰囲気	コンテンツ制作、教育共有
Swiss Modern	シンプルな幾何学、バウハウススタイル	デザインポートフォリオ、ミニマリズム
Brutalist	生々しい、大胆、目を引く	アートショーケース、自己表現

出力結果

生成されたプレゼンテーションは単一ファイル HTML ドキュメントで、以下が含まれます：

完全なスタイリングとインタラクションコード
矢印キーとスペースによるキーボードナビゲーション
タッチとスワイプのサポート
マウスホイールでのスライド切り替え
プログレスバーとナビゲーションドット
スクロールトリガーアニメーション
レスポンシブデザイン

html

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <!-- すべてのスタイルがインライン化、依存関係ゼロ -->
</head>
<body>
    <section class="slide title-slide">
        <h1 class="reveal">あなたのタイトル</h1>
    </section>
    <!-- その他のスライド... -->
</body>
</html>

3 つのスキルの比較

スキル	解決する問題	面白さ	実用性
remotion-dev/skills	コードで動画を作成	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
anthropics/skills/frontend-design	フロントエンドを見栄え良く	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
frontend-slides	素早く美しい PPT を作成	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐

インストール後の使い方

インストール後、追加の設定は不要です。Claude にタスクを依頼すると、自動的に対応する Skill を呼び出します。

インストール済みの Skills を確認：

bash

npx skills list

Skills とは

コアコンセプト

Skills はファイルシステムに保存される「スキルパック」 で、以下を含めることができます：

SKILL.md：スキルの定義ファイル、必須
scripts/：ヘルパースクリプト、オプション
templates/：出力テンプレート、オプション
references/：リファレンスドキュメント、オプション

Skills とプロンプトの違い

Skills と Claude に直接プロンプトを送ることの違いは何かと思うかもしれません：

プロンプト	Skills
一時的、毎回繰り返す必要がある	永続的、一度書けば何度も再利用可能
会話履歴に残りトークンを消費	必要に応じてロードされトークンを節約
セッション間で共有不可	チーム内で共有可能
バージョン管理が困難	Git で管理可能

2 種類の Skills

グローバル Skills（個人用）：

保存場所：~/.claude/skills/
スコープ：すべてのプロジェクト
適したシナリオ：汎用的な個人スキル

プロジェクト Skills（チーム用）：

保存場所：project-directory/.claude/skills/
スコープ：現在のプロジェクト
適したシナリオ：チーム共有とプロジェクト固有の規約

Skills の仕組み

Claude Code の起動時、以下の処理が行われます：

Skills ディレクトリをスキャン
各 SKILL.md ファイルを解析
YAML frontmatter のメタデータを抽出
スキルの内容を「ナレッジベース」に追加
説明に基づいて自動的にトリガーをマッチング

`SKILL.md` ファイル構造

基本構造

完全な Skill ディレクトリは次のようになります：

text

my-skill/
├── SKILL.md          # 必須：スキル定義ファイル
├── scripts/          # オプション：ヘルパースクリプト
├── templates/        # オプション：出力テンプレート
├── references/       # オプション：リファレンスドキュメント
└── examples/         # オプション：サンプルファイル

`SKILL.md` テンプレート

SKILL.md ファイルは 2 つの部分で構成されます：

パート 1：YAML Frontmatter（メタデータ）

yaml

---
name: skill-name              # スキル名、/skill-name コマンドになる
description: short description # Claude の自動トリガーマッチングに使用
category: development         # カテゴリ
tags:                         # タグ
  - code
  - automation
---

パート 2：Markdown コンテンツ（手順）

markdown

# スキルタイトル

## 使用例
このスキルを使用するタイミング

## 実行手順
1. ステップ 1
2. ステップ 2

## 注意事項
- 注意 1
- 注意 2

主要フィールドの説明

フィールド	必須	説明
`name`	はい	スキル名。小文字、数字、ハイフンのみ使用可能
`description`	はい	スキルの説明。具体的であるほど Claude が自動マッチングしやすい
`category`	いいえ	カテゴリラベル
`tags`	いいえ	追加のカテゴリラベル
`allowed-tools`	いいえ	追加許可なしで使用可能なツール

Skills と MCP：違いは何か？

多くの初心者が Skills と MCP を混同しますが、これらは完全に異なるものです。

コアの違い

項目	Skills	MCP
性質	知識とワークフロー	ツールとインターフェース
提供するもの	AI に「やり方」を教える	AI に「使えるもの」を与える
保存場所	`skills/` ディレクトリ	MCP サーバー
設定形式	Markdown ファイル	JSON 設定ファイル
トリガー方法	`/skill-name` または自動認識	設定を通じて自動ロード

| 直感的な例え |

もし Claude が「作業員」だとしたら：

MCP は作業員に与える「道具」、例えばレンチ、コンピューター、アクセス権
Skills は作業員に与える「操作マニュアル」、例えばコードレビューの方法やコードの提出方法

両者の関係

Skills と MCP は競合するものではありません。補完関係にあります：

text

ユーザーのタスク -> Claude が要件を認識
               ↓
        関連する Skills をロード（やり方を知る）
               ↓
        MCP を通じてツールを呼び出す（道具が利用可能）
               ↓
        タスクを完了

例

シナリオ：コードレビュー

Skills はレビューの手順、チェックリスト、出力形式を定義
MCP は GitHub PR へのアクセスとコード diff の取得機能を提供

連携：Skills は Claude に「レビューの方法」を教え、MCP は Claude に「コードにアクセスする能力」を与えます。

選択の推奨

ニーズ	推奨されるソリューション
ワークフローを定義したい	Skills を使用
外部データにアクセスしたい	MCP を使用
両方必要	組み合わせて使用

Skills の一般的な入手リソース

公式リソース

Anthropic 公式 Skills リポジトリ - 公式に維持されるスキルコレクション
Claude Code 公式ドキュメント - Skills - 公式ドキュメント

GitHub コミュニティリソース

リポジトリ	説明
shanraisshan/claude-code-best-practice	Claude Code 責任者の Boris Cherny が維持。Skills、Agents、Hooks などを含む
affaan-m/everything-claude-code	事前設定済み Skills を含む包括的なツールキット
JackyST0/awesome-agent-skills	厳選された Skills リソースリスト
jeffallan/claude-skills	66 のプロフェッショナルスキルと 300+ のリファレンスドキュメント
GitCode/awesome-claude-skills	厳選オープンソースコレクション

コミュニティ Skills のインストール方法

find-skills を使用すれば、必要なものを Claude に伝えるだけで、自動的に検索して推奨してくれます：

text

React パフォーマンス最適化に関連するスキルを探して

Claude は find-skills を通じて skills.sh データベースを検索し、最も関連性の高いスキルをリストアップするので、インストールするものを選択できます。

検索のコツ：

具体的なキーワードを使用：「testing」より「react testing」の方が良い
「ドメイン + アクション」の組み合わせ：「nextjs deploy」、「typescript lint」
インストール数が多いスキルを優先、10K+ は通常実証済み
トレンドリストをチェックして新しいスキルを発見

独自の Skills の作成方法

Skills の作成には 2 つの方法があります：Claude に直接作成を依頼するか、専用の skill-creator ツールを使用するかです。

方法 1：Claude に直接作成を依頼する

これが最もシンプルなアプローチです。要件を自然言語で Claude に伝えるだけです。

例：

text

"format-code" という名前のスキルを作成して、コードを自動フォーマットするように。

要件：
1. プログラミング言語を自動検出
2. 対応するフォーマットルールを適用
3. フォーマット前後の diff を返す

Claude が自動的に：

ディレクトリ構造を作成
SKILL.md ファイルを生成
YAML frontmatter を記入
スキルの内容を記述

適したシナリオ：

シンプルなスキルを素早く作成
やりたいことは分かっているが SKILL.md 形式に不慣れ
素早く反復・修正したい

方法 2：`skill-creator` を使用する

skill-creator は Skills 作成用の専用ツールで、ステップバイステップでプロセスをガイドします。

インストール：

bash

npx skills add anthropics/skills@skill-creator -g

または公式 Skills リポジトリ全体をインストール：

bash

npx skills add anthropics/skills -g

使用方法：

text

/skill-creator

その後、プロンプトに従って入力します：

スキル名
機能説明
使用シナリオ
実行手順

skill-creator が以下を実行します：

スキルの目的を明確にするようガイド
ドラフト SKILL.md を生成
テストケースを作成
評価を実行して最適化

適したシナリオ：

複雑なスキルの作成
より標準化された作成プロセスが必要
スキルのテストと検証を行いたい

2 つの方法の比較

方法 1：直接作成	方法 2：`skill-creator`
高速でシンプル	ガイド付きステップ
シンプルなスキルに適している	複雑なスキルに適している
会話内で直接完了	標準化されたプロセス
柔軟な修正	テストと検証を含む

ヒント：良い要件の書き方

良い要件の説明：

text

"git-commit" スキルを作成して、コードを自動コミットする。

実行手順：
1. どのファイルが変更されたか確認
2. Conventional Commits に従ったコミットメッセージを生成
3. git commit を実行
4. プッシュするかどうか確認

注意事項：
- コミット前に機密情報を確認
- dist/ や node_modules/ などのディレクトリはコミットしない

悪い要件の説明：

text

コードをコミットするスキルを書いて

これは曖昧すぎます。Claude は具体的に何をすべきか分かりません。

一般的なスキルの例

例 1：コードレビュースキル

ディレクトリとファイルを作成：

bash

mkdir -p ~/.claude/skills/review-pr

bash

cat > ~/.claude/skills/review-pr/SKILL.md << 'EOF'
---
name: review-pr
description: Review Pull Requests for code quality, security, and test coverage
---

You are a senior code reviewer.

## Review workflow

1. **Code style check**
   - Does the code follow team conventions?
   - Are names clear?
   - Are comments sufficient?

2. **Security check**
   - Are there security vulnerabilities?
   - Is sensitive information exposed?
   - Is input validation complete?

3. **Testing check**
   - Are there enough tests?
   - Do test cases cover edge conditions?
   - Are the tests runnable?

4. **Overall evaluation**
   - What are the strengths?
   - What needs improvement?
   - Do you recommend approving the merge?

## Output format

Please output the review results in a clear structure using a list format.
EOF

使い方：

text

/review-pr
現在のブランチの PR をレビューして

例 2：Git 自動コミットスキル

bash

mkdir -p ~/.claude/skills/git-commit

bash

cat > ~/.claude/skills/git-commit/SKILL.md << 'EOF'
---
name: git-commit
description: Automatically detect changes, generate a commit message, and commit the code
---

You are a skilled Git user.

## Execution workflow

1. **Check changes**
   Run `git status` to view modified files
   Run `git diff` to view detailed changes

2. **Generate commit message**
   Analyze the nature of the changes
   Generate a commit message that follows Conventional Commits
   Format: `type(scope): description`

3. **Security check**
   Check whether there is sensitive information such as keys, passwords, or tokens
   Check whether directories that should not be committed are included

4. **Execute after confirmation**
   Show the commit message for confirmation
   Run `git add` and `git commit`
   Ask whether a push is needed

## Notes

- Do not commit directories such as node_modules/, dist/, or .next/
- Run tests before committing to ensure the code works
- The commit message should clearly explain the change
EOF

使い方：

text

/git-commit

例 3：テスト生成スキル

bash

mkdir -p ~/.claude/skills/gen-test

bash

cat > ~/.claude/skills/gen-test/SKILL.md << 'EOF'
---
name: gen-test
description: Automatically generate unit tests for code to ensure correctness
---

You are a test engineer.

## Workflow

1. **Analyze the code**
   - Understand the function or class
   - Identify inputs and outputs
   - Find edge cases

2. **Generate tests**
   - Use an appropriate test framework
   - Cover normal cases
   - Cover edge cases
   - Cover exceptional cases

3. **Validate the tests**
   - Make sure the tests can run
   - Make sure the tests can catch problems
   - Do not over-mock the implementation

## Test frameworks

- JavaScript/TypeScript: Jest or Vitest
- Python: pytest
- Go: testing package

## Output format

Output the test code first, then explain how to run the tests.
EOF

使い方：

text

/gen-test
src/utils.ts の単体テストを生成して

例 4：ドキュメント生成スキル

bash

mkdir -p ~/.claude/skills/gen-readme

bash

cat > ~/.claude/skills/gen-readme/SKILL.md << 'EOF'
---
name: gen-readme
description: Automatically generate a README document for a project
---

You are a technical documentation expert.

## Workflow

1. **Analyze the project**
   - Scan the project directory structure
   - Check package.json or other configuration files
   - Read the existing code

2. **Generate content**
   - Project introduction
   - Installation steps
   - Usage instructions
   - API documentation
   - Development guide

3. **Formatting**
   - Use a clear section structure
   - Add code examples
   - Add appropriate badges
   - Add license information

## Standard README structure

- Project title and introduction
- Features
- Installation
- Quick start
- Usage instructions
- API documentation
- Development guide
- Contribution guide
- License
EOF

使い方：

text

/gen-readme
現在のプロジェクトの README ドキュメントを生成して

高度なヒント

Skills と Hooks の組み合わせ

Hooks は特定のイベントで自動的にアクションを実行できます。Skills と組み合わせることで、より強力な自動化が可能です。

例：保存後に自動的にコードをフォーマット：

json

// .claude/hooks.json
{
  "hooks": {
    "PostToolUse": [{
      "matcher": {
        "tool_name": "Edit"
      },
      "hook": {
        "type": "command",
        "command": "/format-code"  // format-code スキルを呼び出し
      }
    }]
  }
}

Skills と Commands の組み合わせ

Commands はシンプルなショートカットコマンドです。Skills は複雑なワークフローです。これらは一緒に使用できます。

チームコラボレーション

プロジェクト Skills の共有：

Skills を .claude/skills/ に配置
Git にコミット
チームメンバーはプロジェクトをクローン後すぐに使用可能

バージョン管理：

Skills はコードと同様にバージョン管理可能
各コミットで Skills の変更を記録
以前のバージョンにロールバック可能

よくある質問

Q1：スキルがトリガーされないのはなぜ？

考えられる原因：

YAML frontmatter の形式が間違っている
説明が十分に具体的でない
Claude Code が再起動されていない

解決方法：

YAML 形式が正しいか確認
説明を改善し、具体的な使用シナリオを含める
Claude Code を再起動

Q2：正確な説明の書き方は？

良い説明には以下を含めます：

スキルの具体的な機能
使用シナリオ（「ユーザーが...に言及したとき」など）
トリガーキーワード

悪い例：

text

description: Review code

良い例：

text

description: Review Pull Request code. Trigger when the user mentions PR, review, or code review.

Q3：Skills と Commands の違いは？

Commands	Skills
シンプルなショートカットコマンド	完全なワークフロー
単一の `.md` ファイル	ディレクトリ構造（`SKILL.md` + オプションファイル）
手動トリガー	自動トリガー可能
シンプルな操作に適している	複雑なプロセスに適している

Q4：Skill のデバッグ方法は？

/skills を使用してスキルが認識されているか確認
スキル名を直接入力して手動トリガー
SKILL.md の内容が正しいか確認
Claude Code のログを確認

参考文献

公式リソース

リソースディレクトリ

skills.sh - Vercel の Agent Skills アプリストア、48,000+ のスキルライブラリ
find-skills - インテリジェントスキル検索ツール、60K+ サブスクリプション
Skills マーケットプレイス（中国語インターフェース） - コミュニティ Skills の発見とインストール

GitHub コミュニティプロジェクト

vercel-labs/agent-skills - Vercel Labs 公式 Agent Skills コレクション、find-skills を含む
claude-code-best-practice - Boris Cherny が維持する公式ベストプラクティス
everything-claude-code - 事前設定済み Skills を含む包括的なツールキット
awesome-claude-skills - 厳選された Skills リソースのリスト
superpowers - ソフトウェア開発自動化ワークフロー用 Skills コレクション
jeffallan/claude-skills - 66 のプロフェッショナルスキルと 300+ のリファレンスドキュメント
awesome-agent-skills - 厳選リソースリスト

公式スキル例

skill-creator - 新しいスキルを作成するためのスキル
mcp-builder - MCP サーバーを構築するためのスキル
slack-gif-creator - Slack GIF を作成するためのスキル

中国語チュートリアル

さらに詳しく：Claude Skills の内部メカニズム

次に、Claude Skills が内部的にどのように動作するかを深く掘り下げます。使い方を知るだけでなく、なぜこのように設計されているのかを理解しましょう。

第一原理の視点：プロンプトベースの動的コンテキスト注入

まず、一つの重要な事実を理解してください：Skills は実行可能なコードではありません。

Skills は本質的に高度な指示、つまりプロンプトであり、必要なときに Claude のコンテキストに「注入」されます。この設計は「Prompt-based Dynamic Context Injection & Meta-Tool Architecture」と呼ばれています。

text

┌─────────────┐      ┌─────────────┐      ┌──────────────┐
│ User Request│ ───> │ LLM Matches │ ───> │ Trigger Skill│
└─────────────┘      │Description  │      └──────────────┘
                     └─────────────┘              │
                                                 ▼
                                          ┌──────────────┐
                                          │ Inject Full  │
                                          │ Instructions │
                                          └──────────────┘
                                                 │
                                                 ▼
                                          ┌──────────────┐
                                          │ Execute Task │
                                          └──────────────┘

3 段階の段階的ローディングアーキテクチャ（トークン最適化）

多数の Skills を消費しすぎるトークンなしで処理するため、Claude はスマートな 3 段階ローディングメカニズムを使用しています：

層	内容	ロードタイミング	トークンコスト
第 1 層：メタデータ	YAML frontmatter（`name + description`）	Claude 起動時	~30-50 トークン/スキル
第 2 層：手順	完全な `SKILL.md` の内容	スキルがトリガーされた時	~5,000 トークン
第 3 層：リソース	スクリプト、テンプレート、リファレンス	ファイルシステムから必要に応じてアクセス	コンテキストに追加されない

この設計の利点：

100 の Skills があると仮定すると、起動時のメタデータ消費は約 3,000-5,000 トークンのみ
トリガーされたスキルのみが完全な内容をロード
リファレンス文書などのリソースファイルはコンテキストに完全にロードされることはない

Skills なしとの比較：

text

Skills なし：すべての会話で 50,000+ トークンですべての機能を説明する必要がある
Skills あり：起動時 ~100 トークン/スキル + 必要に応じて 5,000 トークンをロード
節約：会話あたり平均 40,000+ トークンの節約

デュアルコンテキスト注入メカニズム

スキルがアクティブになると、システムは同時に 2 つの変更を行います：

1. 会話コンテキストへの注入

javascript

// ユーザーが見るもの（表示されるメッセージ）
<command-message>The "pdf" skill is loading</command-message>

// AI が実際に受け取るもの（非表示のメタメッセージ）
{
  isMeta: true,  // メタメッセージとしてマーク、UI には表示されない
  content: `
    # PDF Analysis Expert Instructions

    You are a professional PDF analysis expert. Workflow:
    1. Use pdftotext to extract text
    2. Analyze the document structure
    3. Generate a summary report
    ...
  `  // 完全な SKILL.md の内容、数千語になる可能性がある
}

2. 実行コンテキストの変更

手順の注入に加えて、スキルは Claude の環境を動的に変更することもできます：

変更タイプ	例	説明
ツール権限	`allowed-tools: "Bash(pdftotext:*)"`	特定のツールへの一時的なアクセスを許可
モデル切り替え	Sonnet から Opus に切り替え	一部の複雑なタスクにはより強力な推論が必要
コンテキストの分離	子セッションスペースを作成	メインの会話コンテキストの汚染を回避

LLM 推論に完全に基づくルーティングメカニズム

これは非常に重要な設計上の決定です：Claude Skills はハードコードされたルーティングを使用しません。

従来のアプローチ	Claude Skills
❌ 埋め込みベクトルマッチング	✅ 純粋な LLM 推論
❌ 分類器	✅ Transformer 順伝播
❌ 正規表現やキーワードマッチング	✅ 自然言語理解
❌ 独立したルーティングアルゴリズム	✅ 統一されたモデル判断

ワークフロー：

text

1. 各スキルの name と description が Skill ツールの説明にフォーマットされる

2. Claude が受け取る：
   - ユーザーメッセージ
   - 利用可能なツールのリスト（Skill メタツールを含む）
   - スキルリスト（name + description）

3. Claude の自然言語理解がユーザーの意図をスキルの説明にマッチング

4. マッチングが成功すると、呼び出し：command: "skill-name"

なぜこのような設計なのか？

ハードコードされたルーティングの課題：

追加の保守コスト
複雑な意味的関係を理解する能力がない
複数言語の処理が困難
ファジーマッチングをサポートしていない

純粋な LLM 推論：

Claude 自身の言語理解を活用
複数言語、同義語、曖昧な説明を自動的に処理
追加の保守が不要
よりインテリジェントなルーティング判断

ファイル解析メカニズム

SKILL.md ファイル構造：

bash

my-custom-skill/
├── SKILL.md              # 必須：コア定義ファイル
├── config.json           # オプション：メタデータ設定
├── README.md             # 推奨：使用ドキュメント
├── scripts/              # オプション：実行可能スクリプト
├── templates/            # オプション：テンプレートフォルダ
└── references/           # オプション：リファレンスドキュメント

解析フロー：

text

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Claude Code startup                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Scan ~/.claude/skills/ and .claude/skills/ directories    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Use the gray-matter library to parse each SKILL.md        │
│  YAML frontmatter                                           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Validate required fields (name and description)           │
│  - name: max 64 characters, only lowercase letters,        │
│    numbers, and hyphens                                     │
│  - description: used for LLM automatic matching            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                            │
                            ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Extract metadata and build the Skill list                 │
│  (only load name + description, not the full body)         │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

完全な実行フローの例

具体的な例を通して全体の流れを見てみましょう：

text

ユーザー："この PDF ファイルを分析して"

═══════════════════════════════════════════════════════════════

ステップ 1：LLM の判断
────────────────
Claude がスキルリスト内の "pdf" スキルの説明を見つける：
  description: "Analyze PDF document content, extract text, generate a summary"

═══════════════════════════════════════════════════════════════

ステップ 2：システム介入
────────────────
Claude Code が実行：
  1. ~/.claude/skills/pdf/SKILL.md を読み込む
  2. 表示メッセージを生成："The pdf skill is loading"
  3. 非表示のメタメッセージを生成：完全な SKILL.md の内容
  4. セッション権限を変更：allowed-tools = ["Bash(pdftotext:*)"]

═══════════════════════════════════════════════════════════════

ステップ 3：LLM の実行
────────────────
Claude のコンテキストには以下が含まれる：
  - 元のユーザーリクエスト
  - PDF エキスパートのワークフロー手順
  - pdftotext ツールへのアクセス権限

Claude が実行：
  1. pdftotext を使用して PDF テキストを抽出
  2. コンテンツ構造を分析
  3. 要約レポートを生成
  4. 結果をユーザーに提示

═══════════════════════════════════════════════════════════════

ステップ 4：使用後の破棄
────────────────
タスク完了後、完全なスキル内容はコンテキストから削除される
（完全なスキル手順ではなく、会話履歴のみが残る）

コアとなる設計イノベーション

イノベーション	従来のアプローチ	Skills のアプローチ	利点
能力の源泉	モデルの重みに固定	動的にロードされるプロンプト	拡張・更新可能
トークン効率	すべての機能が常にメモリに	必要に応じてロード	80%+ のトークン節約
ナレッジ管理	会話履歴に散在	モジュラー型ファイルシステム	バージョン管理・共有可能
ライフサイクル	継続的にスペースを占有	使用後に破棄	クリーンなコンテキスト

学術的基盤

Claude Skills の設計は以下の研究を参考にしています：

研究分野	代表的な業績	ここでの応用
強化学習	Voyager（2023）	スキルライブラリを蓄積するアイデア
認知アーキテクチャ	ACT-R、Soar	手続的記憶と宣言的記憶の分離
階層的ポリシー	Options Framework	3 段階の段階的ローディング

思考のコアシフト：

text

従来：AI はすべてを記憶する必要がある
      ↓
Skills：AI は専門知識がどこにあるかを知っている
      ↓
結果：人間の専門家の思考パターンに近い

Agent Skills 標準との関係

Claude Skills は Agent Skills オープン標準に従っています。つまり：

✅ クロスプラットフォーム互換性：Cursor、Windsurf、Aider などのツールもサポート
✅ 統一されたファイル形式：標準化された SKILL.md 構造
✅ 相互運用性：異なるツール間で Skills を共有可能

text

Agent Skills 標準が定義するもの：
├── 必須：SKILL.md ファイル（メタデータ + 手順）
├── オプション：scripts/（実行可能コード）
├── オプション：references/（ナレッジベースドキュメント）
└── オプション：assets/（テンプレートとリソース）

まとめ：なぜこの設計は優れているのか？

能力とモデルの分離：専門知識はもはやモデルのトレーニングに依存せず、Markdown ファイルでいつでも更新可能
極限のトークン効率：3 段階ローディングメカニズムにより、必要なコンテンツのみをロード
LLM 自身の強みを活用：ルーティングとマッチングは Claude の言語理解に完全に依存し、追加のアルゴリズムが不要
開発者フレンドリー：スキルの作成には Markdown を書くだけで、プログラミングは不要
コンポーザブル：Skills は互いに参照・組み合わせて複雑なワークフローを形成可能
使用後の破棄：完了後に自動的にクリーンアップし、コンテキストを新鮮に保つ

まとめ

Skills は Claude Code を「汎用アシスタント」から「チームの専門家」に変える鍵です。

Skills を通じて、以下が可能になります：

ワークフローの標準化
チーム知識の再利用
コラボレーション効率の向上
繰り返しの説明を削減

覚えておいてください：同じ指示を 2 回繰り返していることに気づいたら、Skill の作成を検討すべきです。

さあ、最初の Skill を作成しましょう。

Claude Code Skills 完全ガイド ​

Skills（スキル）とは ​

なぜ Skills が必要なのか？ ​

なぜ今 Skills を学ぶべきなのか？ ​

クイックスタート ​

ステップ 1：find-skills をインストール（強く推奨） ​

最初の Skill をインストールして試す ​

ステップ 1：find-skills で Remotion を検索 ​

ステップ 2：Remotion Skills をインストール ​

ステップ 3：何か面白いものを作ってみる ​

2 つ目の Skill：find-skills で「フロントエンドがダサくて遅い」問題を解決 ​

ステップ 1：自然言語で問題を説明する ​

ステップ 2：Claude が find-skills で検索 ​

ステップ 3：インストールして使用する ​

2 つのスキルの比較 ​

3 つ目の Skill：frontend-slides で美しい PPT プレゼンテーションを素早く作成 ​

はじめに ​

frontend-slides のインストール ​

使用シナリオ ​

内蔵ビジュアルスタイル ​

出力結果 ​

おすすめの理由 ​

3 つのスキルの比較 ​

インストール後の使い方 ​

Skills とは ​

コアコンセプト ​

Skills とプロンプトの違い ​

2 種類の Skills ​

Skills の仕組み ​

SKILL.md ファイル構造 ​

基本構造 ​

SKILL.md テンプレート ​

主要フィールドの説明 ​

Skills と MCP：違いは何か？ ​

コアの違い ​

両者の関係 ​

例 ​

選択の推奨 ​

Skills の一般的な入手リソース ​

公式リソース ​

GitHub コミュニティリソース ​

コミュニティ Skills のインストール方法 ​

独自の Skills の作成方法 ​

方法 1：Claude に直接作成を依頼する ​

方法 2：skill-creator を使用する ​

2 つの方法の比較 ​

ヒント：良い要件の書き方 ​

一般的なスキルの例 ​

例 1：コードレビュースキル ​

例 2：Git 自動コミットスキル ​

例 3：テスト生成スキル ​

例 4：ドキュメント生成スキル ​

高度なヒント ​

Skills と Hooks の組み合わせ ​

Skills と Commands の組み合わせ ​

チームコラボレーション ​

よくある質問 ​

Q1：スキルがトリガーされないのはなぜ？ ​

Q2：正確な説明の書き方は？ ​

Q3：Skills と Commands の違いは？ ​

Q4：Skill のデバッグ方法は？ ​

参考文献 ​

公式リソース ​

リソースディレクトリ ​

GitHub コミュニティプロジェクト ​

公式スキル例 ​

中国語チュートリアル ​

さらに詳しく：Claude Skills の内部メカニズム ​

第一原理の視点：プロンプトベースの動的コンテキスト注入 ​

3 段階の段階的ローディングアーキテクチャ（トークン最適化） ​

デュアルコンテキスト注入メカニズム ​

LLM 推論に完全に基づくルーティングメカニズム ​

ファイル解析メカニズム ​

完全な実行フローの例 ​

コアとなる設計イノベーション ​

学術的基盤 ​

Agent Skills 標準との関係 ​

まとめ：なぜこの設計は優れているのか？ ​

まとめ ​

Claude Code Skills 完全ガイド

Skills（スキル）とは

なぜ Skills が必要なのか？

なぜ今 Skills を学ぶべきなのか？

クイックスタート

ステップ 1：`find-skills` をインストール（強く推奨）

最初の Skill をインストールして試す

ステップ 1：`find-skills` で Remotion を検索

ステップ 2：Remotion Skills をインストール

ステップ 3：何か面白いものを作ってみる

2 つ目の Skill：`find-skills` で「フロントエンドがダサくて遅い」問題を解決

ステップ 1：自然言語で問題を説明する

ステップ 2：Claude が `find-skills` で検索

ステップ 3：インストールして使用する

2 つのスキルの比較

3 つ目の Skill：`frontend-slides` で美しい PPT プレゼンテーションを素早く作成

はじめに

`frontend-slides` のインストール

使用シナリオ

内蔵ビジュアルスタイル

出力結果

おすすめの理由

3 つのスキルの比較

インストール後の使い方

Skills とは

コアコンセプト

Skills とプロンプトの違い

2 種類の Skills

Skills の仕組み

`SKILL.md` ファイル構造

基本構造

`SKILL.md` テンプレート

主要フィールドの説明

Skills と MCP：違いは何か？

コアの違い

両者の関係

例

選択の推奨

Skills の一般的な入手リソース

公式リソース

GitHub コミュニティリソース

コミュニティ Skills のインストール方法

独自の Skills の作成方法

方法 1：Claude に直接作成を依頼する

方法 2：`skill-creator` を使用する

2 つの方法の比較

ヒント：良い要件の書き方

一般的なスキルの例

例 1：コードレビュースキル

例 2：Git 自動コミットスキル

例 3：テスト生成スキル

例 4：ドキュメント生成スキル

高度なヒント

Skills と Hooks の組み合わせ

Skills と Commands の組み合わせ

チームコラボレーション

よくある質問

Q1：スキルがトリガーされないのはなぜ？

Q2：正確な説明の書き方は？

Q3：Skills と Commands の違いは？

Q4：Skill のデバッグ方法は？

参考文献

公式リソース

リソースディレクトリ

GitHub コミュニティプロジェクト

公式スキル例

中国語チュートリアル

さらに詳しく：Claude Skills の内部メカニズム

第一原理の視点：プロンプトベースの動的コンテキスト注入

3 段階の段階的ローディングアーキテクチャ（トークン最適化）

デュアルコンテキスト注入メカニズム

LLM 推論に完全に基づくルーティングメカニズム

ファイル解析メカニズム

完全な実行フローの例

コアとなる設計イノベーション

学術的基盤

Agent Skills 標準との関係

まとめ：なぜこの設計は優れているのか？

まとめ