AIエージェント向けスキルの作成：仕組み、ベストプラクティス、そしてプラグイン化

著者であるrpa-skillsリポジトリの開発者は、AIエージェント用のスキルを正しく作成する方法について詳しく説明しています。スキルとは、単一のMarkdownファイルではなく、必須のSKILL.mdファイル（YAMLヘッダー（name、description）と指示本文を含む）と、オプションのディレクトリ（references/、scripts/、assets/）およびREADME.mdを含むフォルダです。プログレッシブディスクロージャーの原則により、システムにはスキルの説明のみが読み込まれ、本文はアクティブ化時に取得されます。そのため、本文は500行以内に保ち、重いコンテンツはreferences/に移動する必要があります。descriptionフィールドでは、目的とトリガー条件を明確に指定することが重要であり、モデルがスキルをむやみにアクティブ化しないように、MUSTのような一般的な単語を避けるべきです。著者は、スキルとルールの違いを強調しています。ルール（alwaysApply: true）は常にアクティブであり、コードスタイルやエラーハンドリングに適していますが、スキルは多段階の手順（デプロイ、BDD、バグ分析）に適しています。スキルの説明と本文は、トークナイゼーションの理由から英語で書くべきです。キリル文字はラテン文字と比較して平均2倍のトークンを消費し、コンテキストを節約できます。Anthropicのプラクティスが提供されています。自由度（重要なタスクには厳格なガイドライン、創造的なタスクにはオープンフィールド）、決定論的な操作はスクリプトに移すべきこと、一般的なミス（Gotchas）に関する必須セクション、動名詞形式の名前（例：processing-pdfs）、過度なバリエーションを避けること（メインの解決策を1つとフォールバックを1つ提供するのが最適）です。スキルをテストするには、クリーンなコンテキストでサブエージェントを実行し、スキルが自動的にアクティブ化されるか、どこでエラーが発生したか、結果が期待どおりかどうかを確認します。異なるタスクと異なるモデル（指示を文字通りに実行する小さなモデルを含む）で少なくとも3回の実行が推奨されます。マーケットプレイス用のスキルは、プラグインとしてパッケージ化されます。これは、メタデータを指定したマニフェストplugin.json（Claude Codeの場合は.claude-plugin/、Codexの場合は.codex-plugin/）を含むフォルダであり、名前はSKILL.mdの名前と一致し、バージョンも同期されます。プラグインには、スラッシュコマンド、サブエージェント、フック、MCPサーバーも含めることができます。