agent-skills-creator
ベストプラクティスに沿ったAgent Skillをオープンフォーマット仕様に従って作成するためのガイドスキル。フロントマター、ディレクトリ構造、プログレッシブディスクロージャー、参照ファイル、rulesフォルダー、自由度の設定、コンテンツパターン、実行スクリプト、MCPツール参照、評価方法、クロスモデルテストを網羅する。新しいスキルの作成、SKILL.mdの執筆、ルールベースの監査スキルの設定、スキルバンドルの構成、スキル内スクリプトの記述、スキルの評価、または「スキルの書き方」を知りたい場合に使用する。
description の原文を見る
Guides creation of best-practice agent skills following the open format specification. Covers frontmatter, directory structure, progressive disclosure, reference files, rules folders, degrees of freedom, content patterns, executable scripts, MCP tool references, evaluations, and cross-model testing. Use when creating a new skill, authoring SKILL.md, setting up a rules-based audit skill, structuring a skill bundle, writing scripts inside a skill, evaluating a skill, or asking "how to write a skill."
SKILL.md 本文
Agent Skills Creator
オープンフォーマット仕様に従うスキルを作成します。パターン選択から検証と README 更新まで、ライフサイクル全体をカバーします。
リファレンスファイル
| ファイル | 読むタイミング |
|---|---|
references/format-specification.md | デフォルト: frontmatter制約、ディレクトリ構造、命名規則、高度な機能 |
references/skill-categories.md | 作成するスキルのタイプ選択(ステップ 1) |
references/skill-patterns.md | 構造パターン選択、または特定のスキルタイプのテンプレートが必要な場合 |
references/authoring-tips.md | 高品質なコンテンツ作成、自由度、コンテンツパターン、セットアップ、ストレージ、フック |
references/executable-code.md | スキルがスクリプトを含む、パッケージに依存、または MCP ツールを呼び出す場合 |
references/rules-folder-structure.md | ルールベースの監査/リント スキルをカテゴリ分けされたルールファイルで構築 |
references/evaluation-and-iteration.md | 評価設計、複数モデルでのテスト、公開済みスキルの反復 |
references/quality-checklist.md | 公開前の最終検証 |
スキルカテゴリ選択
スキルが解決する問題のタイプを決定します。カテゴリはパターン選択に影響します。
| カテゴリ | 解決する課題 | 一般的なパターン |
|---|---|---|
| ライブラリ & API リファレンス | ライブラリ/CLI/SDK の正しい使用方法 | Simple/hub |
| プロダクト検証 | ツール (Playwright, tmux) でテスト/検証 | Workflow |
| データ取得 & 分析 | データ/監視スタックに接続 | Workflow, Mixed |
| ビジネスプロセス自動化 | 反復的なチームワークフローを自動化 | Workflow |
| コードスキャフォルディング & テンプレート | ボイラープレートとプロジェクト構造を生成 | Workflow |
| コード品質 & レビュー | コード品質基準を実装 | Rules-based, Workflow |
| CI/CD & デプロイ | コードの取得、プッシュ、デプロイ | Workflow |
| ランブック | 症状から調査、構造化レポートへ | Workflow, Mixed |
| インフラストラクチャ運用 | ガードレール付きのメンテナンス | Workflow |
カテゴリごとの詳細ガイダンス(オーサリングのヒントと例を含む)については、references/skill-categories.md をロードしてください。
スキルパターン選択
| パターン | 使用時期 | 例 | キーファイル |
|---|---|---|---|
| Simple/hub | トラック別に 2~5 個の絞られたファイルにディスパッチ | ui-design | SKILL.md + トラックファイル |
| Workflow | プログレッシブ読み込みによる複数ステップのプロセス | agents-md, review-pr | SKILL.md + references/ |
| Rules-based | カテゴリ分けされたルールによる監査/リント | typography-audit, docs-writing | SKILL.md + rules/ |
| Mixed | 条件付きリファレンスを含むワークフロー | multi-tenant-architecture | SKILL.md + references/ |
決定ガイド:
- チェックリストに対する監査またはリント: rules-based
- 複数ステップのプロセスをガイド: workflow
- コンテキストによって異なるトラックにディスパッチ: simple/hub
- 不確定: workflow で開始(最も柔軟)
各パターンの構造テンプレートとスケルトンについては、references/skill-patterns.md をロードしてください。
作成ワークフロー
進度追跡用にこのチェックリストをコピーしてください:
スキル作成進度:
- [ ] ステップ 1: スキルカテゴリとパターンを選択
- [ ] ステップ 2: ディレクトリと frontmatter を作成
- [ ] ステップ 3: SKILL.md 本文を記述
- [ ] ステップ 4: リファレンスまたはルールファイルを追加
- [ ] ステップ 5: 品質チェックリストで検証
- [ ] ステップ 6: README.md を更新
- [ ] ステップ 7: インストール確認テスト
- [ ] ステップ 8: 評価と反復
ステップ 1: スキルカテゴリとパターンを選択
まずカテゴリ(スキルが解決する問題)を決定し、次に構造パターンを選択します。カテゴリガイダンスについては references/skill-categories.md を、構造テンプレートについては references/skill-patterns.md をロードしてください。
ステップ 2: ディレクトリと frontmatter を作成
ハード制約については references/format-specification.md をロードしてください。
skills/<name>/SKILL.mdを作成- フォルダ名は
nameフィールド(ケバブケース)と一致する必要があります name: 最大 64 字、小文字/数字/ハイフンのみ、「anthropic」または「claude」は不可description: 最大 1024 字、三人称、「Use when...」トリガーと特定のキーワードを含める
ステップ 3: SKILL.md 本文を記述
- 500 行以下を保持、長い場合はリファレンスファイルに分割
- Claude がすでに知っていないコンテキストのみを追加(
references/authoring-tips.mdの「Don't State the Obvious」参照) - 全体を通して一貫性のある用語を使用
- タスク脆弱性に自由度を合わせる — オープンエンドの作業には散文、脆弱または破壊的な操作には特定のスクリプト(
references/authoring-tips.mdの「Degrees of Freedom」参照) - 名付けられたコンテンツパターンに到達: テンプレート(固定出力)、例(形式敏感出力)、条件(判断ポイント)
- マルチステップワークフロー用の複製可能な進捗チェックリストを含める
- 品質が重要なタスク用の検証/フィードバックループを含める
- Gotchas セクションを観測されたエラーポイントから構築 — これは最も信号の高いコンテンツです
- 音声、自由度、コンテンツパターン、説明についてのコンテンツ戦略ガイダンスについては、
references/authoring-tips.mdをロードしてください
ステップ 4: リファレンスまたはルールファイルを追加
Workflow/mixed パターン: フォーカスされたファイルを含む references/ フォルダを追加。「Read when...」ガイダンス付きのテーブルから SKILL.md にリンク。
Rules-based パターン: rules/ フォルダを追加。ロードについては references/rules-folder-structure.md を、_sections.md、_template.md、ファイル命名、優先度テーブルレイアウトについてロードしてください。
Simple/hub パターン: SKILL.md 側にトラックファイルを追加。トラックテーブルからリンク。
主な制約:
- リファレンスは SKILL.md から 1 レベル深(チェーンなし)
- 100 行を超えるファイルはトップに目次が必要
- ファイルは SKILL.md で明示的にリストされているときのみロード
高度なオプション:
- Claude が構成するための
scripts/に実行可能スクリプトを含める — エラーハンドリング、定数、計画-検証-実行、ランタイム環境、パッケージ依存、MCP ツール命名についてはreferences/executable-code.mdをロード - ユーザー固有のセットアップコンテキストが必要なスキル用に
config.jsonを追加 - セーフティゲートまたは監視用にオンデマンドフック (PreToolUse/PostToolUse) を定義
ステップ 5: 検証
references/quality-checklist.md をロードし、すべての該当するチェックを実行します。
ステップ 6: README.md を更新
スキルテーブルに行を追加します:
| `<skill-name>` | <phase> | <one-line description> |
このリポジトリで使用されるフェーズ: Before coding, Project start, Design, Build, Design/dev, Writing/audit, Pre-ship, Pre-merge, Pre-launch, Architecture, Maintenance, Authoring。
ステップ 7: 確認テスト
インストールして、ファイルがターゲットディレクトリに表示されることを確認します:
cp -R skills/<name> ~/.claude/skills/
ls ~/.claude/skills/<name>/
ステップ 8: 評価と反復
references/evaluation-and-iteration.md をロード。3 つ以上の評価シナリオを定義、各ターゲットモデルでテスト、Claude の観測された動作に基づいて反復します — Claude が何を必要とするべきかについての想定ではなく。
アンチパターン
- 完全な仕様を SKILL.md 本文にダンプ(リファレンスファイルを使用)
- リファレンスからリファレンスへのチェーン作成(1 レベル深を保持)
- タイムセンシティブなコンテンツを含める(「2025 年 8 月前に...」)
- Claude がすでに知っていることの再陳述(Markdown の書き方、一般的なコーディングアドバイス、標準規約)
- 説明で「I audit...」または「Use this to...」音声を使用(三人称を使用)
- スキルフォルダに README.md、CHANGELOG.md、INSTALLATION_GUIDE.md を追加
- SKILL.md からリンクせずにフォルダにファイルをドロップ
- 結果を指定する際に Claude のアプローチを過度に制約(レールロード)
- 説明を人間向けのサマリーではなく、「Use when...」フレーズと引用されたユーザーフレーズを含むモデルトリガーとして作成
- 既知のエラーモード を持つスキルの Gotchas セクションをスキップ
- 永続データに絶対パスをハードコード(
${CLAUDE_PLUGIN_DATA}を使用) - スキルディレクトリ自体に永続データを保存(アップグレードで削除)
- サーバープレフィックスなしで MCP ツールを参照(
BigQuery:bigquery_schemaの代わりにbigquery_schema) - スクリプトで正当化コメントのない魔法の数値(ブードゥー定数)
- すべてのターゲットモデルでテストせずにスキルを公開 — Opus に読みやすく見えるものは Haiku には過度に指定不足の可能性
関連スキル
agents-md— AGENTS.md/CLAUDE.md インストラクションファイルの監査用docs-writing— ドキュメント品質ルール用
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- mblode
- リポジトリ
- mblode/agent-skills
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/mblode/agent-skills / ライセンス: MIT
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。