skill-creator について
agentskills.io の仕様と段階的開示の原則に沿ったエージェントスキルの作成手順をまとめたガイドです。メタデータ、スキルファイル、スクリプト、検証を体系的に進めたい作成者向けです。
主な機能
- 01メタデータの命名と検証
- 02順序立てたスキル手順
- 03段階的開示の指針
- 04スクリプトと参照ファイルの整理
- 05任意のルーター・サブスキル構成
- 06最終的な整合性チェック
活用シーン
- 01スキルディレクトリとメタデータの作成
- 02長い手順を参照ファイルに分割
- 03壊れやすい作業向けの小さなスクリプトを計画
- 04スキル説明に不足する前提がないか確認
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/ / github.com/ mgechev/ skills-best-practices --skill skill-creatorインストール後、Claude Code で/skill-creatorを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイル
SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。
assets/SKILL.template.mdreferences/checklist.mdscripts/validate-metadata.py詳細
スキル作成手順
agentskills.io の仕様と段階的開示の原則に準拠したスキルを生成するには、以下の手順に従ってください。
ステップ 1:メタデータの初期化と検証
- 一意の
nameを定義します。1~64 文字で、小文字、数字、単一のハイフンのみを使用してください。親ディレクトリ名と完全に一致させる必要があります(例:angular-testingという名前はangular-testing/SKILL.mdに配置します)。 descriptionを作成します。最大 1,024 文字で、三人称で記述してください。肯定的なトリガー(「次の場合に使用…」)と否定的なトリガー(「次の用途には使用しない…」)を含めてください。- 検証スクリプトを実行します: 続行する前に、検証スクリプトを実行して準拠していることを確認してください。
python3 scripts/validate-metadata.py --name "[name]" --description "[description]" - スクリプトがエラーを返した場合は、
stderrの出力に基づいてメタデータを修正し、成功するまで再実行してください。
ステップ 2:ディレクトリ構成
- 検証済みの
nameを使用してルートディレクトリを作成します。 - 次のサブディレクトリを作成します。
scripts/:小規模な CLI ツールや決定論的なロジック用です。references/:スキーマや API ドキュメントなど、階層が 1 つのコンテキスト用です。assets/:出力テンプレート、JSON スキーマ、静的ファイル用です。
README.md、CHANGELOG.md、INSTALLATION.mdなど、人間向けのファイルは作成しないでください。
ステップ 3:コアロジックの作成(SKILL.md)
assets/SKILL.template.mdのテンプレートを出発点として使用します。- すべての指示を三人称の命令形(例:「テキストを抽出する」「ビルドを実行する」)で記述します。
- 具体的で手順に沿った形式を適用します:
- ステップ番号を付ける: ワークフローを厳密な時系列で定義します。分岐条件を明確に示してください(例:「ステップ 2:ソースマップが必要な場合は
scripts/build.shを実行します。不要な場合はステップ 3 に進みます。」)。 - 具体的なテンプレートを用意する: 出力に特定の構造がある場合は、
assets/にテンプレートを配置し、文章で説明する代わりに、その構造をコピーするようエージェントに指示します。 - 一貫性のある具体的な用語を使用する: 分野に即した同じ用語を一貫して使用します(例:Angular では、「html」や「view」ではなく、常に「template」を使用します)。
- ステップ番号を付ける: ワークフローを厳密な時系列で定義します。分岐条件を明確に示してください(例:「ステップ 2:ソースマップが必要な場合は
- 段階的開示を徹底します:
- メインの
SKILL.mdは 500 行未満にします。 - 手順で大きなスキーマ、複雑なルールセット、または大量のコンテキストが必要な場合は、それを
references/内の階層が 1 つのファイルに移します。 - 必要な場合にのみ該当ファイルを読むようエージェントに指示します(JiT 読み込み)。例:「適切なエンドポイントを特定するには
references/api-spec.mdを読みます。」
- メインの
ステップ 4:スクリプトの特定と同梱
- 正規表現、複雑な解析、定型文の繰り返しなど、「壊れやすい」タスクを特定します。
scripts/ディレクトリ用に、引数を受け取る単一目的の小規模 CLI スクリプトの概要を作成します。- 成功または失敗を標準出力(stdout/stderr)で伝えるようにします。エージェントがユーザーの介入なしに正確に自己修正できるよう、説明的で人間が理解しやすいエラーメッセージを記述してください。
ステップ 5:スキルの構成(任意)
スキルが複雑な場合は、ルーター/サブスキルのパターンを使用して構成します。
- 高レベルのルータースキルを作成します。
- 他の特定のスキルフォルダーを参照する条件付きトリガーまたは手順を定義します(例:「クライアントのビルドについては、[クライアントビルドスキルへのパス] を参照してください。サーバーのビルドについては、[サーバービルドスキルへのパス] を参照してください。」)。
ステップ 6:最終ロジックの検証
SKILL.mdを確認し、エージェントが推測を強いられる箇所(「ハルシネーションの隙間」)がないか調べます。- すべてのファイルパスが相対パスであり、スラッシュ(
/)を使用していることを確認します。 - 最終出力を
references/checklist.mdと照合します。
エラー処理
- メタデータの検証失敗:
scripts/validate-metadata.pyが失敗した場合は、「STYLE ERROR」などの具体的なエラーを特定し、一人称・二人称の代名詞を削除するように該当フィールドを書き直します。 - コンテキストの肥大化: 下書きが 500 行を超える場合は、最も大きな手順ブロックを取り出し、
references/内のファイルに移します。
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