スキル作成フロー(えがく・つくる・そだてる)

すぅ AI駆動PM が提唱する、非エンジニアでも実践できるClaude Code スキル 作成の3ステップ。

Step 1: えがく(設計)

Claude Codeを開く前に業務を設計する。 いきなり作り始めると30点のスキルしかできない。

確認すること

  1. 本当に必要か? → 「この作業、最近何回もやってるな」が作るべきタイミング
  2. 誰の何を解決するか → 目的を一文で言語化する
  3. インプット・処理・アウトプットを定義する
インプット: どこにどんなファイルを置くか
処理:      AIに何をさせるか
アウトプット: どこに何を出力するか
  1. グローバルスキルかプロジェクトスキルか決める
種類配置場所向く用途
プロジェクトスキル{プロジェクト}/.claude/skills/特定プロジェクト専用(誤発動を防ぐ)
グローバルスキル~/.claude/skills/プロジェクトをまたいで使う横断業務

プロジェクトスキル推奨

グローバルスキルは関係ないプロジェクトでも自動発動する危険がある。特定業務に紐づくスキルはプロジェクトスキルに。

Step 2: つくる(実装)

  1. REQUESTS.md を作成し、えがいた要件を書く
  2. Claude Codeを起動
  3. /skill-creator を実行
  4. REQUESTS.md を参照してスキルを作って」と依頼
  5. 最初は30点で当たり前。テストと修正を繰り返す

人間が諦めないことが大事

AIが「できない」と言っても、やり方を変えればできることは多い。壁にぶつかってもAIと一緒に別の方法を探す。

Step 3: そだてる(品質向上)

  • /simplify でコードの無駄を整理
  • Anthropic公式のベストプラクティスページをClaude Codeに読ませて最適化依頼
  • 使いながら新しいパターンが出たらその都度更新

SKILL.md のベストプラクティス

  • サイズは500行以下に保つ(詳細はreferences/に分割)
  • description フィールドを充実させる(自動発動の根拠になる)
  • 参照知識(APIの規約など)と実行タスクで設定を分ける

スキルの品質基準(すぅ AI駆動PM より)

高品質スキルは時間がかかる

品質が高いスキルを1つ作るには最低2時間、物によっては1週間〜1ヶ月かかる。「AI使えばスキルは簡単にできる」は誤解。

  • SKILL.md 100行の抽象的な記述だけのものは実務スキルとは言えない
  • Anthropic 公式の skill-creator スキル(5フォルダ・複数ファイル構成)が品質基準の参考になる
  • 実務スキルには経験・判断基準・参照情報が必要。一発で完成させようとしない
  • 参照: PMはスキルエンジニアリングを極めるべし

業務分割アプローチ

大きな業務を一気に1スキルにするのではなく、小さな単位に分割して個別スキルを作り、上位スキルで束ねる設計が有効。

[上位スキル]  議事録作成フロー全体
  [下位スキル1] Google Drive から文字起こしデータ取得
  [下位スキル2] 文字起こしを議事録向けに整形
  [下位スキル3] 出力結果を Notion に登録

業務の性質や自分の使い方に合わせて「分けるかまとめるか」を決める。 詳細: スキルエンジニアリング(PM)

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