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スキル作成の5ステップ

最初のAgent Skillを作成するためのステップバイステップガイドです。

ステップ1：コアニーズを特定

コンテンツを書く前に、以下を明確に定義します：

  • 問題：スキルはどのような課題を解決するか？
  • 対象者：誰がこのスキルを使用するか？
  • 範囲：スキルがカバーすべきこと（およびカバーしないこと）

答えるべき質問

  1. このスキルでAIはどのようなタスクを実行するか？
  2. どのようなドメイン知識が必要か？
  3. AIはどのような動作を示すべきか？
  4. どのような一般的なミスを避けるべきか？

例

問題：開発者は一貫したコードレビューフィードバックを必要としている 対象者：プルリクエストを使用する開発チーム 範囲：コード品質、セキュリティ、スタイル - プロジェクト管理は含まない

ステップ2：名前フィールドを書く

スキルの名前は以下であるべき：

  • 説明的：スキルの機能を明確に示す
  • 簡潔：最大3〜5語
  • ユニーク：類似のスキルと区別できる

良い名前

  • "React Component Guidelines"
  • "API Security Checker"
  • "Brand Voice Guide"

悪い名前

  • "My Skill"（説明的でない）
  • "The Ultimate Complete Development Guide for Everything"（長すぎる）
  • "Helper"（具体的でない）

ステップ3：説明を書く

説明は検索結果とスキルカードに表示されます。重要です：

  • 最初の100文字：最も重要 - プレビューに表示される
  • キーワードを含める：ユーザーがスキルを見つけやすくする
  • 具体的に：主な機能やユースケースに言及

テンプレート

[アクション] for [対象者] that [主な利点]. Covers [主な機能].

例

Code review guidelines for development teams that ensure consistent, high-quality feedback. Covers security, performance, and style checks.

ステップ4：メインコンテンツを書く

明瞭さと効果のためにコンテンツを構造化：

コンテキストセクション

背景情報を提供：

markdown
## Context

This skill helps AI assistants review code with a focus on:
- Security vulnerabilities
- Performance optimization
- Code style consistency
- Best practice adherence

ガイドラインセクション

具体的なルールを列挙：

markdown
## Guidelines

1. Always check for input validation
2. Look for potential SQL injection
3. Verify error handling exists
4. Check for hardcoded credentials
5. Review logging practices

例セクション

期待される動作を示す：

markdown
## Examples

### Security Review Comment
"Consider using parameterized queries here to prevent SQL injection.
The current string concatenation is vulnerable to malicious input."

### Performance Review Comment
"This loop iterates over the entire array for each element.
Consider using a Set or Map for O(1) lookups instead of O(n)."

ステップ5：アップロードとテスト

リポジトリを作成

  1. GitHubにアクセスして新しいリポジトリを作成
  2. ルートにSKILL.mdファイルを追加
  3. リポジトリを公開に設定

マーケットプレイスに提出

  1. マーケットプレイスの/submitにアクセス
  2. リポジトリのURLを入力
  3. 「提出」をクリック

スキルをテスト

提出後：

  1. 好みのプラットフォームにスキルをインストール
  2. さまざまなプロンプトでテスト
  3. AIがガイドラインに従っているか確認
  4. 結果に基づいて反復と改善

テストチェックリスト

公開前に、これらのシナリオをテスト：

通常の動作

  • [ ] AIが主なガイドラインに正しく従う
  • [ ] 例が適切に適用される
  • [ ] トーンとスタイルが期待通り

エッジケース

  • [ ] 異常な入力を適切に処理
  • [ ] 他のスキルと競合しない
  • [ ] サポートされているプラットフォームで動作

スコープ外

  • [ ] 関連しないトピックでAIが適切に保留
  • [ ] スキルの境界を超えない
  • [ ] スコープ外のリクエストを適切に処理

次のステップ

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