ローカライズされた読書ガイド
claude-api目的、用途、および情報源
Claude API / Anthropic SDK のリファレンス — モデル ID、価格設定、パラメータ、ストリーミング、ツール使用法、MCP、エージェント、キャッシング、トークンカウント、モデル移行。トリガー — 対象ファイルを開く前に必ずお読みください。「一行のように見える」からといってスキップしないでください。プロンプト名が次のとおりの場合にお読みください。Claude/Anthropicあらゆる形式(クロード、人間、寓話、作品、ソネット、俳句、anthropic、@anthropic-ai、claude-*、us.anthropic.*、[1m]); ユーザーが LLM について質問します (pricing/model choice/limits/caching)— 記憶に基づいて回答しない。または、タスクはプロバイダーが明示されていないLLM形式である(agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use;generate/summarize/extract/classify/rewrite/converseNL経由のデバッグrefusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens) 他のプロバイダーの処理中の場合のみスキップします(すべてのトリガーを上書きします)。OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollamaクエリで指定されたもの。またはgrep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'プロジェクトヒット全体に対して(プロバイダー名が指定されていない場合は、まずこの grep を実行します。ファイルは読み込まないでください)。
ソースを取得しました:
- 出典リポジトリ
- anthropics/skills
- SKILL.md
skills/claude-api/SKILL.md- リポジトリの Star
- 185,373
- リポジトリの最終更新
- 2026-10-29
- 能力分類
- 開発
- 最終収集時刻
ライセンス: ライセンスファイル未検証
ワークフローの抜粋は、Codezによる実行可能な指示ではなく、あくまでも参考資料です。このページを作成するために、サードパーティ製のスキルは実行されていません。
以下の目的とワークフローに関する記述は、上流工程に関する資料であり、読みやすいように整理・翻訳されています。これらは、別途ラベル付けされたCodez編集分析とは区別されます。
このスキルが何をするか
Claude API / Anthropic SDK のリファレンス — モデル ID、価格設定、パラメータ、ストリーミング、ツール使用法、MCP、エージェント、キャッシング、トークンカウント、モデル移行。トリガー — 対象ファイルを開く前に必ずお読みください。「一行のように見える」からといってスキップしないでください。プロンプト名が次のとおりの場合にお読みください。Claude/Anthropicあらゆる形式(クロード、人間、寓話、作品、ソネット、俳句、anthropic、@anthropic-ai、claude-*、us.anthropic.*、[1m]); ユーザーが LLM について質問します (pricing/model choice/limits/caching)— 記憶に基づいて回答しない。または、タスクはプロバイダーが明示されていないLLM形式である(agent/MCP/tool-definition/multi-agent/RAG/LLM-judge/computer-use;generate/summarize/extract/classify/rewrite/converseNL経由のデバッグrefusals/cutoffs/streaming/tool-calls/tokens) 他のプロバイダーの処理中の場合のみスキップします(すべてのトリガーを上書きします)。OpenAI/GPT/Gemini/Llama/Mistral/Cohere/Ollamaクエリで指定されたもの。またはgrep -rE 'openai|langchain_openai|google.generativeai|genai|mistralai|cohere|ollama'プロジェクトヒット全体に対して(プロバイダー名が指定されていない場合は、まずこの grep を実行します。ファイルは読み込まないでください)。
上流ワークフローの仕組み
WebFetchを使用するタイミング
WebFetch を使用すると、次のような場合に最新のドキュメントを取得できます。ユーザーが「最新」または「現在の」情報を要求した場合、キャッシュされたデータが正しくないと思われる場合、ユーザーがここに記載されていない機能について質問した場合
上流への航路 · L577 ↗クロードと共にLLMを活用したアプリケーションを構築する
このスキルを習得すれば、Claudeを使ってLLMを活用したアプリケーションを構築できます。ニーズに基づいて適切なインターフェースを選択し、プロジェクト言語を検出し、関連する言語固有のドキュメントをお読みください。
上流への航路 · L10 ↗始める前に
対象ファイル(対象ファイルがない場合はプロンプトとプロジェクト)をスキャンして、非人間的なプロバイダーマーカーを探します。import openai、from openai、langchain_openai、OpenAI(、gpt-4、gpt-5ファイル名はagent-openai.pyまたは*-generic.pyまたは、コードをプロバイダーに依存しないようにするための明示的な指示。
client.beta.messages.create(
model="claude-opus-5-5", max_tokens=4096,
speed="fast", betas=["fast-mode-2026-02-01"],
messages=[...],
)要件とセットアップ
出力要件
ユーザーが Claude 機能の追加、変更、または実装を要求した場合、コードは次のいずれかの方法で Claude を呼び出す必要があります: プロジェクトの言語用の公式 Anthropic SDK (anthropic、@anthropic-ai/sdk、com.anthropic.*など)。これは、プロジェクトでサポートされている SDK が存在する場合のデフォルトです。
制限事項と品質チェック
警告:APIドリフト - トレーニング事前データが古くなっている可能性があります
いくつかの一般的な Claude API の形状が変更されました2025-2026トレーニングでパターンを思い出した場合は、それを検証してください。{lang}/このスキルで書き込み前にファイルを作成します - 以下の行は最も頻繁に発生するドリフトポイントです:{lang}/このスキルにおけるファイルは、想起されたパターンよりも優先されます。
よくある落とし穴
APIにファイルやコンテンツを渡す際に、入力を切り詰めないでください。コンテンツが長すぎてコンテキストウィンドウに収まらない場合は、黙って切り詰めるのではなく、ユーザーに通知してオプション(チャンク化、要約など)について話し合いましょう。プリフィルは削除されました(Fable)5クロード・ファブル5.1、作品5クロード・オプス5.5ソネット5クロード・ソネット5.5、そして4.6/4.7/4.8ファミリー): アシスタントメッセージの事前入力 (最後のアシスタントのターンの事前入力) は、400Fableでエラーが発生しました5クロード・ファブル5.1、作品5クロード・オプス5.5ソネット5クロード・ソネット5.5クロード・ハイク5.5、作品4.6、作品4.7、作品4.8、そしてソネット4.6構造化された出力を使用する(output_config.format)またはシステムプロンプトの指示に従って応答形式を制御します。(例外:フォールバッククレジットの事前入力クレーム - クレジットを交換する場合)fallback_has_prefill_claim: trueサーバーは、エコーされたアシスタントメッセージを受け入れます。(移行ガイドの拒否に関するセクションを参照してください。)
まずは安全なトライアルから始めましょう
- サポートされているホストとリポジトリのインストール手順を確認してください。スキルディレクトリと、それに関連付けられているスクリプト、アセット、ドキュメントはまとめて保管してください。SKILL.md単独では依存関係を省略できる場合があります。
- エージェントに実際の入力、希望する出力、および受け入れ基準を指定してください。呼び出し構文と利用可能なツールはホストによって異なります。このサイトは、汎用的なインストールコマンドを前提としていません。
- 使い捨てプロジェクトまたはコピーで、元のワークフローを試してみてください。ファイル、リモートサービス、または課金対象リソースを変更する操作は、許可する前に必ず確認してください。
- 出力結果をソースの品質チェックおよび独自の要件と照らし合わせて検証してください。トリガーが成功したことやリポジトリのスター数が多いことだけでは、正しい結果とは言えません。
詳細は出典元をご覧ください。
- クロードと共にLLMを活用したアプリケーションを構築する
- 始める前に
- 出力要件
- デフォルト
- 警告:APIドリフト - トレーニング事前データが古くなっている可能性があります
- サブコマンド
- 言語検出
- 言語固有の機能サポート
- どの表面を使用すればよいですか?
- エージェントの構築:4つのアプローチ
- エージェントを構築すべきでしょうか?
- 建築
- 現在のモデル (キャッシュ済み:2026-10-06)
- クロード・ファブル5.1(
claude-fable-5-1) - 最も高性能で広く販売されているモデル - クロード・オプス5.5(
claude-opus-5-5) - 現在のOpusとデフォルトモデル - クロード・ソネット5.5(
claude-sonnet-5-5) - 現在のソネット:日常的なコーディング、エージェント、エンタープライズ作業のためのスピードと能力(クロード・オプス)5.5デフォルトのままです - クロード・ハイク5.5(
claude-haiku-5-5) - 現在の俳句 - 認証(クイックリファレンス)
- 思考と努力(クイックリファレンス)
- 圧縮(クイックリファレンス)
- プロンプトのキャッシュ(クイックリファレンス)
- 高速モード(クイックリファレンス)
- タスク予算(クイックリファレンス)
- プロバイダークライアント(クイックリファレンス)
- アマゾンの岩盤
- マイクロソフト・ファウンドリー
- Google Cloud Vertex AI
- コンテキスト編集(クイックリファレンス)
- 会話中のシステムメッセージ(クイックリファレンス)
- マネージドエージェント(ベータ版)
関連スキル
翻訳と範囲
この読書ガイドは、ピン留めされた上流からの抜粋を選りすぐっていますSKILL.md翻訳は補助的なものです。完全なマニュアルではなく、互換性テスト済みであることを保証するものでもありません。ご使用前に原文および参照ファイルをお読みください。
この紹介文は、下記に固定表示されているバージョンに関するものです。現在のリポジトリのアクティビティと収集時間は別途表示されます。
- ピン留めされたソース
- 原文を読む ↗
- ソースを取得しました
- ソースコミット
ca45fc496a3436251f191354091d557da31c15b5- ソースSHA-256
40537cca17c4aa86e4ce83ced39efcbfb1204905e3cf4c4ff98f2eab011e4b7f