ローカライズされた読書ガイド
skill-creator目的、用途、および情報源
新しいスキルを作成したり、既存のスキルを修正・改善したり、スキルのパフォーマンスを測定したりできます。スキルをゼロから作成する場合、既存のスキルを編集または最適化する場合、スキルをテストするための評価を実行する場合、分散分析を使用してスキルのパフォーマンスをベンチマークする場合、またはトリガー精度を向上させるためにスキルの説明を最適化する場合に使用します。
ソースを取得しました:
- 出典リポジトリ
- anthropics/skills
- SKILL.md
skills/skill-creator/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
- エージェントのワークフロー
- 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
新しいスキルを作成したり、既存のスキルを修正・改善したり、スキルのパフォーマンスを測定したりできます。スキルをゼロから作成する場合、既存のスキルを編集または最適化する場合、スキルをテストするための評価を実行する場合、分散分析を使用してスキルのパフォーマンスをベンチマークする場合、またはトリガー精度を向上させるためにスキルの説明を最適化する場合に使用します。
上流ワークフローの仕組み
改善について考える方法
フィードバックから一般化しましょう。ここで重要なのは、さまざまなプロンプトで何百万回も(文字通り、あるいはそれ以上、誰にもわかりませんが)使えるスキルを作成しようとしていることです。ここでは、あなたとユーザーは少数の例を繰り返し試すことで、作業を迅速に進めることができます。ユーザーはこれらの例を熟知しているので、新しい出力を素早く評価できます。
上流への航路 · L296 ↗ステップ1: 全てのラン(スキルありとベースライン両方)を同じターンに生成する
各テストケースで、同じターンに 2 つのサブエージェントを生成してください。1 つはスキルあり、もう 1 つはスキルなしです。これは重要です。スキルありの実行を先に生成してから、後でベースラインに戻ってこないでください。すべてを一度に起動して、ほぼ同時に完了するようにしてください。ベースライン実行 (プロンプトは同じですが、ベースラインはコンテキストによって異なります): 新しいスキルの作成: スキルはまったくありません。プロンプトは同じですが、スキルパスはなく、保存先はwithout_skill/outputs/既存のスキルを改善する: 旧バージョン。編集する前に、スキルをスナップショットします (cp -r /skill-snapshot/)、次にベースラインサブエージェントをスナップショットに向けます。保存先old_skill/outputs/。
ステップ2実行中は、アサーションをドラフトします
実行が終わるのをただ待つのではなく、この時間を有効活用しましょう。各テストケースの定量的アサーションを作成し、ユーザーに説明してください。アサーションが既に存在する場合は、evals/evals.jsonそれらをレビューし、何をチェックしているか説明してください。優れたアサーションは客観的に検証可能で、説明的な名前が付いています。ベンチマーク ビューアで明確に表示され、結果を一目見ただけで、それぞれが何をチェックしているかがすぐに理解できる必要があります。主観的なスキル(文章スタイル、デザインの品質)は定性的に評価する方が適切です。人間の判断が必要なものにアサーションを無理やり当てはめないでください。eval_metadata.jsonファイルとevals/evals.json一度作成した主張を、それに基づいて整理してください。また、ユーザーがビューアで何を見ることができるのか(定性的な出力と定量的なベンチマークの両方)についても説明してください。
skill-name/
├── SKILL.md (required)
│ ├── YAML frontmatter (name, description required)
│ └── Markdown instructions
└── Bundled Resources (optional)
├── scripts/ - Executable code for deterministic/repetitive tasks
├── references/ - Docs loaded into context as needed
└── assets/ - Files used in output (templates, icons, fonts)要件とセットアップ
このファイルから要件定義の短い記述が選択されませんでした。これは、スキルに依存関係がないという意味ではありません。リポジトリの設定手順と参照ファイルを確認してください。
制限事項と品質チェック
このファイルからは、個別の制限に関する記述は選択されていません。これは、このスキルがあらゆる入力や環境において安全であることを意味するものではありません。ソースコード全体を確認し、ご自身で結果を検証してください。
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。
- スキル作成者
- ユーザーとのコミュニケーション
- キャプチャインテント
- インタビューと調査
- 書くSKILL.md
- 段階的開示
- 不意打ちの原則
- 書き方のパターン
- 執筆スタイル
- テストケース
- テストケースの実行と評価
- ステップ1: 全てのラン(スキルありとベースライン両方)を同じターンに生成する
- ステップ2実行中は、アサーションをドラフトします
- ステップ3実行が完了したら、タイミングデータを取得する
- ステップ4評価、集計、ビューアの起動
- ユーザーがビューアで見るもの
- ステップ5フィードバックを読む
- スキルを向上させる
- 改善について考える方法
- 反復ループ
- 上級編:ブラインド比較
- 説明の最適化
- ステップ1: トリガー評価クエリを生成する
- ステップ2ユーザーとのレビュー
- ステップ3: 最適化ループを実行する
- スキル発動の仕組み
- ステップ4結果を適用する
- パッケージとプレゼント(
present_filesツールが利用可能です) - Claude.ai固有の手順
- コワーキングスペース固有の指示
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
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