Claudeへ毎回する説明を、用途・手順・合格基準が残るSKILL.mdへまとめる方法です。
・繰り返す説明を、用途・手順・合格基準として保存する方法
・SNS投稿の事実と表現を点検するSKILL.mdの具体例
・普通の入力・問題のある入力・直さない入力で試す手順
同じ説明を毎回する仕事を1つ選ぶ
Claudeに毎回、「大げさにしないで」「次の行動も書いて」と同じ説明をしていませんか。
今日は、その説明を1つのスキルにまとめます。
SNS投稿を題材に、使う場面と合格の基準まで入った完成形を作ります。
今回の完成形は、SNS投稿の文章と、伝えたい事実を渡したら、問題のある箇所、その理由、直した案が同じ形で返ってくる手順です。
AIが毎回必ず正解するという話ではありません。
何を見て直すのかを、こちらから渡せる形にする。
まずは、できあがるものを短い例で見てください。
投稿の比較から始める
ここにあるのは、説明用に作った投稿です。
「AIを使えば、投稿が必ず伸びます。
とても便利なので、ぜひ活用してください」。
どこを直すかを見るために用意した例です。
気になるのは、まず「必ず伸びます」の根拠がないこと。
次に、誰のどんな困りごとに答えているのかが見えないこと。
最後に、「活用してください」だけでは、最初の行動が決まらないことです。
ただ文章を丁寧にしても、この3つは残ります。
今回、伝えてよい事実として渡すのは「AIに投稿の書き出しを3案出してもらい、読者の悩みと、読み終えたあとの行動が伝わるかを比べる方法」です。
効果の測定値は渡していません。
だから、集客が増えたとか、何分短縮できたとかは足せません。
これを直すなら、例えばこうです。
投稿の書き出しで止まる人へ。
AIに同じテーマで3つの書き出しを作ってもらい、誰の悩みに答えるかが最も具体的な1案を選んでみてください。
最後に、読んだ人が次にすることを1つ書く。
便利そう、で終わっていた投稿が、読む人と行動の見える投稿になります。
スキルに保存するもの
Claudeに同じ説明を繰り返しているなら、保存したいのは、前にうまくいった文章だけではありません。
「どんな仕事で使うか」「何を受け取るか」「何を見て合格にするか」を残してください。
スキルにするときの大事な中身は、この仕事のやり方です。
例えばSNS投稿の点検なら、対象は投稿1本。
受け取るのは、文章、届けたい相手、伝えてよい事実、読後の行動です。
確認するのは、その相手に伝わるか、根拠のない主張がないか、次にすることがわかるか。
これなら、毎回違う投稿にも同じ観点を使えます。
まずは、何度も直している仕事を1つ選んでください。
全部の仕事を覚えさせようとせず、その仕事で毎回伝えている条件を3つ書く。
そこから、使う場面と合格の基準を持つ手順書を作れます。
SKILL.mdの6つの中身
この手順を入れるのが、スキル・エムディーという名前のファイル、SKILL.mdです。
基本の形式では、スキルの名前と、どんな仕事で使うかの説明が先にあります。
その下に、具体的な手順を書きます。
ファイル名を変えるだけでAIが賢くなるわけではなく、迷っていた判断を文章にするのが今回の作業です。
僕なら、今回のスキルには6つを入れます。
用途、入力、手順、実例、合格の基準、例外です。
用途は、SNS投稿1本の品質チェック。
入力は、先ほどの文章、読者、事実、次の行動。
手順は、元の意図を読み、問題の箇所を示し、必要なところを直して、もう1度点検する流れです。
実例には、さっきの投稿と、なぜ直したかを一緒に残します。
合格の基準は、根拠のない約束を増やしていないこと、届けたい相手がわかること、次の行動が具体的なこと。
文章を短くしただけとか、丁寧な口調にしただけでは、合格にしません。
そして、例外も書きます。
例えば、伝えてよい事実が渡されていないとき。
AIに、もっともらしい成果を埋めてもらってはいけないですよね。
確認できる表現や構成は先に直し、根拠が足りない主張は、何を確認すればよいかと一緒に残す。
全部を止めるのでも、わからないことを補って完成扱いするのでもなく、できるところと未確認のところを分けます。
文章をきれいにするだけで終えない
AIに投稿を直してもらうとき、文章がなめらかになっただけで合格にしていませんか。
「この投稿は誰に、何を伝えて、次に何をしてもらうのか」と聞いてください。
その答えが投稿の中にないなら、口調を整えても伝わりにくさが残ります。
例えば、「AIは便利なので活用しましょう」では、読む人も行動も広すぎます。
「投稿の書き出しで止まる人へ。
AIに3案出してもらい、読者の悩みが最も具体的な1案を選ぶ」なら、試すことが見えます。
これは説明用の書き換えで、伸びると保証する文ではありません。
スキルには、この違いを合格の基準として残します。
修正前と修正後を並べ、根拠のない約束が減ったか、次の行動が増えたかを確認する。
次の投稿1本で、まずこの2点を見てください。
入れて終わりにせず3つの入力で確かめる
できたスキルは、普通の投稿だけで確認すると、弱いところを見落とすことがあります。
今回は3つの入力を用意します。
1つ目は、必要な情報がそろっている投稿。
2つ目は、「必ず伸びる」のように、根拠のない約束が入った投稿。
3つ目は、成果の根拠になる資料を渡していない投稿です。
1つ目で余計な話を足さず、2つ目で大げさな主張を見つけ、3つ目で不明なところを不明と残せるか。
同じ手順を使ったときの、この違いを見ます。
もし、3つ目で勝手に数字を作ったなら、「いい感じに直して」と追加するより、根拠がない場合の扱いをスキルへ戻した方が、次の依頼でも使えます。
投稿が変わったときにも、必要な条件が残るか。
ここまで確認すると、きれいな出力が1回出ただけで終わらなくなります。
この3つの入力は、そのまま試せる形にしてあります。
人が作った判定の見本と、手元のAIが返す結果を比べてください。
違いが出たら、どの条件が抜けたのかを1つ見つけて直します。
ただし、例外を見つけるたびに、どんな仕事にも当てはまる巨大なルールを足す必要はありません。
SNS投稿の点検で起きたことは、まずこのスキルへ直す。
別の仕事にまで影響を広げない。
使う範囲を絞ることも、直しやすさにつながります。
使い回せる形式と動作条件は分ける
Agent Skillsが共通の形式になっても、どのAIでも同じように動くと決まったわけではありません。
手順のファイルを読めることと、仕事に必要な道具へ接続できることは別だからです。
例えば、投稿文を確認するスキルなら、文章と必要な事実があれば試せます。
でも、SNSへ投稿する仕事まで任せるなら、対象アカウントへの接続や、投稿を実行できる条件も必要です。
スキルの中に「投稿する」と書くだけで、その条件がそろうわけではありません。
別のAIへ移すときは、まず同じ文章の点検で、出力と未確認事項の扱いを比べる。
今回の品質チェックには、公開する操作まで含めない。
まず読み取りと文章の修正で確かめてから、必要な仕事の範囲を広げてください。
10月の更新をどう受け取るか
10月22日、AnthropicはAgent Skillsの規格を、Linux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ寄贈すると発表しました。
特定のAIだけの話として閉じず、共通の形式を育てていく動きです。
だからこそ、サービス名を並べて覚えるより、自分の仕事の手順を持っておく意味があります。
ClaudeでもCodexでも、保存した指示や設定を使う場面はありますが、呼び出し方や使える道具、実行できる範囲は環境で違います。
今日のスキルも、入れれば永遠に記憶されるという意味ではありません。
必要な仕事で、そのファイルが実際に読まれ、基準が使われたかを確認します。
長い指示を毎回貼り付けても、同じ観点で点検することはできます。
そのうえでスキルにする利点は、使う場面と手順と実例を1つにまとめ、直す場所を持てることです。
昨日直した条件が、次の依頼でも渡るようにする。
今日はその最初の1つとして、投稿の品質チェックを形にしました。
小さな達成を次の1本へ残す
まずは次の投稿1本で、このスキルを試してみてください。
問題のある箇所と理由が出るか。
根拠のないことを足さずに直せるか。
必要ならスキルを1か所修正し、同じ入力でもう1度確かめる。
毎回説明し直していた仕事を、少しずつ渡せる形にしていきましょう。
今日のSNS投稿チェック用SKILL.mdの完成文と、3つのテスト入力、判定の見本を資料にまとめています。
必要な方は概要欄のLINEから「仕事のスキル」と送ってください。
今日は1つで大丈夫です。
自分の仕事で使える手順を残すところまで、進めてみてください。
よくある質問
何をスキルに保存しますか？
使う場面、入力、点検の手順、返す形式、合格基準と例を残します。
保存すれば毎回正解しますか？
保存自体は品質の証明ではありません。普通の入力、問題のある入力、直さない入力で確かめます。
共通形式なら全てのAIで同じ動作ですか？
手順を読めることと必要な道具を使えることは分けて確認します。
今回の資料
SNS投稿チェック用SKILL.md完成版と3つの検査入力を用意しました。
公式LINEで「仕事のスキル」と送ってください。
https://utage-system.com/line/open/v5zofvPWc3tl?mtid=OD10n0AuSOoM
受け取ったら、毎回伝えている説明1つを、用途・手順・合格基準へ分ける。
参考資料
https://www.anthropic.com/news/donating-agent-skills-to-the-agentic-ai-foundation