『Skillとは、LLMを賢くする仕組みではない。LLMが毎回同じように成功できるよう、設計によって成功率を保証する仕組みである。』 この2か月ほどCodexと開発を続けてきて、一番大きな収穫はこれだった。 最初は「良いプロンプトを書けばうまくいく」と思っていた。でも実際には逆だった。 本当に重要なのは、AIに考えさせることではなく、「AIが考えなくて済む部分」を徹底的に設計することだった。 決定論で解ける部分は決定論で処理する。 AIに残すのは、本当に推定が必要な部分だけ。 その結果は必ず検証し、ダメならリトライ、それでもダメならオーナーへエスカレーションする。 失敗の扱いまで設計に含まれているから、最後にAIへ渡すプロンプトは一行で済む。 そうして成功した工程だけを抽出し、Skillとして固定化する。 Skillとはプロンプト集ではない。 決定論の骨格に、最小限の推論だけを埋め込んだ、再現可能なマクロなんだと思う。

Google Skills、再認定プロセスを刷新 → クラウド テクノロジーの進化のペースが速い今日では、スキルの再認定がこれまで以上に重要になっています。Google Skills では、各認定資格の基盤となる最も重要なコースとスキルバッジを選択できるようになりました。

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ぼくの編集ノウハウの一部をSKILLとして無料公開しても仕事はなくならないけど、本が売れないと仕事はなくなるので（というか会社がなくなるので）、手に取ってください