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。

LLMは、ハーネスやskills内容、workflowならプロンプトをちょっと変えたら劇的に変わるのがとっても大変ですが、ホントに興味深いです これだけ使ったり検証しても発見が日々あるので、まだまだ気持ちが解るまでは遠い

いや〜、Claude Codeにワンショット指示(skillsや諸々環境やコンテキストを与えているので厳密にはワンショットではない)で長尺動画作成、これローカルH3でいけそうだな 前に話題になってたワンショットCoD作成の時の/loopのノウハウ使ったら出来る気がしてきたぞ、やるか

# Cursorの機能と実践的な使い方 🧩 「あの作業、毎回同じ手順なのにAIに毎回説明している」を卒業しませんか。CursorのSkillsは、定型ワークフローを部品化してエージェントに覚えさせる仕組みです。 🏷️ タイトル: 再利用ワークフロー(SKILL.md) 🔗 URL: 📘 概要 Skillsは、特定ドメインのタスクの手順をエージェントに教える、ポータブルでバージョン管理可能なパッケージです。スクリプト・テンプレート・参照資料をまとめ、エージェントがツール経由で実行します。Rulesの進化形にあたり、文脈に応じて自動適用したり、スラッシュコマンドとして明示的に呼び出したりできます。 ⚙️ 機能の説明 各スキルは `SKILL.md` を中心に構成され、先頭のYAMLフロントマターで挙動を定義します。 ・`name`: 親フォルダ名と一致する小文字の識別子(必須) ・`description`: 何のためのスキルかと適用場面。エージェントがこの説明を読んで使うか判断します(必須) ・`paths`: glob パターンで対象ファイル種別にスコープを限定(任意) ・`disable-model-invocation`: `true` にすると自動適用されず `/skill-name` でのみ呼び出されるスラッシュ専用に(任意) 配置場所は階層的で、プロジェクトは `.cursor/skills/`(または `.agents/skills/`)、ユーザー全体は `~/.cursor/skills/` です。ルートは再帰的に走査され、ネストしたサブディレクトリも発見されます。スキルフォルダには `scripts/`(実行コード)、`references/`(必要時に読む資料)、`assets/`(テンプレや画像)を同梱できます。 🛠️ 実践的な使い方 たとえば `.cursor/skills/api-endpoint/SKILL.md` のフロントマターに `name: api-endpoint`、適用場面を書いた `description`、対象を絞る `paths: "src/api/**/*.ts"` を置き、本文に「ルートを registry に登録」「入力は zod で検証」「テストを必ず追加」といった手順を箇条書きします。 自動適用させたくない場合は `disable-model-invocation: true` を足し、Agentチャットで `/api-endpoint` と打って明示的に呼び出します。 💡 ユースケース モノレポでは各アプリ配下に `.cursor/skills/` を置くと、そのディレクトリ内のファイルへ自動的にスコープされ、`paths` を書かずに済みます。リリース手順・移行スクリプト・コードレビュー観点などを共有し、チーム全員が同じワークフローで作業できます。既存資産は Cursor 2.4 同梱の `/migrate-to-skills` で変換でき、「Apply Intelligently」(`alwaysApply: false`)なルールはスキルへ、スラッシュコマンドは `disable-model-invocation: true` 付きスキルへ自動移行されます。 ⚠️ 注意点 スキルの識別名は `SKILL.md` を含むフォルダ名から決まり、親カテゴリ名ではありません。旧来の `globs` フィールドは非推奨で、今は `paths` を使います。`/migrate-to-skills` は `alwaysApply: true` のルールやユーザーレベルのルールは移行しないため、これらは手動対応が必要です。 #Cursor# #AIコーディング#

# Codexの機能と実践的な使い方 🧩 「あの作業、毎回 Codex に説明し直すのが面倒…」を解決するのが Agent Skills です。再利用できる手順書を一度書けば、Codex が必要なときだけ自動で読み込みます。 🏷️ タイトル: Agent Skills(SKILL.md) 🔗 URL: 📘 概要 Agent Skills は、定型ワークフローを `SKILL.md` という1ファイルにまとめて再利用できる仕組みです。スキルは名前と説明だけが常に Codex の文脈に置かれ、実際に使うと判断したときに本文がロードされます。リポジトリ・個人・マシン共通など、置き場所でスコープを切り分けられます。 ⚙️ 機能の説明 ・スキルは `SKILL.md`（必須）に、`scripts/`（実行コード）`references/`（資料）`assets/`（テンプレ）`agents/openai.yaml`（UI設定）を加えたフォルダ構成です。 ・`SKILL.md` の先頭には frontmatter が必要で、`name` と `description` を書きます。description にはいつ発動し、どこまでが範囲かを簡潔に書くのがコツです。 ・Codex は複数の場所を優先順で走査します。リポジトリの `.agents/skills`、リポジトリ直下 `$REPO_ROOT/.agents/skills`、個人用 `$HOME/.agents/skills`、管理者用 `/etc/codex/skills`、そして OpenAI 同梱の組み込みスキルです。 ・progressive disclosure(段階的開示)により、初期文脈にはスキル名・説明・パスのみ（合計約8,000文字まで）が置かれ、本文は呼び出し時に初めて読み込まれます。これで多数のスキルを入れても文脈を圧迫しません。 🛠️ 実践的な使い方 ・新規作成は組み込みの `$skill-creator` を起動するのが簡単です。何をするスキルか、いつ発動するか、スクリプトを含めるかを対話で決められます（既定は手順のみ）。 ・明示的に呼ぶときは CLI/IDE で `/skills` を使うか、`$skill-name` のように `$` で指名します。説明が task に合致すれば暗黙的に自動選択もされます。 ・暗黙発動を禁止したいスキルは `agents/openai.yaml` で `policy.allow_implicit_invocation: false` を設定します。 ・特定のスキルを消さずに無効化したいときは `~/.codex/config.toml` の `[[skills.config]]` に対象の `path` と `enabled = false` を書きます。 💡 ユースケース リリース手順、E2E テストの流し方、社内ライブラリの正しい使い方など「人によってブレやすい定型作業」をスキル化すると、誰が Codex に頼んでも同じ品質で実行できます。チーム共通のものはリポジトリ配下に、個人の癖は `$HOME/.agents/skills` に置くと住み分けが綺麗です。 ⚠️ 注意点 ・同名スキルが複数の場所にあるとマージされず、両方がセレクタに並びます。命名は被らないようにしましょう。 ・description が曖昧だと暗黙選択が効きません。主要ユースケースを前方に置き、具体的に書くのが重要です。 ・スキルが多いと文脈節約のため description が短縮されることがあります。変更が反映されないときは Codex を再起動してください。 #OpenAICodex# #AgentSkills#

UTAGEって読み込み権限のみを付与ってAPIもMCPもできませんよね…？ これが解放されたら、たぶん全アカウントに対して投資先の会社全部に同じSkillsで対応出来るぜ！

GPT-5.5 proからImages 2.0が使えなくなっている。GPT-5.5 Thinkingに切り替えると使える。Codex / Computer Useのskillsには反映させたけど自分でチャットする時はかなり面倒。

便利だけど知られていないClaude APIの機能 🧩 エージェントに毎回同じ手順を説明するの、繰り返しで非効率だと思いませんか？ ClaudeのAgent Skills（エージェントスキル）は、再利用可能な手順や能力をパッケージ化してClaudeに与える仕組みです。繰り返すワークフローを標準化し、品質の一貫性と開発効率を向上させます。 📌 タイトル：Agent Skills（エージェントスキル概要） 🔗 URL： 🧩 概要 エージェントを構築するとき、特定の手順やベストプラクティスを毎回プロンプトで指示するのは冗長です。Agent Skillsは、そうした手順・知識・ツール使用パターンをパッケージ化して「スキル」として定義し、Claudeに組み込む仕組みです。スキルはドキュメント・ツール・プロンプトの組み合わせで構成され、再利用可能なモジュールとして機能します。 🛠 使い方 スキルを定義し、エージェントの設定に追加します。スキルにはタスクの実行手順、使用するツール、品質基準などを含められます。Claudeはスキルに従って構造化されたアプローチでタスクを遂行します。スキルの追加・変更でエージェントの能力を拡張・調整できます。 🏗 本番システムへの組み込み方 ・社内業務エージェント：「経費申請の処理」「議事録の作成」などの業務手順をスキルとして定義。新しいエージェントにすぐ組み込めます。 ・開発支援Bot：「コードレビュー」「テスト作成」「ドキュメント生成」などの開発手順をスキルに。品質基準がチーム内で統一されます。 ・カスタマーサポート：「返品処理」「トラブルシュート」などの対応手順をスキル化し、回答品質の一貫性を確保。 ・マルチスキルエージェント：複数のスキルを持つ汎用エージェントを構築し、タスクに応じて適切なスキルを自動選択。 💡 ユースケース 🏢 業務手順の標準化・自動化 💻 開発ワークフローの品質統一 📞 サポート対応の一貫性確保 🤖 柔軟なマルチスキルエージェント ⚠️ 注意点 スキルの定義が曖昧だと、エージェントの動作も曖昧になります。手順を具体的に記述し、期待される出力の形式も明示するのが品質の鍵です。また、スキルが多すぎるとモデルの判断が難しくなるため、関連するスキルは整理・統合しておきましょう。 ✨ 良いエージェントは良いスキル定義から。繰り返すワークフローをスキルにして、品質と効率を同時に上げましょう。 #Claude# #LLM#

🧩 「外側は裁量、内側は決定論」。プロンプトだけで手順を守らせると脆い——という課題を、Skillsと埋め込み型インタプリタを統合し、実行可能なコードで解くアプローチです。 タイトル: Building workflows for agents with Skills and Interpreter URL: 📝 概要 本記事は、再利用可能な振る舞いパッケージ「Skills」と、エージェントのハーネスと並んで動く埋め込み型TypeScriptランタイム「Interpreter」を統合したInterpreter Skillsを解説します。SKILL.mdが「いつ使うか」を、index.tsが「どう実行するか」を担い、エージェントは適用判断と入力だけを決め、モジュールが決定論的な実行を担います。 ❓ 解決する課題 エージェントは裁量的な判断は得意でも、決定論的な手順の遂行は苦手です。プロンプトだけの手順遵守は脆く、ステップを飛ばしたり順序を入れ替えたりします。300以上の項目を処理するような複雑な多段ルーチンでは、コンテキストをまたいで一貫性を保たせると「コンテキスト不安」が生じていました。 💡 方法論と提案手法 ・Skillsは段階的開示を用い、コンパクトなスキル一覧を見て関連するものだけ詳細を読み、プロンプトから分離してバージョン管理・共有可能な単位にします ・Interpreterはデフォルトでアクセスが制限され、ファイルシステム・ネットワーク・ツール・サブエージェントは明示的に公開した分だけ使えます ・スキルモジュールはサブエージェントをコードからプログラム的に生成・管理し、モデル介在のステップでなくコードから複雑なタスクグラフを編成します ・パースやフィルタ、グルーピングといったローカル操作はTypeScriptコードで表し、ツール面を絞ってモデルが扱いやすくします 🎯 ユースケース GitHubのIssue・PR・ディスカッションを取得し、項目ごとにサブエージェントで要約を作り、別のサブエージェントで分類・クラスタリングするトリアージなど、状態の多い多段ワークフローに向きます。 📊 評価と意義 ・「概ね指示に従ったか」ではなく「期待した関数を呼んだか」という具体的な問いを立てられ、必要な手順が正しい入力で実行されたかを測定できます ・モデルは一度呼び出すだけで、モジュールがワークフロー全体を決定論的に編成し、コンパクトな構造化オブジェクトを返します ・モデルは戦略的制御を保ちつつ、重要な手順はレビュー可能・テスト可能なコードで実行され、エージェントの作業をバージョン管理・テスト・コードレビューといったソフトウェア工学の実践へ移行させます #AIエージェント# #DevTools#