Agent Skillsの使い方

Agent Skillsは、LLMを活用するうえで最も効果的な方法の一つです。達成したいタスクに適したコンテキストを、繰り返し利用できる形で提供します。 

しかも、何より便利なのは？ 

企業がこれらのスキルを作成しているため、ワークフローで使うだけで済みます。このガイドでは、実際に機能する機能を開発するために、これらのスキルを活用する方法を紹介します。

Skillsとは？

「Skill」とは、特定のタスクを行う方法を記したMarkdownファイルを含むフォルダです。メインのスキルファイルの名前は必ずSKILL.mdにします。フロントマターにnameフィールドとdescriptionフィールドが含まれていれば、ファイルの内容は自由です。（ほかにもオプションのフロントマターフィールドはこちらで確認できます。）

このフォルダにはほかの情報も含められます。これらはSKILL.mdファイルから参照できますが、必要な場合にのみコンテキストへ読み込まれます。この情報は、次のフォルダに保存します。

1. scripts/ - エージェントが実行できるコード。
2. references/ - 必要に応じて追加ドキュメントとして使えるMarkdownファイル。
3. assets/ - エージェントが使用できる静的リソース。

Skillsの特別な点とは？

AIを使う際の大きな問題の一つがコンテキストの肥大化です。 コンテキストの肥大化とは、AIに大量のコンテキスト（つまり情報）を与えすぎて、タスクの達成が難しくなる状態を指します。

ジュニアデベロッパーに、特定の機能に関する正確なドキュメントだけを渡し、無関係な情報は一切与えない場面を想像してみてください。このドキュメントを読めば、その機能を実装できる可能性は高いでしょう。

次に、そのジュニアデベロッパーにすべてのドキュメントを読むよう依頼する場面を想像してください。そして読み終えた後、そのドキュメントのごく一部にある特定の機能を実装してもらいます。成功率ははるかに低くなるでしょう。

LLMも同じように動作します。 

以前のアプローチでは、たとえばMCPのように、大量の構造化されたコンテキストをモデルに読み込ませることで、この問題の解決を試みていました。何も与えないよりはうまく機能しましたが、それでも一貫してタスクを達成するのは困難でした。

Skillsは異なります。

デフォルトでは、フロントマターの名前と説明だけがコンテキストウィンドウに読み込まれます。使用するコンテキストはごくわずかですが、利用可能なスキルの種類をLLMに伝えられます。Skillが有用だと判断されると、SKILL.mdがコンテキストウィンドウに読み込まれます。そして必要な場合にのみ、scripts/、references/、assets/フォルダ内のほかのファイルがコンテキストに読み込まれます。

では、これらのSkillsはどのように使うのでしょうか？

skills.sh

使用しているLLMインターフェースに応じて、Skillsをダウンロードし、そのアプリケーションに適した場所に保存できます。たとえば、次のとおりです。

繰り返しますが、Skillsは単なるファイル入りのフォルダなので、これらのディレクトリにコピー＆ペーストするだけで動作します。

もう一つの方法は、skills.shを使うことです。 

これはVercelが開発したAgent Skills Directoryで、利用頻度に基づいてSkillsを見つけられます。また、Vercelが開発したCLIツールを使って、これらのスキルをプロジェクトまたはグローバルユーザーに追加することもできます。

そのには、次のコマンドを実行します。npx skills add <owner/repo>。実行すると、プロセス全体を案内してくれます。このコマンドは要するにコピー＆ペーストですが、より速く行えます。

Skillsの使い方

インストールしたら（skills.shまたはコピー＆ペーストを使用）、使い方はとても簡単です。使用しているエディターは、役立つと判断した場合に自動的にスキルを使用するはずです。理論上は、正しい場所にスキルを読み込めば、あとは意識する必要はありません。 

ただし、この記事の執筆時点では、必ずしも適切なタイミングでSkillsが使用されるわけではありません。そのため、ある場面でスキルを使うべきだとわかっている場合は、LLMに伝えてください。 

たとえば、ElevenLabsのスピーチtoテキストスキルをインストールしています。Claudeにこれを使わせたい場合は、次のプロンプトを送信できます。

以下のアプリを一発で作成できました。

もちろん、このUIには多くの改善が必要です。しかし、ElevenLabsのコアロジックは適切で、正常に動作しています。たった一文で実現できました。 

プロジェクト内でAgent Skillsを活用することを強くおすすめします。ツールを開発した人たちが厳選した、特定のタスクに適したコンテキストをLLMに提供できます。

プロジェクトでElevenLabsを使用している場合は、次のコマンドでスキルをインストールしてください。

npx skills add elevenlabs/skills