自作OSSで便利だったものシリーズ

Claude の Skills を効果的に設計・調整するための実践的な方法論をまとめた記事。実施結果からの抽出、既存資料の活用、失敗からの学習、トークン効率の最適化、スキル設計の一貫性確保などを通じて、Agent との対話精度を向上させるアプローチを解説。

Agent Skills は SKILL.md というMarkdownファイルでAIに業務手順を一度だけ記述し、毎回説明する手間を削減する仕組み。Progressive Disclosure（段階的開示）によって、必要な情報だけを段階的に読み込ませることで、コンテキストウィンドウを圧迫せず、複数スキルの運用も効率化できる。

EVERSTEEL のエンジニアが、障害対応後のポストモーテム作成における情報収集・整理作業を Agent Skills で半自動化した事例を紹介。Slack・CloudWatch・Sentry・GitHub など複数ツールからの情報収集とドラフト作成をAIに委ねることで、ポストモーテムミーティングでは根本原因究明と再発防止策の議論に集中できる体制を実現した。

Skills は初版から完璧を目指さず、使いながら追記して育てる資産として扱う。バグに出くわしたら「現象・原因・正しいパターン」の3点セットで原因確定後その日のうちに追記し、メモリとの使い分けで密度を保つ。追記10件超で重複削除・順序整理を行い、効果確認してから共有する。