AIに毎回「やり方」を説明するのをやめる — Agent Skills（SKILL.md）で手順を効率的に渡す実践ガイド

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。

PostgreSQL + TypeScript + Claude Agent SDK で実装した「ミハシラ」というシステムでは、業務オントロジーを YAML で宣言すると、エージェントが使うツール群が完全に機械的に生成される。オブジェクトから query_* / get_* ツール、アクションから action_* ツールが導出され、パラメータスキーマも型に応じて自動変換される仕組み。

AIエージェントに新ツールを追加しても選ばれない原因は能力不足ではなく、文脈の入口設計にある。ToolAnchor や AI Agents Do Not Fail Alone の知見から、受付・選択・実行の3ゲートに文脈を分け、ツール選択の判定をコードで明文化する方法を紹介。ツール説明より分岐テストケースを重視することで、モデル更新後も挙動が安定する。

Claude Code がリーダーとして計画を立て、Codex が実装する協業体制を agmsg（エージェント間メッセージ）と herdr（複数エージェント管理）の 2 つのツールで実現。人間の作業は初期指示と承認判断に絞られ、複数プロジェクトを並行で進められる仕組みを紹介。