ポストモーテム作成の情報整理を Agent Skills で半自動化し、振り返りミーティングの議論に集中

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。

業務の自動化を、プロンプト説明ではなく実際の操作記録から始める手法について、タスクマイニングやAnthropicの Record a Skill といった既存ツールの活用例と課題を整理した記事。お客様と記録範囲を合意したうえで、Computer Useが一般化した現在なら、プライバシーを配慮した操作記録の分析が受け入れられるのではないかという考察と、実装時の特許確認の重要性を指摘している。

フリーランス SE が Claude Code の Skill 機能を使い、仕様書・画面・DB の 3 つを判断材料として、ソースコード参照やスクリプト作成を禁止した人間に近いテストアプローチを実験。同値分割・境界値分析・状態遷移などの単体テスト技法を適用しながら探索的にテストを実施し、エビデンスを自動保存する仕組みを検証した。