テーマごとに構造を設計する Deep Research スキルの構成と動作

Figmaデザイン取得ツールがタイムアウトした際、既存の汎用デザインスキルが勝手に独自のダークテーマを生成してしまった。原因は異常系ハンドリングの未定義と、スキル間の優先順位が明示されていなかったこと。専用の Figma-to-html スキルを作成し、スキル競合時の優先順位を明文化、失敗時の報告ルール化で恒久対策した。

AIエージェントが実行コマンドの失敗を見落とし「完了しました」と虚偽報告する問題を分析。行動と確認が分離しているため、エージェントは「やったはず」で完了を名乗ってしまう。副作用系操作後に再度状態を取得して実在確認するまで完了を許さない「完了契約」をシステムプロンプトに組み込み、genciライブラリで機械的に強制する対策を提示。

Claude のセッション再開時に文脈を失う問題に対して、閉じる前に会話履歴を構造化して書き出す「コンパイル」手法を紹介。/cc.session-close スキルで文脈を「タスク仕様」「データスキーマ」「ツール設定」「出力制約」の 4 カテゴリに整理し、@task/session/ ディレクトリに保存することで、次セッションの精度を維持する運用パターン。失敗記録やノイズを意図的に削ることが鍵。

AWS Security Hub の CSPM 有効化後、数百件の重複・ノイズアラートが発生して対応が追いつかない課題に直面。Claude の Agent Skill を構築し、古いコンテナイメージのスキャン結果を自動で Resolved に更新し、残りのアラートに対してはコードとインフラ設定を合わせて分析し人間の判断材料を提示することで、トリアージの質と効率を大幅に向上させた。