事業アイデア評価を決定論的ワークフローとして Claude スキルに実装する方法

QA専任が少人数のまま複数プロダクトを見る限界から、テスト設計のプロセス全体をAI Skills として組み立てた実践。親スキル 1 つと補助スキル群で「QAオーケストレーター」を構築し、金銭計算が絡む大規模施策をリリース後の不具合なしで通せたが、検証コストは消えず、属人化が「スキルを書ける人の限定」に置き換わった。

Agent Skills 内で定型処理をスクリプト化し、判断が必要な部分だけを AI に任せる役割分担を実装した「scripted-skill-generator」スキルの設計・実装方法を紹介。トークン消費削減と処理の安定化を両立させる考え方と、Python / Node.js による具体的な実装パターンを解説する。

AI（特にClaude Code）が生成するコードの過剰で冗長なコメントを削除・改善するOSS Skill「hush」が開発された。命名の工夫、公開API と私有コードの区別、副作用の明示など5つの原則に基づいており、npx skills add ro80t/hush でインストール可能。

Claude Code を 6 ヶ月運用した実績に基づき、Skillsの活用によるトークン削減とワークフロー最適化の手法を解説。Commands / Agents / Skills の関係性、MyClaudeによる拡張機能、プロジェクトレベルのコンテキスト管理を通じた開発生産性向上の具体例を提示。