ステップ1：このスキルは何を教えるのか決める
良いスキルはたった1つのことに特化し、その「正しいやり方」を要約できるものです。
- ✅ 良い例：「ブランド方針に沿って公式アカウントの投稿を書く」「フロントエンドコードをアクセシビリティの観点でチェックする」
- ❌ 悪い例：「なんでも手伝う」（広すぎてAIはいつ発動すべきか分からない）
ステップ2：SKILL.md を書く
標準の構成は次の通りです（そのまま使えます）：
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name: weekly-report-writer
description: 散らかった業務メモを構造の整った週報に変換する。ユーザーが「週報を書いて」と言ったとき、または業務メモの混在を貼り付けたときに使う。
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# 週報の作成
1. ユーザーの生メモを読み、まず「成果 / 問題 / 来週の計画」に分類する
2. 成果は重要度順に。各項目は「一文の成果 + 裏付け指標」の形式にする
3. 欠損データは [TBD] と明記。数字を捏造しない
4. 締めに報告用タイトルの提案を2つ添える
## 例
ユーザー入力：「月曜に会議、火曜にバグ修正、水曜に機能リリース。」
出力：
### 今週の成果
1. 機能XXのリリースを完了（効果データ [TBD]）
........
name
kebab-caseの小文字で。一意の識別子に
description
最重要：何をするか + いつ使うかを明確に。AIはここで発動を判断します
本文
具体的な手順 + 例 + ルール——具体的なほど良い
ステップ3：任意の補助フォルダ
scripts/— 実行可能なスクリプト（Python、Bashなど）。AIが必要に応じて呼び出しますreferences/— 参照資料 / 文書。必要なときに読み込まれますassets/— テンプレートやサンプルなどの静的リソース
ステップ4：テストと改善
- 異なる入力を3つ試し、出力が期待通りか確認する
- 本文に「AIが間違えた箇所」を追記する——スキルは反復で磨くものです
- description がすべての想定される発動シーンをカバーしているか確認する（ユーザーの言い方は千差万別）
- 高評価のコミュニティスキルの書き方を観察する：厳選リストをチェック（公式の anthropics/skills リポジトリは最高の見本）
よくある失敗
- description が曖昧 → AIはいつ発動すべきか分からず、スキルが活用されないまま眠る
- 手順が曖昧（「丁寧に分析する」など）→ 検証可能な具体的な動作に置き換える
- 本文を無関係な長文で埋め立てる → 段階的読み込みに反し、エージェントが遅くなる
- 「使うべきでないとき」の境界を定義し忘れる → 場違いな場面でもスキルが発動してしまう