ひとことで言えば：SKILL.md は3つの部分だけでできています。ヘッダーが「自分は誰で、いつ使われるか」をAIに伝え、本体が「どうやるか」を示し、例が「完成品の姿」を見せます。 本稿は各フィールドを解説し、そのあと10のコピー可能なテンプレートを提供します。
まったくの初めての方はまず4ステップ作成チュートリアルへ。本稿は応用リファレンスです。
構造の全体像
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name: skill-name ← kebab-case小文字のID
description: 何をするか + いつ使うか ← 最重要。AIはここで発動を判断
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# メイン見出し
（本文：手順、ルール、境界）
## 例
（入力 → 出力。AIに目標ラインを示す）
フロントマター（ヘッダー）
name + description。YAML形式
本文
具体的な手順 + 境界 + ルール。具体的なほど安定
例
入力 → 理想の出力。AIが納品すべき水準を定義
良いヘッダーフィールドの書き方
description が鍵
「AIがいつこのスキルを思い出すか」を決めます。ユーザーの言葉に近いほど、成功率が高い。
❌ 曖昧すぎる（AIはいつ使うべきか分からない）
description: 広告文案の作成を補助する ✅ 精密（発動シーンを完全カバー）
description: 短いバズ型の製品紹介投稿を書く。ユーザーが「SNS投稿を書いて」「製品の広告文案を手伝って」と言ったとき、または製品情報を貼り付けたときに使う。 name の命名規則
小文字 + ハイフン（例：weekly-report-writer）で、機能が一目で分かるように。空白・大文字・非ラテン文字は使わない。
10のコピー可能なシナリオテンプレート
以下のいずれかをフォルダとして保存し（同名の SKILL.md を入れる）と、そのまま動きます。例を書き換えるだけ：
1️⃣ 会議メモスキル
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name: meeting-notes
description: 会議の議事録を構造化された会議メモに変換する。ユーザーが会議メモを貼り付けた、または「今日の会議を整理して」と言ったときに使う。
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# 会議メモ
1. 識別して表示：テーマ、日時、参加者
2. 3セクションに分割：「決定事項 / ToDo / 未解決の論点」
3. タスクは1人1件、形式：担当 + やること + 期日（欠落は[TBD]と明記）
4. メモにない情報を補わない
## 例
入力：今日の会議で、製品にエクスポート機能を追加することが決まりました。私はバックエンド担当、張さんがフロント、金曜にデモ…
出力：
### 決定事項
- 製品にエクスポート機能を追加
### ToDo
- 李明：バックエンドのエクスポート実装（期日 [TBD]）
2️⃣ メール添削スキル（プロフェッショナル調）
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name: email-polisher
description: メールの下書きをプロフェッショナルなメールに書き直す。ユーザーがメールの下書きを貼り付けた、または「メールを磨いて」と言ったときに使う。
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# メール添削
1. 重要な情報ポイントをすべて保持
2. 呼びかけ・冒頭・結びの礼儀表現を整える
3. 長文は短く分割。1段落1アイデア
4. 出力：添削後のメール + 3行以内の変更サマリー
## 例
入力：王社長、前回の提携の件ですが、こちらはほぼ固まりました。いつご契約いただけそうですか？
出力：王社長へ。先日お話しした提携の件、進めることが確定いたしました。ご都合の良い時期をお知らせいただけますか。契約の手配はご希望に合わせて進めます。よろしくお願いいたします。
3️⃣ 週報スキル
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name: weekly-report
description: 散らかった業務メモを明確で構造化された週報に変換する。ユーザーがメモの混在を貼り付けた、または「週報を書いて」と言ったときに使う。
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# 週報の作成
1. メモを「今週の成果 / 発生した問題 / 来週の計画」に分類
2. 成果は重要度順。各成果に裏付け指標を（欠落は[TBD]）
3. タイトル案を2つ提示
4. 事実に忠実に。起きていない出来事を捏造しない
## 例…
4️⃣ 職務経歴書ブラッシュアップスキル
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name: resume-polisher
description: 職務経歴書の記述をよりプロフェッショナルで定量化されたものに磨き上げる。ユーザーが経歴書を貼り付けた、または「経歴書を最適化して」と言ったときに使う。
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# 職務経歴書ブラッシュアップ
1. 動作動詞で始める（「主導した」「実装した」など）。一人称は避ける
2. 成果は可能な限り定量化（数値、パーセント）。数値がなければ原文を保持
3. 各経験は1〜2行に収める。冗長な表現や水増しは削る
4. 出力：磨き上げたリスト + 何をどう変えたかのメモ
5️⃣ フロントエンドコードレビュースキル
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name: frontend-code-review
description: フロントエンドコードの保守性とアクセシビリティを審査する。ユーザーが「このコードを見て」と言った、またはコードを貼り付けたときに使う。
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# フロントエンドコードレビュー
1. 各要素を審査：可読性 / アクセシビリティ（aria）/ パフォーマンス（無駄な再描画）/ セキュリティ（XSS）
2. 各問題に：ファイル + 行、問題、修正案のコード
3. 深刻度順に出力
4. 問題がなければ「問題なし」と明記
6️⃣ 画像プロンプト作成スキル
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name: image-prompt-writer
description: シーンの描写を高品質な英語のAI画像生成プロンプトに変換する。ユーザーが「画像プロンプトを書いて」と言ったときに使う。
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# 画像生成プロンプト
1. 出力は英語、構造化：被写体 + 環境 + 光 + 構図 + スタイル + 品質タグ
2. 固定の品質タグで締める：high quality, 4k
3. シーンに合うスタイル記述子を自動選択（実写 / イラスト / 3D / ポスター）
4. プロンプトの後に2行の説明を添える
7️⃣ 講義ノート整理スキル
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name: study-notes
description: 散らかった学習資料を構造化されたノートとフラッシュカードに整理する。ユーザーが資料を貼り付けた、または「講義ノートを整理して」と言ったときに使う。
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# 講義ノート
1. 中心概念を抽出。各概念は「1文の定義」で始める
2. テーマ別に階層化。実例で補う
3. 5組のQ&Aフラッシュカードを作る
4. Markdownで出力。ノートアプリにそのまま取り込み可
8️⃣ データ分析解釈スキル
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name: data-interpreter
description: データセット（表 / 数値）を解釈し、結論と提案を出力する。ユーザーがデータを貼り付けた、または「このデータを分析して」と言ったときに使う。
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# データ解釈
1. まず概要をまとめ、次に目立つ傾向 / 外れ値を列挙
2. 「データから読める事実」と「推論」を分ける。各推論に注記
3. 実行可能な次の一手を最低3つ提案
4. 比較は表で示す
9️⃣ ショート動画台本スキル
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name: short-video-script
description: テーマを30〜60秒のショート動画ナレーション台本に変換する。ユーザーが「ショート動画台本を書いて」または「このテキストを動画台本にして」と言ったときに使う。
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# ショート動画台本
1. 構成：3秒フック + 15秒の主体ポイント + 締めの行動喚起
2. 話し言葉：短文、ゆるいトーン、休止の表記
3. 10秒ごとに視覚的ヒント（画角 / 字幕）
4. 45秒以内、約300語
🔟 旅行計画スキル
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name: travel-planner
description: 日数 / 予算 / 好みに基づいて旅程を作成する。ユーザーが「旅行の計画を手伝って」または「旅ガイドを作って」と言ったときに使う。
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# 旅行計画
1. まず入力を確認：日数、予算、出発地と目的地、好み（食 / 自然 / 文化）
2. 毎日を午前 / 午後 / 夜に分ける：観光 + 交通 + 食事
3. 各観光地に予定所要時間を明記
4. 含める：予算見積もり表 + 3つの実用Tips（予約 / 天気など）
テンプレートの精神：「繰り返し現れるワークフロー」をスキルにするのは、プロンプトをお気に入りに保存するより高度な使い方——一度入れてしまえば、AIは毎回あなたの基準に従います。
応用Tips：スキルをより安定させる
- 「反例」を追加する：本文に「Xしない」を書くと、過剰な振る舞いを大きく減らせます（例「データを捏造しない」「確信がなければ名前を変えない」）
- 出力形式を固定する：「表形式」「### 見出し」「3行以内」と明示的に要求——AIの出力構造が安定します
- 末尾の例で基準を固定する：例は飾りではなく、AIを本番水準に合わせる基準です
- scripts/ で機械的な作業を任せる：計算と反復の書式化はスクリプトに、SKILL.md は「指揮」だけ
- 反復で磨く：3つの入力でテスト → AIが間違えた箇所を本文に追記 → 再テスト。使うほどスキルは精緻になります