⚡ Claude Code Guide
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03 スキルClaude Codeで「特定の作業手順」をパッケージ化したもの。SKILL.mdに手順を書いておくと、対応する場面でAIがその手順を読み込んで従う。経験を再利用する仕組みシステム — Skills の仕組み

スキルとは

スキルは プロンプトAIに渡す指示文のこと。「この機能を作って」「この文を直して」等テンプレート雛形。穴埋め部分だけ差し替えて、同じ形の文書やコードを量産する元になるもののライブラリよく使う機能をまとめて再利用可能にした部品集。作りかけの部品を組み込んで使うことで、同じものを一から作らずに済む。/コマンド名 で呼び出すと、対応するプロンプトが読み込まれ、Claude Codeの動作をガイドする。

ユーザー: /brainstorming
    ↓
Skill ツールが起動
    ↓
スキルのプロンプト（Markdown）が読み込まれる
    ↓
Claude Code がその指示に従って動作

重要: スキルは「コード」ではなく「指示書」。実行後にClaude Codeがどう振る舞うかを定義する。

スキルの3つの来源

1. ビルトインスキル（Claude Code本体に内蔵）

Claude Codeに最初から入っているスキル。追加インストール不要。

スキル 用途
init プロジェクトにCLAUDE.mdを作成
review コードレビュー書かれたコードを、書いた本人以外の視点で読んで問題を指摘する作業。バグ・読みにくさ・危険な書き方を見つけるのに有効
security-review セキュリティレビュー
simplify コード簡素化
update-config settings.jsonの変更
claude-api Anthropic SDK関連作業
loop 定期実行タスクの設定
fewer-permission-prompts 権限プロンプト削減
keybindings-help キーバインドキーボードのキー操作と機能の割り当てのこと。「Ctrl+Sで保存」のような対応関係のカスタマイズ
verify コード変更が実際に動作するか確認
run アプリを起動して動作確認

2. プラグイン本体に後から差し込んで機能を足す追加部品。Claude Codeにもプラグイン機構があるスキル（Plugin経由で追加）

プラグインをインストールすると付属してくるスキル。プラグインごとに複数のスキルが含まれる。

プラグイン 主なスキル 用途
superpowers brainstorming, writing-plans, executing-plans, systematic-debugging, test-driven-development, verification-before-completion, using-git-worktrees 等 開発ワークフロー一連の作業の流れ・手順の定義。GitHub Actionsでは自動実行の手順をこう呼ぶ全体
pr-review-toolkit review-pr PR包括レビュー
code-review code-review コードレビュー
feature-dev feature-dev 機能開発ガイド
claude-md-management revise-claude-md, claude-md-improver CLAUDE.md管理
claude-code-setup claude-automation-recommender 自動化レコメンド
skill-creator skill-creator スキル自作
agent-sdk-dev new-sdk-app Agent SDKアプリ作成
discord configure, access Discord設定
anthropic-skills consolidate-memory, setup-cowork, skill-creator, docx, pdf, pptx, xlsx メモリ整理・Coworkセットアップ・ドキュメント変換
agent-skills doubt-driven-development, interview-me, spec-driven-development, /spec /plan /build /test /review /ship /webperf 等 開発全工程（定義→計画→実装設計や仕様を、実際に動くコードに作り込むこと。「実装済み」＝コードとして完成している状態→検証→レビュー→Ship）の26スキル

3. カスタムスキル（ユーザーが自作）

skill-creator スキルや手動で作成可能。.claude/skills/ ディレクトリフォルダのこと。ファイルを階層的に整理する入れ物。Linux系ではフォルダをディレクトリと呼ぶのが普通に配置。

自作スキルの例（楽曲系ウィザード3種）

  • sangoku-song — 三国志武将のHIPHOP楽曲を、武将選択から曲+歌詞+画像+動画まで質問ドリブンで制作。7フェーズ・AskUserQuestion 選択式・人間判断ポイント5箇所。トリガー: 「武将で曲作って」「/sangoku-song」
  • cyber-wa-song — サイバー和モダン3作品（原点廻帰/電子参拝/百鬼夜行）の楽曲+映像を、作品選択から曲+歌詞+画像+動画まで質問ドリブンで制作。sangoku-song の構造を複製し世界観を差し替え。Phase 5 動画をタイムライン分析で強化。トリガー: 「サイバー和モダン」「原点廻帰」「/cyber-wa-song」
  • reverse-engineer-song — YouTube動画（楽曲）をリバースエンジニアリングし、音楽/画像/動画の3モダリティの生成AI用プロンプト仕様「どう動くべきか」の取り決め。仕様書＝要件と動作の定義を書いた文書書を出力。Claude CodeはYouTubeを視聴できないため、Phase 0.5 で Last.fm から楽曲メタデータを取得し、それを参照情報として Gemini（gemini-code）に分析を委任。CCはメタデータ参照プロンプト組立＋結果の構造化・保存に専任。トリガー: 「逆コンパイル人が読むソースコードを、コンピュータが実行できる形式に変換することして」「YouTubeから分析して」「/reverse-engineer-song」

いずれも references/（知識層）＋ scripts/（janome漢字→ひらがな変換等）の構成。brainstorming → writing-plans → executing-plans のスーパーパワーフローで設計・実装。

映像プロンプト専用（動画生成AI向け）

  • video-prompt-spec — 入力（テキストアイデア/音源/動画/YouTube）を映像制作用の4構造プロンプト仕様書（①映像タイムライン ②ビジュアル特徴・画風 ③画像生成AI用プロンプト(英+訳) ④動画AI用モーション指示）に変換。テキストアイデアはCC単独で処理、音源・動画・YouTubeはGemini（gemini-code）に分析委任。音楽生成プロンプトは出力しない（reverse-engineer-song と差別化）。reverse-engineer-song を複製し音楽プロンプト要件を削除・入力パスを汎用化して作成。トリガー: 「映像プロンプト」「このアイデアで映像」「映像構成作って」「/video-prompt-spec」

レビュー・品質保証系

  • multi-llm-review — 設計・コード・文章を複数の異なるLLM（WSL版=MiniMax+Gemini / Win版=GLM+MiniMax+Gemini）に並列複数の処理を同時に進めること。順番に1つずつやる「直列」の対義語独立レビューさせ、ホストLLMが当初目的を唯一の基準に取捨統合して改訂案を作る。核心はモデル多様性。2026-08-06: disable-model-invocation 削除・自然言語（「各LLMにレビューして」等）で自動発動可（従来 /multi-llm-review 手動のみ → 調査で作成時7/2からの設定・事故由来でないと判定し削除）。機密確認→2段階ファイル経由で並列送信→文字種ステートマシンJSONジェイソン。データを記述する標準的な書式の1つ。設定ファイルやデータのやり取りに広く使われ、「名前: 値」の組み合わせで書く抽出→8ステップ統合（Step6 pre-flight中断フェーズ）→改訂案+review_log.md出力。triple指定（--triple /「3機で」）で3機: MiniMax+Gemini+OpenRouter無料1機（purpose別選定）でしっかり批評。トリガー: 「マルチLLMレビューして」「複数LLMでレビュー」「各LLMにレビューして」「3つのLLMで」「しっかりレビューして」panel/jury/cross-LLM review//multi-llm-review。Step6.5 集団サボりバイアス検知（自動発動）: 複数レビュアーが「省略/作るな」で一致＋根拠が測定結果依存の時、機械的に反証シナリオ生成＋行動可能警告を改訂案冒頭に挿入（ホスト判断委ねない・承認Phase2事象の再発防止・2026-07-26 C″追加）
  • multi-llm-review-lite — 本式の軽量版（50-70行）・改訂案は作らない（箇条書きツッコミのみ）。設計・方針・構想を OpenRouter free 枠の LLM（用途別自動選定: code=north-mini-code / design=gpt-oss-20b / general=nemotron-3-super-120b）に独立ツッコミさせ、ホストが「重要度高/その他 + 押さえどころ1行」に整理。採用/却下はユーザー判断・会話内完結・ファイル出力なし・箇条書き返却。1機でも効果あり（ホストと別LLMの盲点補完）・複数LLMの確度確認や改訂案が要る時は normal へ。集団サボりバイアス機械検知: --mode dual等で複数LLMが省略方向に一致＋測定結果依存の時、警告を機械付与（深検査は normal Step6.5・2026-07-26 C″追加）。トリガー: **「軽く」**ツッコミ/「軽く他LLMでレビュー」/「サクッと方針チェック」/「これで抜けないか軽く聞いて」//multi-llm-review-lite

两スキルの使い分け（鉄則・2026-07-25）: 「軽く/サクッと」が入ったら lite（ツッコミ・改訂案なし）。「改訂案が欲しい・しっかり・3機」は normal。

影響範囲分析（multi-llm-review impactモード・2026-07-30追加）

  • multi-llm-review impactモード — LLMの「想像力の欠如」（変更が未来に何を壊すか想像できない）を補う、2層構造の影響範囲分析。層a（自動）: PostToolUse で git diff --unified=0 走査 → trigger_keywords 正規化マッチ → category enum 判定 → additionalContext に3択（「起動/無視/何もしない」）を軽量注入。層b（手動発動）: 複数LLMにペルソナ分割（P1=ドメイン専門家／P2=破壊的変更検知／P3=時系列変化）で未来シナリオ想像→統合。静的危険操作カタログ（DOP-001〜005）に一致時のみルールベース自動発動（M7=A'）。ゴールデンセット5件（#7-9+想定2件）でprecision管理。仕様: docs/superpowers/specs/2026-07-30-multi-llm-review-impact-mode-design.md v0.2。実装: ~/.claude/scripts/hooks/impact-a-wrapper.sh + impact_a/*.py 6タスク plan。バトルフェスタ事案（2026-07-29 Livepocket）= 直接動機。トリガー: 「impact」「影響範囲分析」「未来の副作用」「取りこぼしチェック」。4層防御の層1実装（LLMサボりバイアス4層弱点の構造的対策）

画像理解系

  • vision-analyze — GLM-5.3等のvision非対応モデル環境で画像を理解（被写体・OCR・構図・UI構造）。主ルート Gemini 2.5 Flash（scripts/api/gemini_vision.py）・副ルート 4_5v MCPModel Context Protocol（エムシーピー）の略。AIに外部ツール（検索・GitHub・データベース等）を繋ぐための共通接続規格。USBのような「差せば繋がる」仕組みでAIの能力を拡張する（ReadのCDN URL→analyze_image）。モデル陳腐化耐性5層（config候補外部化＋自動フォールバックメインの手段が使えなくなった時に、自動的に予備の手段へ切り替える仕組み。「本命が失敗したら副えに任せる」二段構え＋paid_ok課金防止）。トリガー: 「画像見て」「スクショ見て」「画像分析して」「画像理解」/vision-analyze

相談・アドバイザー系

  • fable-advisor — Fable5を相談役として呼び出す軽量スキル。大規模リファクタ計画・行き詰まったデバッグ不具合の原因を特定して直すこと。ログや実行の跡を辿って、どこで期待と違う動きをしたかを突き止める作業・完了前の最終確認など、本当に難しい判断の時だけ手動発動。トリガー: 「Fableに相談して」「Fable5に聞いて」「advisorに相談」

外向き文面系

  • copy-clean — ココナラ等のWeb入力欄向けにテキストをコピペ用へ整形し、欄別上限とマークダウン残渣を機械検証（scripts/obsidian/copy_clean_check.py + 欄プロファイル copy_clean_profiles.json）。マークダウン残渣表示・別欄誤貼り・文字数超過の3種事故（2026-08-30・1日2件実発）の再発防止。鉄則: 対象欄の復唱固定・出品画面の表示値を正・機械検証の証跡添付。トリガー: 「コピペ用に整えて」「コピペ整形して」「/copy-clean」

スキル呼び出しの仕組み

  1. ユーザーが /skill-name と入力（またはClaude Codeが自動判定）
  2. Skill ツールが起動し、スキルのMarkdownファイルを読み込む
  3. スキルの内容がClaude Codeのコンテキストに挿入される
  4. Claude Codeはその指示に従って動作する

トークンAIにとっての「文字数」のようなもの。AIは文章をトークンという小片に区切って処理する。課金や入力上限（コンテキストウィンドウ）はこの単位で数えられる消費: スキル呼び出し時に一時的にトークンを消費するが、セッションClaude Codeの1回の対話単位。起動から終了までの会話と作業状態のこと。長く使うと内容が混ざるため、トピックの区切りで新セッションに引き継ぐ運用をする開始時のスキル一覧（~2.4k）は常にロードされている。

プラグインスキルと自作スキルで発火機構が違う（重要）

プラグインスキル（superpowers等）は、プラグインを導入するだけで自動発火する。 superpowers プラグインを入れると using-superpowers スキルが SessionStart でシステムプロンプトAIに最初から組み込まれている「基本の指示書」。ユーザーの発話とは別に、AIの振る舞い方の土台を決めている。CLAUDE.md等はここに近い形で常に読み込まれるへ自動ロードされ、このスキルが持つ「1%でも当てはまれば発動せよ」ルールにより、ユーザーが明示的に /brainstorming を打たなくても「ブレストしたい」等の自然発話で発火する。CLAUDE.md のワード明示は不要。

自作スキル（resume-session・teian等）は、自動ロード機構がない。 CLAUDE.md の「スキルトリガー」欄でワード明示しないと、description だけでは確実に発火しない。

スキル種別 発火の仕組み CLAUDE.mdのワード明示
プラグインスキル 導入で using-superpowers が自動ロード → 「1%でも当てはまれば発動」 不要
自作スキル 自動ロード機構なし（description のみ） 必須

トラブル時の確認: 「スキルが発火しない」場合、まず ① プラグインか自作か ② システムプロンプト冒頭に EXTREMELY_IMPORTANT ブロック複数の処理が同時に同じ対象を触って衝突するのを防ぐ「鍵」の仕組み。鍵を持っている間は他の処理は待つか諦める（using-superpowers）があるか を確認。

主要スキルの使い方

スキル数が多いため、5つのカテゴリに整理しています。目的のスキルを探す場合は📑 目次からジャンプしてください。

📑 スキル一覧（目次）

🧩 ビルトインスキル

claude-api（Built-in）

Anthropic SDK関連作業。Claude APIApplication Programming Interface（エーピーアイ）の略。あるプログラムの機能を、別のプログラムから呼び出せるようにした「窓口」を使ったアプリの開発・デバッグ。

update-config（Built-in）

settings.jsonの変更。権限追加・環境変数プログラムの外側（OS側）で設定する値の入れ物。プログラムを書き換えずに設定を切り替えられる。APIキー等の秘密の値はソースコードに直書きせずここに入れるのが安全な定石設定・フック設定等。

init（Built-in）

プロジェクト初期化。CLAUDE.mdを自動生成。

loop（Built-in）

定期実行タスク。指定間隔でコマンドを自動実行。

fewer-permission-prompts（Built-in）

権限プロンプト削減。よく使うツール呼び出しを自動許可に設定。

⚡ superpowers（開発ワークフロー）

superpowers:brainstorming

創造的作業前の要件整理。新機能追加・コンポーネント作成・動作変更の前に必ず使う。

  1. プロジェクト状況を確認
  2. 質問を1つずつ投げて要件を整理
  3. 2〜3のアプローチを提案
  4. 設計を承認
  5. 設計書を保存

superpowers:writing-plans

実装計画の作成。設計が確定した後に使う。

superpowers:executing-plans

計画の実行。作成した実装計画を元にコードを書く。

superpowers:systematic-debugging

バグプログラムの不具合。意図しない動きを引き起こすコードの欠陥・テスト失敗の体系的調査。修正を提案する前に必ず使う。

superpowers:test-driven-development

TDDテスト駆動開発。先にテストを書き、そのテストを通すようにコードを書く進め方。「何をもって正しいとするか」を最初に固定できる（テスト駆動開発）の実践。

superpowers:verification-before-completion

完了宣言前の検証。「完了した」と言う前に必ず実行。

superpowers:using-git-worktrees

Git Worktree の作成・管理。機能開発時にメインブランチGitで、本体（main）とは別に作業履歴を分けて保管できる「平行世界」。実験的な変更を本体に影響させずに進められる。終わったら本体に合流（マージ）するから分離する。

🛠️ agent-skills（開発全工程・26スキル）

開発全工程（定義→計画→実装→検証→Ship）をカバーする26スキル。工程順に5群に整理しています。

思いを固める

agent-skills:doubt-driven-development（疑い駆動）

非自明な決定を、別エージェント与えられた目標に向かって、自分で手順を組み立てて作業を進めるAIプログラム。質問に答えるだけのチャットAIと違い、「調べる→書く→確認する」を自律的に行うに「敵対的レビュー」させてから確定する。前提は「自信のある答え≠正しい答え」――長いセッションは前提を知らず「事実」に変えてしまうのを防ぐ。

いつ使う: 分岐ロジック追加・モジュールコードを機能ごとに分けたファイル単位。他のファイルから読み込んで使える/サービス境界を跨ぐ・型システムで検証できない性質（スレッド安全・冪等めいとう。「同じ操作を2回実行しても、1回実行した時と同じ結果になる」性質。再実行時の二重登録等の事故を防ぐ設計性・順序）・本番デプロイ作ったプログラムやサイトを、実際に動く環境へ設置して公開すること等の取り消し困難な決定。リネーム等の機械操作には使わない。

5ステップ（Doubt cycle）:

  1. CLAIM — 決定を2-3行で書く＋なぜ重要か
  2. EXTRACT — ARTIFACT（diff/関数一連の処理をまとめて名前を付けたもの。呼び出すたびに同じ処理が実行される。プログラムの基本単位/提案）と CONTRACT（満たすべき制約）だけ抽出。推論は捨てる
  3. DOUBT — Agent ツールで別エージェントを起動し、敵対的プロンプトで叩かせる:

    "Find what is wrong with this artifact. Assume the author is overconfident. Look for: unstated assumptions, edge cases, hidden coupling, ways the contract could be violated. Do NOT validate. Do NOT summarize."

    • CLAIM（自分の結論）は渡さない（同意に傾く）。ARTIFACT + CONTRACT のみ渡す
    • 対話時は cross-model（Gemini/Codex）の第2意見もユーザーに提案（毎サイクル必須・silent skip禁止）
  4. RECONCIContinuous Integration（シーアイ・継続的インテグレーション）の略。コードを変更するたびに自動でテストとチェックを回し、壊れていないかを常に確認する仕組みLE — 指摘を分類: ① contract misread（CONTRACTが不明確）② actionable（直す）③ trade-off（許容・明記）④ noise（誤指摘）。ゴム印禁止・自分が依然オーケストレータ
  5. STOP — trivial になるまで / 3サイクル上限 / ユーザー「ship it」

⚠️ 自分で自分を叩くのは劣化版（自分のバイアス・結論を引き継ぐ）。本式は必ず別エージェントにレビューさせる。CLAIM を渡さない制約が、自問では守れない（自分の結論を知ったまま叩くから）。

agent-skills:interview-me

ユーザーが「本当に欲しいもの」を引き出す（1問1答・約95%到達まで）。アンダースペック依頼（「X作って」に「誰のため・なぜ今」なし）や「突っ込んで」「ストレステストして」で発動。

agent-skills:spec-driven-development

コード前にspecを書く。新規プロジェクト・機能・要件が曖昧な時。/spec コマンドでも。

agent-skills:source-driven-development（公式doc裏取り）

フレームワークアプリを作るための骨組み部品のセット。土台が用意されているので、中身の作り込みに集中できる固有のコード決定を、すべて公式docで裏付ける。記憶から書かない――訓練データは陳腐化しAPIは非推奨になる。

4ステップ（DETECT→FETCH→IMPLEMENT→CITE）: ① package.json/requirements.txt 等から正確なバージョンソフトウェアやファイルの「どの時点の状態か」を示す番号。v1.2等。更新のたびに番号が上がる特定（推測しない・不明は聞く）② 該当ページの公式doc取得（出典階層: 公式doc > 公式blog > MDN > caniuse。Stack Overflow/blog/AI生成物は不可）③ doc通りに実装（非推奨API禁止・既存コードと矛盾したら表面化）④ フルURL+アンカーで出典明記。検証できない時は UNVERIFIED: と明記

💡 「コード読めない」課題に直結 ― 公式docを読む癖がコード読解力を育てる。LLMの「確信あるけど古い」パターンの防止。

agent-skills:context-engineering（コンテキスト最適化）

適切な情報を、適切なタイミングで。多すぎると焦点ボケ・少なすぎるとハルシネーション。コンテキストは出力品質の最大レバー。

5層階層（永続→一時）: 1.Rules Files（CLAUDE.md・常時）2.Spec/Architecture 3.Relevant Source Files 4.Error Output 5.Conversation。1タスクの焦点コンテキストは <2000行（大量≠高品質）。主要機能切り替えで新鮮セッション。矛盾・要件不足を勝手に決めず表面化（CONFUSION / MISSING REQUIREMENT として提示）。

💡 長時間セッションが多い運用に直結 ― コンテキスト肥大による品質低下を構造で防ぐ。

agent-skills:documentation-and-adrs（決定記録）

コードだけでなく「なぜ」を記録する。コードは what、docは why（文脈・制約・代替案）。将来の自分・エージェントが同じ決定を再判断するのを防ぐ。

ADR（Architecture Decision Record） ― 取り消しコストが高い決定の記録: Context（制約・要件）/ Decision / Alternatives Considered（代替案と却下理由）/ Consequences。コメントは why のみ（what は書かない・コードが語る）。TODO・コメントアウトコードは禁止（今やるか消すか）。

💡 SSOT運用と直結 ― 01_DECISIONS/ は実質ADR。Alternatives Considered を書くと「なぜこれにしたか」が将来分かる。

agent-skills:idea-refine（アイデア精製）

raw idea を sharp な concept に練る。vagueなアイデア・計画前のストレステストに。

3フェーズ: 1.Understand & Expand（「How Might We」で問題再定義→鋭い質問→5-8変種を発散）2.Evaluate & Converge（2-3方向に集群→ユーザー価値/実現性/差別化でストレステスト→隠し前提を明示）3.Sharpen & Ship（one-pager生成・「Not Doing」リストが最大価値）。

⚠️ yes-machineになるな ― 弱いアイデアに優しく反対する。複雑さ・実価値にケチをつける。

残り17スキル（1行サマリ・工程順）

以下は上記主要7を除く17スキル。開発工程の進行順（構想→設計→実装→検証→運用）に並べています。

agent-skills:using-agent-skills（スキル探索）

適切なスキルを発見・起動するメタスキル。セッション開始時や「今どのスキルが当てはまるか」の判断に。agent-skillsプラグイン全体の入口。

agent-skills:planning-and-task-breakdown（タスク分解）

spec/要件を作業タスクに順序付きで分解。タスクが大きすぎて手が止まる・スコープ見積もり・並列作業可能性の判断に。

agent-skills:api-and-interface-design（API・境界設計）

安定したAPI・インターフェース設計。REST/GraphQLエンドポイント・モジュール境界・型契約・フロント/バック境界の定義に。

agent-skills:incremental-implementation（差分変更前後の違い。git diffのように「何がどう変わったか」を示すもの実装）

変更を差分的に小さく届ける。複数ファイル触る・一気に書く量が多い時に、分割して着地する。

agent-skills:frontend-ui-engineering（フロントエンドUI）

本番品質のUI構築。コンポーネント・レイアウト・状態管理。「AI生成っぽくない」見た目と感触に。

agent-skills:test-driven-development（TDD）

テスト駆動開発。ロジック実装・バグ修正・振る舞い変更の前に。コードが動くことを証明したい時に（superpowers版 TDD と同系統）。

agent-skills:debugging-and-error-recovery（デバッグ）

体系的なバグ原因調査。テスト失敗・ビルド崩れ・想定外挙動に。推測ではなく根本原因を特定（systematic-debugging と同系統）。

agent-skills:git-workflow-and-versioning（git運用）

gitワークフローの構造化。コミット・ブランチ・コンフリクト解消・並列ストリームの作業管理に（using-git-worktrees と同系統）。

agent-skills:code-review-and-quality（コードレビュー）

多軸コードレビュー。マージ分かれていた変更を1つに統合すること。ブランチで進めた作業を本体（main）に取り込む作業前に。自分/他者/エージェントが書いたコードを複数観点で評価（code-review・review-pr と同系統）。

agent-skills:code-simplification（コード簡略化）

振る舞いを変えずにコードを明確化。リファクタリング動きを変えずにコードの中身を読みやすく整理すること。機能追加でなく「掃除」の作業・読みやすさ・保守性向上に。

agent-skills:performance-optimization（パフォーマンス）

アプリケーション性能の最適化。性能要件・疑わしい回退・Core Web Vitalsや読込時間の改善に。

agent-skills:browser-testing-with-devtools（ブラウザテスト）

実ブラウザでテスト（Chrome DevTools MCP経由）。DOM検査・コンソールエラー・ネットワーク・プロファイリングに。

agent-skills:observability-and-instrumentation（観測性）

本番の振る舞いが見えるように計装。ログ・メトリクス・トレーシング・アラートの追加に。

agent-skills:security-and-hardening（セキュリティ）

脆弱性対策のハードニング。ユーザー入力・認証「あなたは誰か」を確認すること。パスワードや鍵で本人であることを確かめる手続き・データ保存・外部連携など、信頼できないデータを扱う時に。

agent-skills:ci-cd-and-automation（CI/CD）

CI/CDパイプコマンドの結果を次のコマンドへ流し込む「｜」記号の仕組み。「検索する → 結果を数える」のように処理をつなげられるラインの構築・変更。ビルド/デプロイ自動化・品質ゲート・テストランナー設定に。

agent-skills:shipping-and-launch（本番ローンチ）

本番デプロイの準備。ローンチ前チェックリスト・監視設定・段階的ロールアウト・ロールバック戦略に。

agent-skills:deprecation-and-migration（非推奨化・移行）

古いシステム/API/機能の削除とユーザー移行。維持か廃止かの判断と、ユーザーを新実装へ移す手順に。

agent-skills のスラッシュコマンド群

/spec（仕様）・/plan（計画）・/build（実装）・/test（TDD）・/review（5軸レビュー）・/ship（ローンチ前チェック）・/code-simplify（簡略化）・/webperf（Core Web Vitals監査）。人間が対話的に打つ設計（エージェント自律ループ同じ処理の繰り返し、または一連の作業サイクルのこと。プログラミングではfor文等の繰り返し構造、開発では「計画→実装→検証」の反復サイクルを指すには組み込まない）。全26スキルは SKILL_CATALOG.md 参照。

🔌 その他プラグイン

code-review:code-review

コードレビュー。PRの差分をレビュー。

pr-review-toolkit:review-pr

PR包括レビュー。複数の専門エージェント（code-reviewer, code-simplifier, silent-failure-hunter等）を並列起動して包括的にレビュー。

feature-dev:feature-dev

機能開発ガイド。コードベース理解 → アーキテクチャ設計 → 実装の流れをガイド。

🎯 カスタムスキル

dev-cycle（カスタムスキル）

コード品質改善の全サイクルを自律実行。品質スイープ→コードレビュー→Issue化→実装ループ→完了通知の5フェーズを自動で回す。

gas-autopilot（カスタムスキル）

Google Apps Script（GAS）の自律開発。コード作成・デプロイ・テスト・修正をセルフドライブで実行。clasp でコード管理、Web App + gas-run.sh で自動デプロイ。

tech-clip（カスタムスキル）

X等の「気になり」を解析・蓄積→ガイド化するパイプライン。X・GitHub・Webで見つけたワード・URL・OSSリンクを貼ると解析して 30_RESEARCH/気になりクリップ.md（インボックス）に1エントリ追記（日付・出典・1行サマリ・タグ）し、テーマが固まったら（≥5件目安）make-guide へ連携する。解析は最小限（1取得+1行）で深掘りはガイド化時。

oss-first（カスタムスキル）

自作前の既存OSS探索ゲート（車輪の再発明防止）。新ツール・機能をゼロから作る前に、①SSOT内探索（既存実装・過去判断）→②課題を抽象化キーワードでGitHub/Web探索→③評価（活発性/ライセンス/改造容易性/適合度）→④「そのまま使う/fork改良/自作」の判定提示（自作は検索証跡必須）→⑤ssot-recordで証跡、を強制する。curl_cffi事例（既存実装の見落とし）の機構化。

make-guide（カスタムスキル）

ガイド系スキル作成のディスパッチャ（振り分け）。まずSTEP 1.5 既存ガイドスキャン（guides/index.html href一覧+ls実ディレクトリ+全体マップMOC+内容grepグレップ。ファイルやテキストの中から、指定したパターンを含む行を抜き出すコマンド。大量のファイルから目的の言葉を探す時の定番・日英キーワード）で「既存ガイドへの追記（add）」か「新規作成（new）」かを機械的に判定（テーマ完全一致=add優先 / 部分被り=new+相互リンク / 「被りはなさそう」等の楽観判断でのスキップ禁止・2026-08-20追加）。次に作りたい内容から「読む系（詳細ガイド）」「引く系（チートシート/語彙帳）」をLLMが判定し、ユーザーに確認（add/new×読む系/引く系を1回で）してから guide-builder か textbook-guide に分岐する。ユーザーは種別もadd/newも覚えなくてよいのが導入の動機。

guide-builder（カスタムスキル）

Markdownソース → モバイル対応GitHub PagesGitHubが無料で提供するWeb公開サービス。リポジトリ内のHTMLファイルをそのままWebサイトとして公開できる。本ガイドもこれで公開されているガイドサイトを構築・更新（読む系・詳細ガイド向け）。新規リポジトリ立ち上げ（newモード）と既存サイトへの章追加（addモード）の2モード。

textbook-guide（カスタムスキル）

語彙帳・教科書・チートシート型のインタラクティブHTMLガイドサイトを構築（引く系向け）。単一HTMLファイル・アコーディオン展開・ダーク/ライト切替・GitHub Pages公開まで一気に実行。

html-guide（カスタムスキル）

claude-code-guide用のインタラクティブHTMLページを作成。このガイドサイト専用のページ生成スキル。

ssot-record（カスタムスキル）

SSOTへの記録・振り分けを自動化。内容をLLMで分析して最適な振り分け先（01_DECISIONS / 10_DAILY等）を判定し、フォーマット生成・リンク付与・ガイド転記まで一気に実行。record-decision の上位互換。

record-new-feature（カスタムスキル）

Claude Codeの新バージョン機能をSSOTとガイドに自動追記。SessionStart hookClaude Codeの特定のタイミング（ツール実行前後・セッション開始時等）で自動処理を差し込む仕組み。「保存前にチェック」「終了時に記録」等を機械的に強制できるで新バージョンを検知した後に発動。

個人ナレッジベース（knowledge-base）をRAGRetrieval-Augmented Generation（ラグ・検索拡張生成）の略。AIに答えさせる前に、自分の文書から関連箇所を検索して渡し、その内容に基づいて答えさせる仕組み検索。ripgrep全文検索 + sentence-transformers によるリランクで、1,900件超のMarkdownから関連ドキュメントを5件表示。

ssot-check（カスタムスキル）

SSOT（知識ベース）と実ファイル・設定・Cron等の実態を照合し、乖離があれば修正するスキル。

new-session（カスタムスキル）

コンテキスト圧縮会話が長くなって容量上限に近づいた時、AIが古い内容を要約にまとめて容量を空ける仕組み。要約された細部は失われるため、重要な経緯はファイルに記録して残す・セッション引き継ぎ。コンテキストが溜まってきたときに新セッションへの引き継ぎプロンプトを自動生成する。

update-guide（カスタムスキル）

claude-code-guideの更新キュー待ち行列。依頼された処理を順番に並べて、前から順に消化していく仕組みを処理。変更されたスクリプト自動実行できる小さなプログラム。手順を書いたテキストファイルの形をしている・設定に合わせてガイドのHTMLを最新化する。

skill-test（カスタムスキル）

スキル定義（SKILL.md）を静的点検・ドライラン本番の処理はせずに「何をしたはずか」だけ確認する実行モード（Dry Run）。影響を与える前に動作予定の確認ができるで検証する。/debug（コードファイル向け）とは対象が異なる専用スキル。

/debug との使い分け

/debug /skill-test
対象 コードファイル（.py, .ts 等） スキル定義（SKILL.md）
手法 実行 → エラー検出 → 修正ループ 静的点検 + ドライラン
完了条件 テスト/ビルドが通る 仕様通りに動くことを確認

注意: /debug と入力するとClaude Codeの組み込みデバッグログコマンドが起動する。スキル点検には必ず /skill-test を使うこと。

send-email（カスタムスキル）

Gmail SMTP経由でメールを送信。宛先・件名・本文を会話の文脈から自動収集し、Pythonスクリプトで送信。添付ファイルにも対応。

proxy-doctor（カスタムスキル）

glm-rate-proxy（localhostローカルホスト。「自分のPCの中」を指す特別なアドレス。localhost:8787 のような書式は「自分のPCの8787番ポート」の意味:8787）の診断・修復。Claude Code CLI が GLM/MiniMax へ接続するためのローカルプロキシが止まる・エラーが出る・フォールバックが失敗する等の問題を素早く診断し、対処コマンドを案内する。診断＋案内のみでソースコードの自動書き換えは行わない。

sentaku（カスタムスキル）

選択肢の深掘り比較→淘汰→推奨1案。選択肢(A/B/C)が出た場面で「どれがいいか判断できない」時に、深掘り比較でLLM側に最適案を淘汰させる。判断負担の軽減＋判断の質の向上が核心。

demo-site-sales（カスタムスキル）

Web制作の新規開拓営業を「試作品づくり」から自動化。Googleマップで見つけた「ホームページがない/古い」店舗向けに、無料試作のデモサイト(HTML)と営業文面(DM・電話スクリプト・メール)を生成する。実物提示型のコールドアウトリーチ（すでに試作品がある状態で見せる）で契約への心理的ハードルを下げる。1店舗ずつの生成だけでなく、業種+エリア指定で複数店舗の一括ターゲット探索・量産にも対応。

resume-session（カスタムスキル）

セッション再開時に最新5件のhandoffを読み込み文脈を復元。new-session（書き出し側）の対となる読込側スキル。SessionStart hookが自動でhandoffを読むが、それに加えて明示的に再読込したい時・hook失敗時のフォールバック・会話途中で「前の文脈を思い出して」と言われた時に使う。

codebase-memory（カスタムスキル）

コードをナレッジグラフ化して構造検索。codebase-memory-mcpのグラフツール群を駆使し、grepでは届かない「誰が呼ぶか」「何を呼ぶか」「影響範囲」「デッドコード」等を高精度・低トークン（約500tok vs grepの約80K）で抽出。SessionStart hookで全セッションに「Code Discovery Protocol」として案内される。

delegate-to-minimax（カスタムスキル）

大量テキスト処理をMiniMax MCPへ委譲するルーティング表。要約・フォーマット変換・テストデータ生成・メール文面・キーワード抽出・データクリーニング・雛形コード生成などをMiniMaxツールに振り分け、GLMレート消費を節約。翻訳（中国語混入リスク）・既存コード変更・設計・デバッグ・レビューは委譲対象外（GLM/ホスト側に残す）。

vision-analyze（カスタムスキル）

画像を理解（被写体・OCR・構図・UI構造）し構造化して返す。CC CLIはGLM-5.3等のvision非対応モデルで稼働中のため画像を直接視認できず、外部APIに分析を委任（CCは結果の構造化・比較・保存に専念）。

fable-advisor（カスタムスキル）

Fable5（またはAdvisor Tool相当の強いモデル）を相談役として呼び出すスキル。ネイティブのAdvisor Tool（/advisor）が使えない環境向けの代替実装。カスタムサブエージェントメインのAIから独立して呼び出される「作業班」のAI。親の会話を汚さずに調査等を任せられ、結果の報告だけを受け取る。並行して複数動かすこともできる（tools: Readのみ）を使うことで、general-purposeサブエージェント比で約66%のコスト削減を実測済み（39,032→13,158トークン）。「Fableに相談して」で発動、briefing作成→相談→回答提示→ログ記録の流れで動く。

プラグインスキルのカスタマイズ保持（skills-custom/）

公式プラグイン（superpowers, skill-creator 等）の SKILL.md を直接編集しても、プラグイン更新時に上書きされてカスタマイズが消える。これを防ぐため claude-config/skills-custom/ に改変版をミラー保持し、起動時に復元する2フック構成。

役割 フック 動作
変更の保存 PostToolUse mirror-to-custom.sh プラグイン配下の */skills/*/SKILL.md を Edit/Write した時、自動で skills-custom/<skill>/SKILL.md へコピー
起動時の復元 SessionStart skill-guard.sh インストール済みSKILL.md と skills-custom/ を sha256 で比較し、差異があれば skills-custom/ 側で上書き復元（プラグイン更新後もカスタマイズ保持）

運用: プラグインSKILL.mdは直接編集してOK。mirror-to-custom.sh が自動で skills-custom/ へ保存し、次回起動時に skill-guard.sh が復元する。/tmp/skill-guard.log で復元履歴を確認可能。

スキルの自作方法

  1. /skill-creator スキルを実行
  2. スキル名・説明・内容を定義
  3. .claude/skills/ に保存
  4. 次回セッションから利用可能

スキルとコマンドの違い

ビルトインコマンド スキル
例 /clear, /context /brainstorming, /code-review
来源 Claude Code本体 プラグイン or 自作
実装 プログラム的 プロンプト（Markdown）
拡張性 不可 可能（自作・プラグイン追加）

💡 やさしい補足（初心者向け）

Single source of truth 原則（スキル SKILL.md を正典とする）

原則: スキル固有のルール・手順・フェーズ定義は SKILL.md が single source of truth。Cronプロンプト・CLAUDE.md・README 等に重複記載しない。/skill-name 呼び出し時に Skill ツールが SKILL.md を必ずロードするため、二重管理は必然的に乖離リスク（= design_mismatch）を生む。

違反パターン（事故事例）

適用判断

関連パターン（過去判断との整合）