おすすめAgent Skills紹介 ― AIをもっと仕事上手にカスタム!

おすすめAgent Skills紹介 ― AIをもっと仕事上手にカスタム!

以前のコラムで「Cursorにスキルを追加する方法」と「CursorとClaude CodeのSkills機能」について書きました。今回はその続きです。「追加方法はわかった。でも何を入れればいいの?」という疑問に答えるため、実際に使っているSkillsを紹介します。

使う前に必ず確認:セキュリティの話

Skillsを探していると、GitHub上やX(旧Twitter)で「便利なSkillsまとめ」を見かけることが増えてきました。ただし、出どころ不明のSkillsには注意が必要です。

SkillsはAIへの指示文(プロンプト)と、場合によっては外部へのアクセス設定も含みます。悪意を持って作られたSkillsには、意図しないコードの実行や、機密情報の外部送信、プロンプトインジェクションといったリスクが潜む可能性があります。

信頼できるソースから入れる中身を読んでから追加する、の2点は最低限守ることをお勧めします。自作したSkillsであれば、中身がわかっているぶん安全です。

外部から入れているおすすめSkills

ドキュメント・資料作成系

pdf

PDFの読み取りから結合・分割・フォーム入力・OCRまでをカバーするSkillです。「このPDFの内容を要約して」「複数のPDFを1つにまとめて」といった指示がそのまま通ります。見積書や仕様書のPDFを扱う場面で重宝しています。

marp-slide

Markdownのテキストからプレゼンスライドを自動生成するMarpに対応したSkillです。「この企画をスライドにして」と指示するだけで、テーマ設定や構成込みのスライドが出来上がります。PowerPointを開かずに提案資料を作れるのは、思っていた以上に時短になります。

開発・品質管理系

next-best-practices

Next.jsでの実装パターン、ファイル構成の慣習、パフォーマンス最適化などをAIに把握させておくSkillです。このサイト自体がNext.jsで動いているため、コードレビューや新機能追加の際に「ベストプラクティスに沿っているか」を常に意識した回答が返ってくるようになります。

supabase-postgres-best-practices

データベース操作の品質を上げるSkillです。クエリの書き方、インデックスの設計、RLSポリシーの考え方などをAIが把握した状態でコードを書いてくれます。スキーマ設計の相談をしたとき、ひと手間多い提案が返ってくるようになったのを実感しています。

skill-creator

「新しいSkillを作りたい」というときに使うSkillです。Skillの構造、書き方、どんな情報を含めるべきかをガイドしてくれます。自作Skillを増やすとき、最初の1本を書く参考として使えます。

デザイン・UI系

frontend-design

コンポーネントやページのUIを作るとき、デザインの質を上げるためのSkillです。単なる機能実装にとどまらず、ビジュアル面での提案を含む形で回答が変わります。「それっぽいUIが出てくる」状態から「ちゃんとデザインされたUIが出てくる」状態へ変わる印象です。

web-design-guidelines

アクセシビリティやUI設計の基本原則をAIに持たせておくSkillです。「このページのUIを確認して」と指示すると、見落としがちな観点からのフィードバックが返ってきます。

広告・ブランディング・ビジネス文書系

開発とは無縁に見えるカテゴリですが、こちらのほうが実務に直結する場面が多いかもしれません。

doc-coauthoring

文書を「一緒に作る」ことに特化したSkillです。いきなり「書いて」と指示するのではなく、まず目的・対象読者・伝えたい内容を対話で整理し、セクションごとに段階的に仕上げていくワークフローをAIが主導してくれます。提案書・企画書・報告書のように、「何を書くかから考えなければいけない」文書に向いています。

internal-comms

社内コミュニケーション文書のテンプレート集をSkillとして持つ仕組みです。進捗報告・ニュースレター・FAQ・ステータスレポートといった書式をあらかじめ定義しておくことで、「いつもの形式で」という指示だけで社内標準に合わせた文書が出てきます。チームや会社のフォーマットを自作Skillとして整備するためのベースとして参考にできます。

brand-guidelines

これは紹介しておきたい一本です。Anthropic公式のものはAnthropicのブランドルール(色・フォント・デザイン要素)が入っていますが、重要なのはその使い方の発想です。自社のブランドルールをSkillとして持つ、というコンセプトとして捉えると応用範囲が広がります。

たとえば広告や販促物を作る際、「うちの会社の色はこれ」「キャッチコピーのトーンはこういうもの」「使ってはいけない表現がある」といった情報をSkillにまとめておけば、AIが常にブランドを意識した提案を出してくれるようになります。広告制作・ブランディングを業務にしている会社にとっては、自社版を作って持っておく価値があります。

自作しているSkills

外部のSkillsが汎用的なのに対して、自作Skillsは「自社の仕事」に特化した内容です。ここが自作の一番の強みです。

analytics-cli-ga4-gsc

Google Analytics 4とSearch Consoleのデータを、コマンドライン経由で取得・分析するためのSkillです。「先週のページビュー上位を出して」「このキーワードで何位に表示されているか確認して」という指示を、AIが適切なCLIコマンドに変換して実行してくれます。このコラムを書いている時点でも、定期的なアクセス分析に使っています。

column-writing-guidelines(プロジェクトローカル)

このサイトのコラム記事を書くための執筆ガイドをまとめた自社コンテンツに特化したSkillです。文体・分量・構成・セキュリティ上の注意点などを記載してあります。AIに記事の下書きを作ってもらうとき、このガイドラインを読み込んだ状態でアウトプットが出てくるため、修正コストが大幅に減りました。

こちらはプロジェクトのフォルダ直下に置いているため、このサイトを開いているときだけ有効になります。案件ごとに別のガイドラインSkillを持てる、という使い方もできます。

自作Skillのハードルは思っているより低い

SkillはMarkdown形式のテキストファイルです。「こういう時はこうしてほしい」という指示を書くだけで作れます。プログラミングの知識は不要です。

最初の1本は「自分がAIに毎回説明していること」を書き出すところから始めるのがお勧めです。毎回伝えているプロジェクトの背景、使っているライブラリのバージョン、守ってほしいコーディングルール——それをまとめるだけでSkillになります。

使い込むほど精度が上がるという点では、Skillはむしろ育てるものに近いかもしれません。

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