Skills: インストールと環境設定
最終更新:2026-08-31
工を善くしようとするなら、まず器を利するべきです。5分で Skills 開発環境を構築し、AI アシスタントに新しいスキルを覚えさせましょう。
1. 環境要件
| 項目 | 最低要件 | 推奨バージョン |
|---|---|---|
| AI コーディングアシスタント | Claude Code / OpenCode | 最新版 |
| Node.js | 18+ | 20+ |
| Git | 2.30+ | 最新版 |
| オペレーティングシステム | Windows / macOS / Linux | 任意 |
| エディタ | VS Code / Cursor | 最新版 |
環境の確認:
BASH
node --version # v20.11.0
git --version # git version 2.43.0
claude --version # Claude Code v1.0+ (使用する場合)
2. 各プラットフォームの Skills ディレクトリ
(1) Claude Code
BASH
# プロジェクトレベルの Skills(推奨、プロジェクトのバージョン管理に追従)
mkdir -p .claude/skills
# ユーザーレベルの Skills(全プロジェクトで共有)
mkdir -p ~/.claude/skills
(2) OpenCode
BASH
# プロジェクトレベルの Skills
mkdir -p skills
# ユーザーレベルの Skills
mkdir -p ~/.config/opencode/skills
(3) Cursor Rules
BASH
# プロジェクトレベルのルール
mkdir -p .cursor/rules
3. ディレクトリ構造の規約
規約に従った Skills プロジェクト構造:
TEXT
📖 参照専用
project/
├── .claude/
│ ├── skills/ # Claude Code スキルディレクトリ
│ │ ├── code-review.md # コードレビュースキル
│ │ ├── deploy.md # デプロイスキル
│ │ └── test-gen.md # テスト生成スキル
│ └── settings.json # Claude Code 設定
├── skills/ # OpenCode スキルディレクトリ
│ ├── code-review.md
│ └── deploy.md
├── .cursor/
│ └── rules/ # Cursor ルールディレクトリ
│ └── review.mdc
└── .gitignore
(1) 単一ファイル Skill フォーマット
各 Skill は1つの Markdown ファイルです:
MARKDOWN
---
name: code-review
description: "コードレビュースキル、セキュリティ問題とパフォーマンスのボトルネックを自動検出"
triggers:
- keyword: "review|レビュー"
- file_pattern: "**/*.{py,ts,js}"
tools:
- Read
- Grep
- Glob
---
# Code Review Skill
ユーザーがコードレビューをリクエストした時、以下のフローで実行:
1. 対象ファイルを読み込む
2. セキュリティ問題をチェック
3. パフォーマンスのボトルネックをチェック
4. レビューレポートを生成
(2) 複数ファイル Skill フォーマット
複雑な Skill は複数のファイルに分割できます:
TEXT
📖 参照専用
.claude/skills/code-review/
├── SKILL.md # メインスキルファイル
├── prompts/ # プロンプトテンプレート
│ ├── security.md
│ └── performance.md
├── examples/ # サンプル
│ └── sample-review.md
└── config.yaml # 追加設定
4. Skills 有効化の設定
(1) 自動ロード
Skills を対応ディレクトリに配置すると自動的に利用可能になり、追加設定は不要です。
(2) 手動参照
一部のプラットフォームでは、Skill を明示的に参照できます:
JSON
// .claude/settings.json
{
"skills": [
"code-review",
"deploy",
"test-gen"
]
}
(3) 条件付き有効化
YAML
# 特定のブランチでのみ有効化
triggers:
- condition: "git_branch == 'main'"
- condition: "file_changed matches '**/api/**'"
5. 環境の確認
テスト用 Skill を作成して環境設定が成功したことを確認します:
MARKDOWN
---
name: hello-skill
description: "テストスキル、環境設定を確認"
triggers:
- keyword: "hello-skill"
---
# Hello Skill
ユーザーが "hello-skill" と言った時、返信:
"Skills 環境設定成功!現在のプロジェクト:{project_name}、利用可能ツール:Read、Write、Bash"
Alice は上記の手順でディレクトリとテスト Skill を作成後、"hello-skill" と入力するとすぐにレスポンスが確認できました。Bob は言います:「5分で動かせるなんて、CI/CD の設定よりずっと簡単だ。」
❓ よくある質問
Q プロジェクトレベルとユーザーレベルの Skills の違いは何ですか?
A プロジェクトレベルの Skills はプロジェクトの
.claude/skills/ ディレクトリに配置し、プロジェクトの Git 管理に追従してチームで共有します;ユーザーレベルの Skills は ~/.claude/skills/ に配置し、全プロジェクトで利用可能ですがバージョン管理には入りません。Q 異なるプラットフォームの Skill は相互に利用できますか?
A コアのプロンプト部分は共通ですが、トリガーやツールバインディングの構文はプラットフォームごとに異なります。Markdown を主体とし、プラットフォーム固有の設定は条件コメントで分離することをお勧めします。
Q Skill ファイル名に命名規約はありますか?
A kebab-case の命名をお勧めします(例:
code-review.md)。名前は name フィールドと一致させると管理しやすいです。📖 まとめ
- 各プラットフォームの Skills ディレクトリの場所は異なりますが、コア構造は同じです
- 単一ファイル Skill は Markdown + YAML frontmatter で定義します
- プロジェクトレベルの Skills は Git バージョン管理に追従し、ユーザーレベルはグローバルに利用可能です
- hello-skill で環境設定が成功したかテストしましょう
📝 練習問題
- 基礎問題(難易度⭐):使用している AI コーディングアシスタントに Skills ディレクトリを作成し、hello-skill テストを作成してください。
- 応用問題(難易度⭐⭐):プロジェクトの Skills ディレクトリ構造を設計し、少なくとも3つのスキルファイルの計画を含めてください。
- チャレンジ問題(難易度⭐⭐⭐):現在のプロジェクトが使用する AI プラットフォームを自動検出し、対応する Skills ディレクトリとサンプルファイルを作成するスクリプトを書いてください。