スキルがエンコードするもの
エージェントは一般的なベストプラクティスは知っていますが、あなたのコードベース、ランブック、レビュー基準での「良い状態」は知りません。スキルはそのコンテキストを外部化し、毎回の会話で入力し直す必要をなくし、ベテランエンジニアの知見を一人のエンジニアが持つ暗黙知から、チーム全体のアーティファクトにします。| ドメイン | 例 |
|---|---|
| コードレビュー | 命名規則、API設計ルール、セキュリティレビューチェックリスト、パフォーマンスホットスポットパターン |
| インシデント対応 | エスカレーションポリシー、ランブック選択ルール、サービス固有のデバッグ順序 |
| クラウドオペレーション | アカウントタグ規則、環境プロモーションルール、コスト帰属ポリシー、コンプライアンス制約 |
| ドキュメント | スタイルガイド、用語集、文体ルール |
前提条件
- CloudThinkerワークスペース
- スキルを手動で作成する場合は SKILL.mdフォーマット の理解
スキルを作成する
スキルを記述または生成する
- Create with AI
- Write skill instructions
必要な内容を自然言語で説明して、スキル作成エージェントに下書きを作成させます。
- Create with AI をクリックしてチャットセッションを開きます。
- チームが適用する具体的なルールを一つ説明します — 命名規則、レビューチェックリスト項目、廃止警告など。
- エージェントがフロントマターと構造化された指示を持つSKILL.mdを生成します。
- 下書きを確認して Save をクリックします。
スキルを有効化して割り当てる
スキルはオンにして少なくとも一つの機能にスコープを設定するまで何もしません。機能に割り当てる
スキルが適用される機能にチェックを入れます。スキルは複数の機能に同時に属せます:
- Code Review — PRの分析中に適用
- Incident — インシデント調査と根本原因分析中に適用
- Assessment — インフラ評価中に適用
動作を確認する
割り当てられた機能でタスクをトリガーします — スキルがCode Reviewをカバーしている場合はプルリクエストを開きます。エージェントはエージェントループのAnalyzeフェーズで割り当てられたスキルを参照するため、エージェントの推論とコメントにルールが現れるはずです。成功状態: エージェントの出力が、あなたがルールを再度述べなくてもそのルールを引用または適用しています。そうでない場合は、指示が抽象的すぎる可能性があります — 具体的な例で書き直してテストし直してください。
スキルを管理する
詳細を表示
スキルカードをクリックして詳細ビューを開きます: 左にファイルツリー、右にレンダリングされたMarkdown。指示を最初から最後まで読んでください — あなたにとって曖昧なルールはエージェントにとっても曖昧です。
AIで編集
詳細ビューから Edit with AI をクリックして、会話を通じてスキルを改良します — 例の追加、曖昧さの解消、セクションの再構成。エージェントは変更を加える前に既存のコンテンツを読み込みます。削除
詳細ビューからスキルを永久に削除します。効果的なスキルの書き方
- 具体的に書く。 例を伴う具体的なルールは曖昧なガイドラインより優れています — 「命名スタイルに従う」より「複数単語のパスにはkebab-caseを使用する」の方が効果的です。
- スキルは1ドメインに絞る。 セキュリティルールとパフォーマンスガイドラインは別々にして、独立して割り当てられるようにします。
- 例から始める。 エージェントは抽象的な説明より実証されたパターンをより確実に따います。
- まず一つの機能でテストする。 新しいスキルを一つの機能で有効化し、実際の実行を数回確認してから、より広く割り当てます。
- 反復する。 レビュー結果やチームのフィードバックに基づいてスキルを磨くために Edit with AI を使用します。
次のステップ
Skill Format
SKILL.mdファイルの構造、フロントマターリファレンス、効果的な指示を書くためのベストプラクティスを学ぶ。
Skills Overview
CloudThinkerプラットフォームとエージェントワークフローにおけるSkillsの位置付けを理解する。


