Skill Creator
新しいスキルの作成、既存スキルの修正と改善、およびスキルパフォーマンスの測定を行います。ユーザーがスキルをゼロから作成、既存スキルの編集や最適化、スキルテストのための評価（evals）の実行、分散分析によるスキルパフォーマンスのベンチマーク、またはトリガー精度の向上のためのスキル説明の最適化を行いたい場合に使用します。
概要
新しいスキルを作成し、反復的に改善するためのスキルです。
ユースケース
導入方法
# Review source first
open https://github.com/anthropics/skills/blob/main/skills/skill-creator/SKILL.md手順書とスクリプトを確認した後、スキルフォルダをエージェントのスキルディレクトリにコピーまたはクローンしてください。
セキュリティ
Skill Creatorを使用してエージェント機能を開発または修正する場合、作成されたスキルがデータ処理およびシステムアクセスに関する確立されたセキュリティプロトコルを遵守していることを確認する必要があります。特にスキルが外部環境、ブラウザ、または機密性の高い研究データと相互作用する場合、意図しない実行パターンを防ぐために、新しく生成されたスキルのロジックを確認することが不可欠です。
関連Skills
MCP Builder
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適切に設計されたツールを通じて、LLMが外部サービスと連携できるようにする高品質な MCP (Model Context Protocol) サーバーを作成するためのガイドです。Python (FastMCP) または Node/TypeScript (MCP SDK) を使用して、外部APIやサービスを統合する MCP サーバーを構築する際に使用します。
Claude API
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Claude API / Anthropic SDK のリファレンス — モデルID、料金、パラメータ、ストリーミング、ツール利用、MCP、エージェント、キャッシュ、トークン計測、モデル移行。 TRIGGER — ターゲットファイルを開いて BEFORE を読んでください。「1行だけに見える」という理由でスキップしないでください。プロンプトに Claude/Anthropic の名称（Claude, Anthropic, Fable, Opus, Sonnet, Haiku, `anthropic`, `@anthropic-ai`, `claude-*`, `us.anthropic.*`, `[1m]`）が含まれる場合、またはユーザーが LLM（料金/モデル選択/制限/キャッシュ）について質問した場合は、常に実行してください。決して回答しないでください。
API And Interface Design
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安定した API とインターフェース設計をガイドします。API、モジュール境界、またはパブリックインターフェースの設計時に使用します。REST や GraphQL エンドポイントの作成、モジュール間の型コントラクトの定義、フロントエンドとバックエンドの境界設定を行う際に活用してください。
Browser Testing With Devtools
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Chrome DevTools MCP を介して実際のブラウザでテストを実行します。ブラウザで動作するものの構築やデバッグ時に使用します。DOM の検査、コンソールエラーのキャプチャ、ネットワークリクエストの分析、パフォーマンスのプロファイリング、または実際のランタイムデータによる視覚的出力の検証が必要な場合に使用してください。chrome-devtools MCP サーバーの設定が必要です。
Gh Address Comments
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GitHub プルリクエストのレビューフィードバックに対応します。未解決のレビュースレッド、リクエストされた変更、または PR 上のインラインレビューコメントを確認し、選択した修正を実装する場合に使用します。PR メタデータとフラットなコメントの読み取りには GitHub アプリを使用し、スレッドレベルの状態、解決ステータス、またはインラインレビューのコンテキストが重要な場合は、`gh` を介して同梱の GraphQL スクリプトを使用してください。
Gh Fix CI
openai/plugins
ユーザーがGitHub Actionsで実行される失敗したGitHub PRチェックのデバッグや修正を求めた際に使用します。PRのメタデータとパッチのコンテキストにはこのプラグインのGitHubアプリを使用し、承認された修正を実装する前に、Actionsのチェックとログの検査には`gh`を使用してください。