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Claude Skills ちょっと分かってきた。 Skillsの情報を外に出して概要のみを保持することで、コンテキストの消費量を削減するだけでなく、効率的にツールを利用が出来る機能。 ① Skillsの概要 (YAML形式のメタデータ) ② Skillsの中身 ③ Skillsに付随する追加情報 ① -> ② (-> ③) の順で必要に応じて中身を参照する。これらのSkills に関する情報のロードを調整することで効率的にドメイン特化の能力を与えられる。 Claude Skillsはシステムプロンプトレベルで①がロードされて「こんなSkillsをあなたは持っていて使えますよ」というAIエージェントに教えるので、MCPツールよりもちゃんとツールを認識してくれると理解。しかも概要レベルしか最初にロードしないので100 tokensほどしか消費せず、MCPツールの大量のコンテキストを消費する問題が発生しない。 また必要な時にSkillsの中身をロードするということは、直近のコンテキストにSkillsの情報が載るので、コンテキストエンジニアリングの観点でもAIエージェントフレンドリーだと思う。 ただ Tokens unlimited というのは若干誇張で、Skillsを使う時に②の使い方についてのSKILL .mdをロードするので、その際にコンテキストを消費する。Skillsを用意しておくだけであれば、コンテキストサイズをあまり気にしなくていいという理解。 どれくらいの粒度でSkillsを作成するべきかは、実際に試しながら調べていこうと思う。