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213-0011 神奈川県川崎市高津区久本3-6-7-303

© 2026 ID INC. All rights reserved

claude-skills/スキル
SKILLOfficialdevelopment

output-dev-skill-file

プラグイン
outputai
ソース
GitHub で見る ↗
説明

Output フレームワーク(出力形式の統一的な仕組み)の遅延ロード式(必要になるまで読み込みを待つ)命令システム用の .md ファイルを作成します。 次のような場合に使用: - プロンプト(指示文)にスキルを追加する - スキルの読み込み設定を行う - スキルの呼び出しに問題がないか調べる

原文を表示

Create .md skill files for Output framework's lazy-loaded instruction system. Use when adding skills to prompts, configuring skill loading, or debugging skill resolution.

ユースケース
  • プロンプトにスキルを追加する
  • スキルの読み込み設定を行う
  • スキルの呼び出し問題を調べる
本文(日本語訳)

スキルファイルの作成方法

概要

このスキルは、Outputフレームワークのスキルシステム用に.md形式のスキルファイルを作成する方法をまとめたものです。スキルは遅延読み込み(プログラムが実際に必要になるまで読み込みを待つ仕組み)される命令セットで、プロンプトを軽量に保ちます。LLMはシステムメッセージでスキル名と説明のリストを確認したあと、load_skillツールを呼び出して、必要に応じて詳細な指示を取得します。

重要: これはフレームワークスキル(LLMが実行時に読み込む.mdファイル)です。Claude Codeプラグインスキルではありません。命名は似ていますが、システムは独立しています。

このスキルの使用場面

  • 再利用可能な命令セットをLLMプロンプトに追加する場合
  • プロンプトの前置き部分にスキルパスをリストアップする場合
  • スキル解決やload_skillツールの問題をデバッグする場合
  • 複数のプロンプト間で共有する専門知識を整理する場合

フォルダ配置の規則

スキルファイルはプロンプトファイルの隣にあるskills/フォルダに配置します。プロンプトの前置き部分で、そのフォルダ(または個別ファイル)をリストアップしてください。同じフォルダにあるskills/ディレクトリは、プロンプトから明示的に指定されない限り読み込まれません。

src/workflows/{workflow-name}/
├── workflow.ts
├── steps.ts
├── types.ts
└── prompts/
    ├── writing_assistant@v1.prompt
    └── skills/
        ├── clarity_guidelines.md
        ├── response_format.md
        └── structure_guide.md

skills/フォルダはワークフロー全体のルートではなく、プロンプトファイルの場所を基準として指定します。

スキルファイルの形式

スキルファイルはマークダウン形式のドキュメントで、オプションのYAML前置き部分を持ちます。

---
name: clarity_guidelines
description: 技術文書を明確で読みやすくするルール
---

# わかりやすさのガイドライン

技術文書をレビューまたは作成するときの注意点:

1. **文の長さ**: 可能な限り、1文は25語以下にしてください。
   複雑な考え方は複数の文に分けてください。

2. **能動態**: 受動態(「関数により X が返される」)より、
   能動態(「関数は X を返す」)を使ってください。

3. **専門用語**: 技術用語は初出時に定義してください。
   説明のない頭文字略語は避けてください。

4. **具体例**: すべての抽象的な概念には具体例がつくようにしてください。

このスキルを適用するときは、違反を指摘し、改善案を提案してください。

前置き部分のフィールド

フィールド 必須 デフォルト 説明
name いいえ ファイル名から.mdを除いたもの LLMがload_skillで使用する識別子
description いいえ nameと同じ システムメッセージに表示され、LLMがスキルを読み込むかどうかを判断するのに使われます
本文 はい — LLMがload_skillを呼び出したときに返される詳細な指示

前置き部分を省略した場合、ファイル名(.mdを除く)が名前と説明の両方として使用されます。前置き部分のないclarity_guidelines.mdというファイルは、name: "clarity_guidelines"とdescription: "clarity_guidelines"になります。

説明文は充実したものを書いてください。説明はシステムメッセージに表示され、LLMがスキルを読み込むかどうかを判断するのに使われます。「わかりやすさのガイドライン」より「技術文書を明確で読みやすくするルール」のほうが適切です。

スキルがどのように読み込まれるか

プロンプトのYAML前置き部分でスキルパスをリストアップしてください。パスはプロンプトファイルからの相対パスで、個別の.mdファイルやファイルがまとめられたディレクトリを指定できます。(以下のモデル情報は2026年5月4日時点のもので、output-dev-model-selectionで最新版を確認してください。)

---
provider: anthropic
model: claude-sonnet-4-6
maxOutputTokens: 2048
skills:
  - ./skills
  - ../shared_skills/tone_guide.md
---

<system>
あなたは技術文書作成の専門家です。
スキルを適用する前に、load_skillを使用して、各スキルの詳細な指示を取得してください。
</system>

<user>
以下の{{ content_type }}コンテンツを{{ focus }}に焦点を当ててレビューしてください。

コンテンツ:
{{ content }}
</user>

実行時にOutputは、リストアップされたパスを読み込み、以下の処理をします:

  1. 利用可能なスキルの概要をシステムメッセージに追加します
  2. LLMが呼び出せるload_skillツールを挿入します

プロンプトの前置き部分にスキルパスをリストアップしてください。

プロンプトがスキルを読み込まない場合は、skillsを省略するか(またはskills: []を設定するか)してください。同じディレクトリ内の他のプロンプトで使われている隣接するskills/フォルダが自動的に引き継がれることはありません。

完全な例

スキルファイル

---
name: response_format
description: すべてのレビュー応答の標準的なフォーマット要件
---

# 応答フォーマット

すべての応答は、「OUTPUT_COMPLETE」という文字列で終了する必要があります。独立した1行として記述してください。

レビューを以下のように構成してください:

1. **要約**: コンテンツの品質に関する2~3文の概要
2. **問題点**: 見つかった特定の問題の番号付きリスト
3. **改善案**: 各問題に対する実行可能な改善提案
4. **スコア**: 全体的な品質スコア(0~100)

OUTPUT_COMPLETE

スキルを使用するプロンプトファイル

---
provider: anthropic
# 2026年5月4日時点 - 最新版は output-dev-model-selection を実行して確認してください
model: claude-sonnet-4-6
maxOutputTokens: 2048
skills:
  - ./skills
---

<system>
あなたは技術文書作成の専門家です。
スキルを適用する前に、load_skillを使用して、各スキルの詳細な指示を取得してください。
レビュー後は、具体的な問題と改善案を含む構造化されたフィードバックを提供してください。
</system>

<user>
以下の{{ content_type }}コンテンツを{{ focus }}に焦点を当ててレビューしてください。

コンテンツ:
{{ content }}
</user>

プロンプトを使用するステップ

import { step, z } from '@outputai/core';
import { Agent, aiSdk } from '@outputai/llm';

export const reviewContent = step( {
  name: 'reviewContent',
  description: '専門知識を活かしたスキルを使用してコンテンツをレビューする',
  inputSchema: z.object( {
    content: z.string(),
    content_type: z.string(),
    focus: z.string()
  } ),
  outputSchema: z.object( {
    summary: z.string(),
    issues: z.array( z.string() ),
    suggestions: z.array( z.string() ),
    score: z.number()
  } ),
  fn: async input => {
    const agent = new Agent( {
      prompt: 'writing_assistant@v1',
      variables: input,
      output: aiSdk.Output.object( {
        schema: z.object( {
          summary: z.string().describe( '2~3文の概要' ),
          issues: z.array( z.string() ).describe( '見つかった特定の問題' ),
          suggestions: z.array( z.string() ).describe( '実行可能な改善提案' ),
          score: z.number().describe( '品質スコア 0~100' )
        } )
      } )
    } );
    const { output } = await agent.generate();
    return output;
  }
} );

ベストプラクティス

1. 焦点を絞ったスキルを作成する

各スキルは専門知識の領域を1つカバーしてください。1つの大きなスキルより、複数の焦点を絞ったスキルを優先してください。

skills/
├── clarity_guidelines.md      # 文章のわかりやすさ
├── structure_guide.md         # ドキュメント構造
└── response_format.md         # 出力フォーマット

2. 説明文を詳しく書く

説明文はシステムメッセージに表示されます。LLMがいつこのスキルを読み込むべきか明確にしてください。

---
name: clarity_guidelines
description: 技術文書を明確で読みやすくするルール
---

以下は避けてください:

---
name: clarity_guidelines
description: clarity_guidelines
---

3. 見出しとリストで指示を構成する

マークダウンの見出しとリストを使って、スキャンしやすい指示にしてください。

# わかりやすさのガイドライン

## ルール
1. 1文は25語以下に保つ
2. 能動態を使う
3. 専門用語は初出時に定義する

## 指摘すべき場合
- 30語以上の文
- 手引き内の受動態
- 説明のない頭文字略語

4. 実行可能なガイダンスを含める

スキルが何についてのものかだけでなく、LLMが何をすべきかを伝えてください。

このスキルを適用するときは、違反を指摘し、改善案を提案してください。

確認チェックリスト

  • [ ] プロンプトの前置き部分にスキルパスがリストアップされている(skills: ./skillsまたは具体的なファイル)
  • [ ] 各スキルの前置き部分に明確で詳しいdescriptionが記載されている
  • [ ] スキルの本文に実行可能な指示が含まれている
  • [ ] プロンプトファイルのシステムメッセージでload_skillに触れている
  • [ ] リストアップされたパスがプロンプトファイルからの相対パスで指定されている
  • [ ] スキルを読み込まないプロンプトはskillsを省略するか、skills: []を設定している
  • [ ] スキルが焦点を絞られている(ファイルごとに専門知識の領域は1つ)
  • [ ] ツールループの上限が10でない場合、プロンプトの前置き部分でmaxStepsが設定されている

関連スキル

  • output-dev-prompt-file - スキルを使用する.promptファイルの作成方法
  • output-dev-agent-class - Agentクラスでスキルを使用する方法
  • output-dev-step-function - ステップ関数でスキルを使用する方法
  • output-dev-folder-structure - スキルファイルの配置場所について
原文(English)を表示

Creating Skill Files

Overview

This skill documents how to create .md skill files for the Output framework's skills system. Skills are lazy-loaded instruction packages that keep prompts lightweight. The LLM sees a list of skill names and descriptions in the system message, then calls a load_skill tool to retrieve full instructions on demand.

Important: These are framework skills (.md files loaded by LLMs at runtime), not Claude Code plugin skills. The naming is similar but the systems are separate.

When to Use This Skill

  • Adding reusable instruction sets to LLM prompts
  • Listing skill paths in prompt frontmatter
  • Debugging skill resolution or load_skill tool issues
  • Organizing shared expertise across multiple prompts

Location Convention

Skill files live in a skills/ folder next to the prompt file. List that folder (or individual files) in the prompt frontmatter. A sibling skills/ directory is not loaded unless the prompt names it:

src/workflows/{workflow-name}/
├── workflow.ts
├── steps.ts
├── types.ts
└── prompts/
    ├── writing_assistant@v1.prompt
    └── skills/
        ├── clarity_guidelines.md
        ├── response_format.md
        └── structure_guide.md

The skills/ folder is relative to the prompt file location, not the workflow root.

Skill File Format

Skill files are markdown documents with an optional YAML frontmatter block:

---
name: clarity_guidelines
description: Rules for writing clear, readable technical content
---

# Clarity Guidelines

When reviewing or writing technical content for clarity:

1. **Sentence length**: Keep sentences under 25 words when possible.
   Break complex ideas into multiple sentences.

2. **Active voice**: Prefer active voice ("The function returns X")
   over passive ("X is returned by the function").

3. **Jargon**: Define technical terms on first use.
   Avoid unnecessary acronyms without explanation.

4. **Concrete examples**: Every abstract concept should have
   a concrete example.

When applying this skill, flag any violations you find
and suggest improvements.

Frontmatter Fields

Field Required Default Description
name No Filename without .md Identifier the LLM uses with load_skill
description No Same as name Shown in system message, helps LLM decide when to load
Body Yes - Full instructions returned when LLM calls load_skill

If you omit the frontmatter entirely, the filename (without .md) is used as both the name and description. A file named clarity_guidelines.md with no frontmatter gets name: "clarity_guidelines" and description: "clarity_guidelines".

Write good descriptions. They appear in the system message and are what the LLM uses to decide whether to load a skill. "Rules for writing clear, readable technical content" is better than "clarity_guidelines".

How Skills Are Loaded

List skill paths in the prompt YAML frontmatter. Paths resolve relative to the prompt file and can be individual .md files or directories of .md files. (Model lines below are current as of 2026-05-04 - refresh via output-dev-model-selection.)

---
provider: anthropic
model: claude-sonnet-4-6
maxOutputTokens: 2048
skills:
  - ./skills
  - ../shared_skills/tone_guide.md
---

<system>
You are an expert technical writing assistant.
Use load_skill to get full instructions for any skill before applying it.
</system>

<user>
Review the following {{ content_type }} content focusing on {{ focus }}.

Content:
{{ content }}
</user>

At runtime, Output loads the listed paths and:

  1. Adds a summary of available skills to the system message
  2. Injects a load_skill tool the LLM can call

List skill paths in the prompt frontmatter.

Omit skills (or set skills: []) when a prompt should load none. A sibling skills/ folder used by other prompts in the same directory is not inherited.

Complete Example

Skill File

---
name: response_format
description: Standard format requirements for all review responses
---

# Response Format

Every response MUST end with the exact string "OUTPUT_COMPLETE" on its own line.

Structure your review as follows:

1. **Summary**: 2-3 sentence overview of the content quality
2. **Issues**: Numbered list of specific problems found
3. **Suggestions**: Actionable improvements for each issue
4. **Score**: Overall quality score from 0-100

OUTPUT_COMPLETE

Prompt File Using Skills

---
provider: anthropic
# current as of 2026-05-04 - run output-dev-model-selection for the latest
model: claude-sonnet-4-6
maxOutputTokens: 2048
skills:
  - ./skills
---

<system>
You are an expert technical writing assistant.
Use load_skill to get the full instructions for any skill before applying it.
After reviewing, provide structured feedback with specific issues and suggestions.
</system>

<user>
Review the following {{ content_type }} content focusing on {{ focus }}.

Content:
{{ content }}
</user>

Step Using the Prompt

import { step, z } from '@outputai/core';
import { Agent, aiSdk } from '@outputai/llm';

export const reviewContent = step( {
  name: 'reviewContent',
  description: 'Review content using skills for specialized expertise',
  inputSchema: z.object( {
    content: z.string(),
    content_type: z.string(),
    focus: z.string()
  } ),
  outputSchema: z.object( {
    summary: z.string(),
    issues: z.array( z.string() ),
    suggestions: z.array( z.string() ),
    score: z.number()
  } ),
  fn: async input => {
    const agent = new Agent( {
      prompt: 'writing_assistant@v1',
      variables: input,
      output: aiSdk.Output.object( {
        schema: z.object( {
          summary: z.string().describe( '2-3 sentence overview' ),
          issues: z.array( z.string() ).describe( 'Specific problems found' ),
          suggestions: z.array( z.string() ).describe( 'Actionable improvements' ),
          score: z.number().describe( 'Quality score 0-100' )
        } )
      } )
    } );
    const { output } = await agent.generate();
    return output;
  }
} );

Best Practices

1. Write Focused Skills

Each skill should cover one area of expertise. Prefer multiple focused skills over one large skill:

skills/
├── clarity_guidelines.md      # Writing clarity
├── structure_guide.md         # Document structure
└── response_format.md         # Output formatting

2. Write Descriptive Descriptions

The description appears in the system message. Make it clear when the LLM should load this skill:

---
name: clarity_guidelines
description: Rules for writing clear, readable technical content
---

Not:

---
name: clarity_guidelines
description: clarity_guidelines
---

3. Structure Instructions with Headers

Use markdown headers and lists for scannable instructions:

# Clarity Guidelines

## Rules
1. Keep sentences under 25 words
2. Prefer active voice
3. Define jargon on first use

## When to Flag
- Sentences over 30 words
- Passive voice in instructions
- Undefined acronyms

4. Include Actionable Guidance

Tell the LLM what to do with the skill, not just what the skill is about:

When applying this skill, flag any violations you find and suggest improvements.

Verification Checklist

  • [ ] Prompt frontmatter lists skill paths (skills: ./skills or explicit files)
  • [ ] Each skill has a clear, descriptive description in frontmatter
  • [ ] Skill body contains actionable instructions
  • [ ] Prompt file mentions load_skill in the system message
  • [ ] Listed paths resolve relative to the prompt file
  • [ ] Prompts that should load no skills omit skills (or set skills: [])
  • [ ] Skills are focused (one area of expertise per file)
  • [ ] Prompt frontmatter sets maxSteps when the tool-loop ceiling should not be 10

Related Skills

  • output-dev-prompt-file - Creating .prompt files that use skills
  • output-dev-agent-class - Using the Agent class with skills
  • output-dev-step-function - Using skills in step functions
  • output-dev-folder-structure - Understanding skill file locations

原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。