【ITニュース解説】Every Claude Code skill I maintain, in one repository

システムエンジニアが日常業務でAIを活用する際、特定のタスクを効率的にこなすための特別な機能が必要になることがある。ここで言う「スキル」とは、AIアシスタントであるClaude Codeに「〇〇を実行して」と指示したときに、具体的にどのような手順で作業を進めるかを定義したプログラムのようなものを指す。

この記事では、個々のタスクに特化した多くのスキルを、一つの場所にまとめて利用できるようにした「claude-skills」というプロジェクトについて解説する。元々、これらのスキルは、開発者が日々の仕事でClaude Codeに依頼するような、AWSアカウントの確認、アクセス設定のレビュー、セキュリティ脅威のモデリング、監査用の証拠作成、コードリポジトリの整理といった個別のタスクごとに、それぞれ別のリポジトリ（プログラムの保管場所）に分散して管理されていた。その数は最終的に11のリポジトリにも膨らみ、それら全てを利用しようとすると、一つ一つを別々にインストールする必要があり、手間がかかっていた。

そこで、開発者はこれらのスキルを一つに集約したリポジトリ「claude-skills」を作成した。これにより、必要なスキルをまとめて手軽にインストールできるようになり、利便性が格段に向上した。現在、このリポジトリには125ものスキルが、16の「プラグイン」と呼ばれるカテゴリに分類されて格納されている。スキルそのものの開発、テスト、修正は引き続き元のリポジトリで行われ、「claude-skills」はそれらの更新を自動的に同期して、常に最新の状態を保っている。利用者は、スキルをインストールする前に、そのスキルがどのような機能を提供するのかを、専用のカタログサイトで確認できる。

「claude-skills」に含まれるスキルは多岐にわたる。例えば、「エージェントセキュリティ」のカテゴリでは、AIがユーザーの代わりに特定のタスクを実行する「LLMエージェント」の脅威モデルを作成したり、プロンプトインジェクション（不正な命令）のレビューを行ったりするスキルがある。これは、AIが意図しない動作をしないようにセキュリティを強化するのに役立つ。

「AWSセキュリティ」のカテゴリには、AWSアカウントの構成を監査したり、セキュリティポリシー（SCP）を作成・評価したりするスキルが含まれる。特に、AIエージェントがAWS環境でどのような活動を行ったかを記録から追跡するスキルは、万が一の事態に原因究明を行う上で非常に重要となる。

「Microsoft 365ガバナンス」は、企業で広く使われるMicrosoft 365環境でのアクセス許可設定を評価し、CopilotなどのAIツール利用における情報漏洩リスクを未然に防ぐための分析スキルを提供する。

コンプライアンス遵守を支援する「コンプライアンス証拠」のカテゴリでは、ISO 27001やSOC 2といった情報セキュリティに関する国際的な認証取得に必要な証拠書類の作成を補助するスキルや、セキュリティアンケートのドラフト作成を行うスキルが含まれる。これは、監査対応の工数を削減し、正確な情報提供を支援する。

最も多くのスキルが集中しているのは「日常開発」のカテゴリで、コード品質のチェック、不要なコードの発見、テストの不安定要因の特定、インフラ自動化ツール（Terraform）を使った変更の承認プロセス、コード変更のセキュリティレビューなど、開発者が日々直面するさまざまな課題に対応するスキルが42種類も用意されている。

他にも、ドキュメントの正確性を検証したり、古くなったブランチ（開発中の派生作業）を特定して整理したりする「リポジトリエンジニアリング」のスキル、会議の議事録から決定事項やアクションを抽出する「作業方法」のスキルなど、開発プロセス全体を効率化するための幅広いツールが提供されている。さらに、Claude Code自体を安全に設定・運用するためのスキルや、GitHubのリポジトリ管理、Macのメンテナンスに関するスキルも含まれている。

これらのスキルを利用するには、Claude Codeの環境で特定のコマンドを実行するか、あるいはGitを使ってリポジトリを自身のコンピューターにクローンし、付属のPythonスクリプトを実行するだけで簡単にインストールできる。Pythonスクリプトは他のソフトウェアに依存しないため、誰でも手軽に導入できる設計になっている。

「claude-skills」は、その信頼性を維持するための仕組みも備えている。毎日自動で実行されるワークフローが、元のリポジトリから最新の変更を検出し、その差分を明確に示すプルリクエストとして通知する。これにより、利用者はスキルがどのように変更されたかを常に確認できる。また、各スキルがどの元のリポジトリから来たのか、どのコミット（変更履歴）に対応するのかが「SOURCES.json」というファイルに記録されており、透明性が確保されている。スキルの説明文も厳格なルールに基づいてチェックされ、「どのような時に使うべきか」「どのような用途には適さないか」「どのような制約があるか」が明確に記述されているため、利用者はスキルを正しく理解し、適切に使うことができる。もしスキルにバグが見つかった場合は、元のリポジトリに報告することで、修正がこの「claude-skills」リポジトリに同期される仕組みだ。

このプロジェクトの重要な特徴として、提供されるスキルはすべてオフラインで動作することが挙げられる。つまり、インターネット上のサービスと直接通信することはなく、ユーザーが用意したデータ（例えば、エクスポートされた設定ファイルや、作業中のコード）を基に処理を実行する。付属のスクリプトはネットワーク接続を行わず、ユーザーの利用状況を外部に送信する「テレメトリー」機能も含まれていない。もしライブデータが必要なスキルであっても、そのスキルはユーザーに「このコマンドを実行して、その結果を保存してください」と指示し、保存されたデータを処理する形をとる。これにより、機密情報の外部漏洩リスクを低減し、安心して利用できる環境を提供している。

各スキルのドキュメントには、「そのスキルが何を行わないか」も明記されている。例えば、セキュリティ関連の監査スキルが「問題なし」と報告したとしても、それはあくまで一つの側面からの評価であり、完全に安全であると保証するものではない点に注意が必要だ。利用者は、スキルが提供する結果を鵜呑みにせず、その限界を理解した上で、自身の判断と組み合わせて活用することが求められる。このプロジェクトはMITライセンスで提供されており、自由に利用、改変、配布ができる。

もしスキルが誤った結果を出したり、説明と異なる動作をしたりする場合には、そのスキルが元々開発されたリポジトリに問題を報告することが推奨される。これにより、開発者が直接問題に対応し、修正が行われる。もし特定の種類のスキルパックが全体的に不足していると感じる場合は、「claude-skills」リポジトリに新しいイシューを立てて、どのような機能が求められているかを提案できる。このように、コミュニティの協力によって、AIを活用した開発・運用支援ツールが日々進化していく。