SkillOpsとは:Googleの事例に見るAgent Skillの運用と保守
Googleが公開したAgent Skillの構築・テスト・拡張方法を基に、SkillOpsの運用と保守、比較評価の進め方を整理します。
Googleが公開したAgent Skillの構築・テスト・拡張方法を基に、SkillOpsの運用と保守、比較評価の進め方を整理します。
Claude、Codex、GitHub Copilotの企業利用を、契約席、AIの処理量、業務成果の3層に分け、予算上限とライセンス再配分を含む月次運用として整理します。
Codex Memoriesに残す好みや注意点と、AGENTS.mdで共有する必須ルールの違い、メモリの利用・生成を止める場面や見直しの判断基準を整理します。
AIに構成や下書きの作成を依頼する場合の著作権、責任、読者への開示方針を整理します。
AIで作ったブログ記事を公開する前に、構造チェックと人の承認を分け、作成したAIが自分の原稿を合格にしない12段階のレビュー手順を説明します。
AWSのAI BPRを、初めて触れる人にもわかるように整理します。公式記事に基づき、強み起点の4ステップとAIプロジェクトで検討したい観点を解説します。
Vibe Codingの本来の意味と、会話しながらAIに実装を任せる開発との違いを整理し、試作品と本番利用で人が確認すべき範囲を説明します。
AIに別の修正を依頼している流れで、本番向けビルドコマンドが実行された経緯と、その後に導入した承認制ルールの記録です。
AIは実在しないURLを参考文献候補として提示することがあります。このサイトで作ったURLチェックスクリプトの仕組みと、結果の分類方法を整理します。
AIにブログの構成や下書きの作成を依頼するときに、著者の体験談と外部事実を分け、どこに引用が必要かを判断するための実践ルールを整理します。
AIに別の作業を依頼していたところ、ナビゲーションのレイアウトが変更されていた経験から、UIを保護するルールをCLAUDE.mdに追加した経緯と効果を説明します。
AIを使って記事のドラフトを作成すると著者らしさが消えやすい問題に対し、my-blog-writing SKILLで文体・禁止表現・E-E-A-Tの確認基準を定義しました。ドラフト段階の品質を整え、著者が編集・レビューしやすい状態にする仕組みを整理します。
AIへの実装依頼の前に仕様書を書くことで、意図と異なる実装や繰り返し修正が減ります。Spec Firstという考え方と、仕様書の書き方を説明します。
繰り返し発生するAI作業の問題を、再現性・具体性・検証性の3条件でハーネスへ移すか判断する方法を整理します。
コーディングエージェントで作成したコードを、外部接続、データ変更、計算・変換、表示・デザインに分け、確認優先度をレビュー表として整理します。
AIへ依頼する前に確認したいリスク判定として、可逆性・影響範囲・検証のしやすさの3軸と、人間が握る判断領域を整理します。
Claude Codeへプロジェクト固有の前提を渡すCLAUDE.mdの書き方と、指示が動作を導く範囲を設定前後の例で説明します。