提供されたテキストは、AIコーディングエージェントの「スキル」の概念を説明しています。これは本質的に構造化された命令セットです。これらのスキルは、AIエージェントが successive sessions を超えて命令を忘れるという問題を克服するように設計されています。スキルは、SKILL.md という名前の単一ファイルを含むフォルダとして定義されます。このファイルには、YAML frontmatter と markdown body の2つの明確な部分があります。YAML frontmatter には、「name」と「description」が含まれます。description はエージェントのトリガーとして機能するため、ユーザーのリクエストに対して特定のスキルがいつ関連するかをエージェントに通知する上で重要です。markdown body には、ワークフロー、ルール、および例を含む、スキルの実際の命令が含まれます。この body はプレーンな markdown であり、frontmatter を超えるコードや設定は避けるべきです。次に、テキストはコミットメッセージスキルの「teardown」例でこの概念を説明しています。このスキルの frontmatter は、その目的とトリガーを明確に定義しています。ワークフローは、停止条件を含むコミットメッセージ生成のための5段階のプロセスを概説しています。ルールは、件名と本文の目的を分離したり、メタコメントを避けたりするような判断を強制するために提供されています。例は期待される出力を示しており、anti-patterns は回避すべき一般的な失敗モードを強調しています。テキストは、スキルの各部分が特定の目的を果たしていることを強調しています。description はトリガー用、steps は実行順序用、rules は判断用、example はフォーマット用、anti-patterns は拒否用です。新しいスキルを作成するには、まず description を書き、次に停止条件付きの番号付きワークフロー手順、次に判断ルール、具体的な例、そして最後に明示的な anti-patterns を記述する必要があります。重要な原則は、スキルを簡潔かつ集中させることであり、ルールは積極的に使用される場合にのみ含めることです。スキルは、フォルダをエージェントのスキルディレクトリに配置することでデプロイされ、その後、エージェントは description に基づいて自動的に認識して使用します。テキストはまた、コミットメッセージ、コードレビュー、会議議事録、技術校正、構造化されたリサーチのための、事前に作成された MIT ライセンスのスキルのリポジトリへのリンクも提供しています。スキルの基盤となる構造は安定しており、ユーザーは特定のワークフローに合わせてルールをカスタマイズできます。