SKILL.md ファイルとして定義します。このページでは、効果的なスキルを記述するために必要な情報をすべて説明します。
ファイル構成
/my-skill の呼び出しで利用されます) 。SKILL.md ファイルには、省略可能な YAML フロントマター と、スキル のプロンプト内容が含まれます。
Windows では、
%APPDATA% は通常 C:\Users\<YourUser>\AppData\Roaming に展開されます。フロントマター リファレンス
すべてのフロントマター項目
モデルのオーバーライド
model フィールドを利用すると、現在のセッションでアクティブなモデルとは別のモデルでスキルを実行できます。単純なタスクにはより高速なモデルを、複雑なタスクにはより高性能なモデルを使い分けたい場合に便利です。
--model CLI フラグと同じ値 (例: opus、sonnet、swe、codex) を使用します。完全な一覧については、Modelsを参照してください。スキル の完了後、セッションはそれまでアクティブだったモデルに戻ります。
サブエージェントとしてスキルを実行する
subagent: true
subagent: true を設定すると、デフォルトの subagent_general プロファイルを使用して、スキル をサブエージェントとして実行します。
agent: <profile>
agent フィールドを利用します。
agent の値は、登録済みのサブエージェントプロファイル名と一致している必要があります (subagent_explore / subagent_general などの組み込みプロファイル、またはユーザー定義のカスタムプロファイル) 。サブエージェントはそのプロファイルのシステムプロンプト、ツールの制限、モデルを継承し、スキル の内容がタスクになります。
agent と subagent の両方が設定されている場合は、agent が優先されます。両方が指定されている場合、スキル の model フィールドがサブエージェントプロファイルのモデルを上書きします。サブエージェントとして実行される スキル では、ネストされたサブエージェントは生成されません。無限再帰を防ぐため、スキル がすでにサブエージェント内で実行されている場合は、代わりにインラインで実行されます。
スキルを利用したサブエージェントのオーケストレーション
/health-check を呼び出すと、メインエージェントでオーケストレーターが実行されます。次に /research-changes が呼び出され、repo を調査するためのサブエージェントが起動されます。それが完了すると、/validate-tests が呼び出され、テストを実行する別のサブエージェントが起動されます。最後に、オーケストレーターが両方の結果を統合して最終サマリーを作成します。
サブエージェントのスキルは、ほかのスキルを呼び出すとき、そのスキルに subagent: true が設定されていても、決して サブエージェントを利用しません。代わりに、インラインで実行されます。つまり、ネストが際限なく深くなることを心配する必要はありません。オーケストレーションのパターンは常に 1 階層だけです。オーケストレーターがサブエージェントを起動し、それらのサブエージェントがそれ以外のすべてをインラインで実行します。
プロンプトの内容
権限
allow— これらのスコープはスキルの実行中に自動承認されますdeny— これらのスコープはスキルの実行中にブロックされますask— これらのスコープでは常にuserに確認を求めます
Skill permissions はセッションの基本権限を置き換えるのではなく、その上に追加されます。スキルは、より上位のレベル (project または組織の設定) で拒否されている権限を付与することはできません。
許可するツール
read, edit, grep, glob, exec
MCP ツールも許可できます:
使用例
コードレビュースキル
コンポーネントジェネレーター
デプロイチェックリスト
検索エキスパート
ヒント
プロンプトは焦点を絞る
スキルは1つのことを確実にこなせるようにしましょう。1つの巨大なスキルを作るのではなく、複数のスキルに分けて作成してください。
使用例を含める
プロンプト内で、望ましい出力の例をエージェントに示しましょう。
allowed-tools を利用する
利用できるツールを制限すると、スキルの安全性と予測しやすさが向上します。
/skill-name でテストする
スキルを呼び出して、出力が意図どおりになるまでプロンプトを調整しましょう。

