すべてのチームに、人の頭の中にある組織的知識があります。Sarahだけが知っているデプロイメントチェックリスト。誰も見つけられないGoogle Docにあるデータ分類体系。四半期ごとに変わるインシデント対応手順。
RAGシステムはドキュメントを小さな断片にチャンク化し、最も関連性の高いフラグメントを取得することでこれを解決しようとします。事実の検索には有効ですが、AIがタスクを正しく実行するために完全で構造化された指示が必要な場合には崩壊します。
本日Skillsをリリースします — AIエージェントがオンデマンドでロードできる完全で権威あるドキュメントを提供する新しい方法です。
Skills vs. RAG：異なるジョブに異なるツール
| RAG（ナレッジベース） | Skills | |
|---|---|---|
| ドキュメントサイズ | 500トークンのフラグメントにチャンク化 | 完全ロード（最大50KB） |
| 取得方法 | セマンティック類似性検索 | 名前で明示的 |
| 最適な用途 | 多くのドキュメントにまたがる事実の質問 | ステップバイステップの手順 |
| 呼び出し | 自動（コンテキスト注入） | オンデマンド（/skill:name） |
| スコープ | アカウントまたは部門 | アカウントまたは部門 |
RAGを検索エンジン、Skillsを本棚と考えてください。どこを探すか分からない時は検索します。どの本が必要か正確に分かっている時は本を取ります。
Skillsの仕組み
Skillの作成
Skillは名前、タイトル、部門スコープ、タグを持つMarkdownドキュメントです。Skillsページまたはapi経由で作成：
# Deployment Pipeline
## Prerequisites
- Ensure all tests pass on the `main` branch
- Check that staging environment is healthy
## Steps
1. Create a release branch: `git checkout -b release/v{version}`
2. Run the build: `npm run build`
3. Deploy to staging: `make deploy-staging`
4. Run smoke tests: `npm run e2e:smoke`
5. If smoke tests pass, deploy to production: `make deploy-prod`
6. Tag the release: `git tag v{version}`
## Rollback
If anything goes wrong after production deployment:
1. Revert to previous version: `make rollback`
2. Notify #engineering in Slack
3. Create an incident report会話でのSkillの使用
チャットで名前を指定してSkillを呼び出します：
You: /skill:deployment-pipeline Deploy version 2.4.1 to productionエージェントがデプロイメントパイプラインドキュメント全体をコンテキストにロードし、ステップバイステップで従います。推測や即興ではなく — 完全で権威ある指示に従います。
エージェント主導のSkilディスカバリー
会話型エージェントにはプロアクティブなSkill使用のための2つの組み込みツールがあります：
list_skills— 現在の部門で利用可能なSkillsを発見load_skill— エージェントが専門知識が必要と判断した時に名前でSkillをロード
つまり「最新バージョンをデプロイして」と言えば、エージェントは：
- これがデプロイメントタスクと認識
list_skillsを呼び出して利用可能なSkillsをチェックdeployment-pipelineを見つけてロード- 文書化された手順に従う
部門スコーピング
Skillsはレシピやワークフローと同様に部門にスコープされます。エンジニアリングチームのデプロイメントプレイブックがマーケティングチームのSkillリストを散らかすことはありません。管理者はすべての部門に表示されるアカウント全体のSkillsを作成できます。
実用的なユースケース
エンジニアリング：
- 環境ごとのデプロイメント手順
- インシデント対応ランブック
- コードレビューチェックリスト
- アーキテクチャ決定記録
オペレーション：
- 標準業務手順
- ベンダーオンボーディングチェックリスト
- ミーティングファシリテーションガイド
セールス：
- ディスカバリーコールフレームワーク
- 異論処理プレイブック
- 競合ポジショニングガイド
コンプライアンス：
- 監査準備チェックリスト
- データ分類手順
- 規制報告ワークフロー
制限とキャッシング
Skillsは会話コンテキストに注入される完全なドキュメントであるため、合理的な制限を設けています：
- Skillあたり最大50KB（約12,000トークン）
- アカウントあたり100 Skills、部門あたり50
- 1つの会話ターンで同時にロードできるSkills数は3
- Skill名はRedisにキャッシュ（5分TTL）され、メッセージごとのFirestore読み取りを回避
Skillのロードが会話をモデルのコンテキスト制限を超える場合、エージェントは警告し、新しい会話の開始またはより大きなコンテキストウィンドウを持つモデルの使用を提案します。
始め方
- サイドバーのSkillsに移動
- Create Skillをクリック
- Markdownコンテンツを記述
- 部門スコープとタグを設定
- 任意の会話で
/skill:nameを使用
SkillsはProプラン以上で利用可能です。最初のSkillを作成。