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Update public docs and landing copy to the current 14-runtime list; add Qoder / Trae CLI across localized docs. Follow-up: finish JA tool counts (tasks.ja / skills.ja) and align localized Trae section anchors with the /providers#trae links. Closes #4945 Co-authored-by: vicksiyi <zeroicework@163.com>
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title: スキル
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description: エージェントに「ナレッジパック」を取り付けましょう — Anthropic Agent Skills オープン標準と互換性があります。
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import { Callout } from "fumadocs-ui/components/callout";
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スキルは[エージェント](/agents)のための**ナレッジパック**です — `SKILL.md` 1 つと、任意の補助ファイル（スクリプト、設定、参照テンプレート）で構成され、エージェントに「この種のタスクに出くわしたら、こう考えてこう動け」と伝えます。Multica は [Anthropic Agent Skills](https://agentskills.io) オープン標準を採用しているため、Anthropic 公式リポジトリ、ClawHub、skills.sh などから取得した、標準に準拠したどのスキルでも直接インポートできます。
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## ワークスペーススキルとローカルスキル
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Multica は 2 つのスキルソースに対応しています。
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- **ワークスペーススキル** — Multica のクラウドに保存されます。エージェントに取り付けると、タスク実行時にあなたのデーモンへ同期されます。これが**チーム全体でスキルを共有する標準的な方法**です。
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- **ローカルスキル** — あなたのマシン上のディレクトリに存在します。あなたが要求すると、[デーモン](/daemon-runtimes)がマシンをスキャンし、どれをワークスペースに取り込むかを手動で選びます。デーモンは**2 つのルートを優先順位順に**確認します。まずランタイム自身のスキルディレクトリ（各 AI コーディングツールには慣例的なデフォルトパスがあります。例: Claude Code の `~/.claude/skills/`）、次にツール横断の汎用ディレクトリ `~/.agents/skills/`（Codex や Gemini CLI などのエコシステムが共有する場所）です。同じスキル名が両方に存在する場合は**プロバイダー専用ディレクトリが優先**されるため、汎用ルートは*追加の*スキルを表示するだけで、既存スキルの解決結果を変えることはありません。
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ほとんどの場合は**ワークスペーススキル**が望ましいでしょう。一度インポートすれば、すべてのチームメイトのエージェントが使えるからです。ローカルスキルは、まずローカルでテストしたい場合や、内容に機密性の高いローカル資料が含まれる場合に適しています。
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## リポジトリスコープのスキル
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リポジトリスコープのスキルは想定された挙動です。一部の AI コーディングツールは、`.claude/skills/`、`.cursor/skills/`、`.opencode/skills/`、`.agents/skills/` など、**リポジトリにコミットされたプロジェクトレベルのスキル**を検出します。Multica のタスクがそのリポジトリをチェックアウトすると、それらのファイルは作業ディレクトリに残り、基盤となるツールが自身のネイティブ探索ルールで読み込めます。そのリポジトリで使うためだけに、これらの repo skills を Multica へインポートする必要はありません。また Multica は、それらをワークスペーススキルレジストリへ自動インポートしません。
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プロジェクトレベルの探索に対応するツールでは、ワークスペーススキルも同じプロバイダー固有の場所へ同期されます。ワークスペーススキルが既存のリポジトリスキルディレクトリと衝突する場合、Multica はリポジトリのファイルを上書きせず、`review-helper-multica` のような兄弟名でワークスペースコピーを書き込みます。そのためツールには、調整後の名前を持つワークスペースコピーを含めて両方のスキルが見えることがあります。
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## スキルをインポートする
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ワークスペーススキルは 4 つのソースから取得します。
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- **新規作成** — UI で `SKILL.md` と関連ファイルを直接作成します
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- **GitHub から** — リポジトリ URL を貼り付けると（例: `https://github.com/owner/repo/tree/main/skills/my-skill`）、Multica がそのディレクトリの `SKILL.md` とすべてのファイルを取得します
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- **ClawHub から** — [ClawHub](https://clawhub.io) 公開マーケットプレイスで検索し、バージョンを選択してインポートします
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- **ローカルから** — デーモンがあなたのマシンのスキルディレクトリをスキャンし、ワークスペースに取り込むものを選びます
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個々のファイルもスキルパック全体も容量の上限があります（GitHub からインポートする際の単一ファイルの上限は約 1 MB）。正確なルールはインポートダイアログに表示され、上限を超えるとエラーが返されます。
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## エージェントに取り付ける
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インポートしたスキルは、**特定のエージェントに取り付けて**初めて効果を発揮します。1 つのエージェントに複数のスキルを取り付けられ、1 つのスキルを複数のエージェントに取り付けることもできます。
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取り付けた後は、エージェントが次にタスクを開始するときにスキルを取り込みます — 各 AI コーディングツールには固有のスキル探索パスがあり（Claude Code は `.claude/skills/`、Cursor は `.cursor/skills/`、Antigravity は `.agents/skills/` などを使用）、Multica が正しい場所にファイルを自動的に配置します。**ただし、3 つのツール（Gemini、Hermes、OpenClaw）は現在、汎用のフォールバックパス `.agent_context/skills/` を使用しており、これらのツールが実際にそのパスからスキルを読み込むかどうかはツール自体に依存します。** 完全なパスマッピングと、ネイティブ探索とフォールバックの区別は [AI コーディングツール比較 → スキルファイルが置かれる場所](/providers#where-skill-files-go)にあります。
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スキルの内容を編集した後は、**新しく作成されたタスクだけが新しいバージョンを取り込みます** — すでに実行中のタスクは以前のスキルをそのまま使い続けます。
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## サードパーティスキルの安全性
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GitHub や ClawHub からインポートしたスキルには、スクリプトや実行可能なコンテンツが含まれることがあります。Multica 自体はそれらを**署名も、監査も、サンドボックス化もしません** — スキルの内容はそのまま対応する AI コーディングツールに渡され、ツールがそれを実行可能なものとして扱うかどうかはツール次第です。
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<Callout type="warning">
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**サードパーティスキルをインポートする前に、`SKILL.md` と同梱されるすべてのファイルを確認してください。**
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2026 年 2 月に発生した「ClawHavoc」事件では、人気のスキルパックに仕込まれた悪意ある指示が、影響を受けたユーザーの API キーを盗み出しました。ClawHub はその後 VirusTotal スキャンを追加しましたが、**自動スキャンはあなた自身の確認の代わりにはなりません。**
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**信頼できるソースからのみインポートしてください。** 機密データが関わるプロジェクトでは、自分で書いたローカルスキルだけを使うことを検討してください。
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</Callout>
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## スキルと MCP
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どちらもエージェントができることを拡張しますが、方向が異なります。
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- **スキル** = 構造化された**ナレッジパック**（静的なコンテンツ + 指示）。エージェントはスキルを読んで「問題 X を見たら、こう考えてこう行動する」を学びます。
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- **MCP**（Model Context Protocol）= **ツールチャネル**。エージェントは MCP を使って外部サービス（データベース、ファイルシステム、サードパーティ API）に接続し、それらを**呼び出します**。
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この 2 つは相互補完的です。現在の Multica では、MCP サポートは**ツールごとに実装されています**: Claude Code、Codex、Cursor、Hermes、Kimi、Kiro CLI、OpenCode、OpenClaw は `mcp_config` を使用し、他のツールはこのフィールドを受け取っても実際には使いません。MCP 専用のセクションは今後のリリースで追加される予定です。
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これで、エージェントとは何か、どう作るか、スキルをどう取り付けるかが分かりました。次の問いはこれです。**エージェントは実際にどこで実行され、なぜ自分のエージェントはときどき止まってしまうのか?** 次の章では実行アーキテクチャ — デーモン、ランタイム、そしてタスクがどう連携するか — を扱います。
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## 次のステップ
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- [デーモンとランタイム](/daemon-runtimes) — エージェントが実際に実行される場所、そしてオンラインとオフラインの見分け方
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- [タスクの実行](/tasks) — 1 回の「エージェント作業セッション」の全ライフサイクル
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- [AI コーディングツール比較](/providers) — 14 ツール全体の比較（各ツールのスキル注入パスを含む）
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