スキル

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。

スキルはエージェント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 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。

ワークスペーススキルとローカルスキル

Multica は 2 つのスキルソースに対応しています。

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。
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（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/）。あなたが要求すると、デーモン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。

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。

スキルをインポートする

ワークスペーススキルは 4 つのソースから取得します。

新規作成 — UI で SKILL.md と関連ファイルを直接作成します
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
ClawHub から — ClawHub 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
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

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。

エージェントに取り付ける

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。

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にあります。

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。

サードパーティスキルの安全性

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。

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。

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。

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。

スキルと MCP

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。

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。
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。

この 2 つは相互補完的です。現在の Multica では、MCP のサポートを実際に使うのは Claude Code だけです — 他のツールは MCP 設定を受け取りはしますが、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。

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。

次のステップ

デーモンとランタイム — 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
タスクの実行 — 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
AI コーディングツール比較 — 12 ツール全体の比較（各ツールのスキル注入パスを含む）