【KAG AI Week Days感想】GitHub Copilot は「SKILL.md」を導入しよう！（AI駆動開発がちょっと改善された件）
今週開催されていた「KAG AI Week」にライブで参加したかったのですが、YouTubeで視聴しました。連日興味深いセッションが続いていたのですが、今回はその中からDay 1のGitHub Copilot活用（スキル編）について、私のAI駆動開発の業務視点での気づきと、実際に現場で試してみた結果をまとめたいと思います。
Day 1：GitHub Copilotを使っている人は全員“SKILL.md”も導入してください
まずはDay 1の東口さんセッションから感じた内容です。
以前からCloudeCodeの書籍などで「スキル機能」の概念自体は知っていたのですが、今回のセッションとKAGさんのブログ記事を見て、「これはプロジェクトで即実践すべきだ」と直感しました。
今週、担当している担当案件の環境を適用してみました。
これまで私は、プロジェクトのコーディング規約やテスト方針などをすべて1つのカスタム指示ファイル（Custom Instructions）に記述していました。気づけばその行数は500行近くに。「とりあえず全部書いておけばAIがよしなにやってくれるだろう」と思っていましたが、AIの質が安定しないことはなかったのですが。違った方向に行くことがまれにありました。何かしらの改善ポイントがそこにあるのではないか？と考えも実はありました。そこで、このブログ（KAG AI Week Days さんの動画）を機に、指示ファイル（Custom Instructions）を解体し、タスクごとに「SKILL」へと分割しました。
- 単体テスト実施用スキル
- GitHub Issue起票用スキル
- E2E自動テスト実施用スキル
品質強化を行っているので、このスキルに運用を変更を切り替えました。
「今まで動いていたものが変に動くようにならないか？」という不安もありましたが、結果は良好です。
1. コンテキストウィンドウの節約
VS Code上でのコンテキストウィンドウの使用率が目に見えて減りました。これまでは不要な指示まで常にプロンプトに含まれていたのが、スキル化によって「そのタスクに必要な情報」だけが読み込まれるようになったためです。
2. AIの精度（体感）の向上
不必要なコンテキストの読み込みがなくなったことで、ノイズが減り、AIの回答精度が体感で賢くなったように感じます。チャットでの指示内容に対して、より適切でピンポイントなスキル（指示）を読み込んでいる挙動が見て取れました。
セッション内で「スキルのDescription（説明）は丁寧に記載しよう」というアドバイスがあった通り、ここを分かりやすく記述したことが、AIが適切なスキルを選択するカギになったようです。あと、SKILLがに置き換えたことにより、スキルの例（テンプレート）の場所のフォルダ体系が分かりやすくなってこれもよかったかなと。
3. 私の「SKILL.md」導入の手順
awesome-copilot コミュニティによって作成されたカスタム エージェント、プロンプト、および手順のコレクションにあり、make-skill-templateを使いました。
1. .github\skills\make-skill-template にskillテンプレートをコピーする。
2. スラッシュコマンド/make-skill-template でスキル内容を記載する。
数分でスキルへが作成（置換）が可能です。是非、ご導入してください。
まとめ
AI駆動開発業務のワークフローをKAGさんの情報発信からSKILL導入を決断できました。
GitHub CopilotでAI開発されている方、皆様に「SKILL.md」によるコンテキストの最適化を私もお勧めします。
