シリコンバレーで出回ってるClaude CodeでIQ300のSkillsを構築して荒稼ぎする方法、Anthropicの天才が暴露してて草www もはや海外勢だけ別次元行ってるし、これ気づいたやつ勝ち確やろww 日本語でまとめたから時間あるとき読んで⤵︎ 向こうのAI猛者だけがやってるチート手法知りたい人はブクマ推奨

【まず前提の用語だけ押さえて】 このスレッドに出てくる言葉、これだけ知ってればOK↓ - Agent Skills（エージェントスキル）＝エージェントに専門知識を持たせるためのファイルの集まり（フォルダ） - skill.md＝スキルの中心となる説明ファイル（読み込むとエージェントが使い方を理解する） - Progressive Disclosure（段階的開示）＝必要なときだけスキルの内容を読み込む仕組み - コンテキストウィンドウ＝AIが「この会話で覚えてられる情報の箱」のこと - MCP＝AIに外部ツールを繋ぐ共通規格

【1つ目】登壇者と「なぜエージェントを作るのをやめたか」 登壇したのはBarryとMahes＝AnthropicでAgent Skillsを作った2人 前回のトークでは「エージェントって何？」という段階だった 今回の出発点は↓ 「毎日エージェントを使ってる。でもまだギャップがある」 そのギャップとは↓ → エージェントは知能と能力は持っている → でも専門知識がない この問題を解決するために「エージェントを作るのをやめてSkillsを作り始めた」 今日の話の核心はここ

【2つ目】IQ300のMaheshよりベテランのBarryが欲しい（話の核心） 「確定申告、誰にやってもらいたいですか？」 選択肢A：Mahesh（数学の天才・IQ300） 選択肢B：Barry（ベテランの税務専門家） Barryが言ったこと↓ 「私は毎回Barryを選ぶ。MaheshにIQ300で2025年の税法を一から解読してほしくない。専門家から一貫した実行が欲しい」 今日のエージェントはMaheshに似てる↓ - 天才的な知能がある - 手間をかけて指示を与えれば素晴らしいことができる - でも最初から重要な専門知識が欠けている - あなたの専門知識を吸収するのが得意じゃない - 時間が経っても学習しない → だからAgent Skillsを作った

【3つ目】Agent Skillsとは何か（正体はフォルダ） Agent Skillsとは：エージェントに専門的な手続き知識を持たせるためのファイルを整理したもの つまり↓ フォルダです。 この「シンプルさ」は意図的な設計↓ - 人間でもエージェントでも、PCがあれば誰でも作れて使える - 既存のツールにそのまま乗っかれる↓ - Gitでバージョン管理できる - Google Driveに置いておける - zip圧縮してチームに共有できる Barryが言ったこと↓ 「ファイルとフォルダは数十年使ってきた基本単位。わざわざ変える必要がない」 シンプルな設計だからこそ誰でも作れて誰でも使える

【4つ目】Skillsにはスクリプト（コード）もツールとして含められる スキルの中にはテキストだけじゃなく実行可能なスクリプト（コード）も入れられる 普通のテキスト指示の問題↓ - 説明が曖昧で意図が伝わりにくい - エージェントが困っても指示を変えられない - 常に記憶の箱を圧迫している コードとしてのツールのメリット↓ - 自己文書化（コードを読めば何をするか分かる） - 変更可能（エージェント自身が状況に応じて改善できる） - 必要なときだけ読み込まれる（記憶の箱を節約） 実例↓ Claudeがスライドのスタイル適用のために毎回同じPythonスクリプトを書いてた →「じゃあスキルフォルダに保存しておいて」とお願い → 以降は毎回書き直さずスクリプトを実行するだけ 一貫性と効率が劇的に上がった

【5つ目】Progressive Disclosure：何百ものSkillsを同時に持てる理由 Skillsに情報が増えると「全部記憶の箱に入れたらパンクする」問題が出てくる 解決策：Progressive Disclosure（段階的開示） 仕組み↓ ①普段はメタデータだけがエージェントに見えている （「こういうスキルを持っていますよ」という目次みたいなもの） ②特定のタスクに取り組むとき、エージェントがその時だけskill.mdを読み込む ③skill.mdにはコア指示とフォルダ構造が書いてある ④残りのファイルはアクセスしやすい形に整理されている これによって何が変わるか↓ → 何百・何千ものSkillsを持っていても記憶の箱がパンクしない → 必要なスキルだけを必要なときに使える → Skillsが真に「組み合わせて使えるもの」になる

【6つ目】Skillsの3種類（5週間で数千個のエコシステムへ） Skills公開からわずか5週間で数千のSkillsが生まれた 3つの種類に分かれてきた↓ ①Foundational Skills（基盤スキル） → エージェントに今まで持っていなかった能力を与える ②Third-Party Skills（サードパーティスキル） → パートナー企業が自社ツールとの連携を強化するために作る ③Enterprise Skills（エンタープライズスキル） → 企業・チーム内部の独自ベストプラクティスを教え込むために作る 「誰でも作れる。エージェントに今まで持っていなかった能力を与える」という共通点がある

【7つ目】Foundational Skills：エージェントに新しい能力を与える 基盤スキルの具体例↓ Anthropic公式が作ったスキル - Document Skills：Claudeがプロ品質のOfficeドキュメント（Word・PowerPointなど）を作れるようになった 外部パートナーが作ったスキル - Cadence社：科学研究スキルを構築 → EHR（電子健康記録）データ分析ができるように → バイオインフォマティクスのPythonライブラリを以前より上手く使えるように ポイント↓ → スキルを渡す前と後でClaudeができることが根本的に変わる → モデル自体は変わっていないのに「専門家レベルの作業」ができるようになる

【8つ目】Third-Party Skills：自社ツールとClaudeを深く統合する パートナー企業が自社製品向けに作ったSkillsの例↓ Browserbase → オープンソースのブラウザ自動化ツール「Stagehand」向けのスキルを作成 → このスキルを持ったClaudeがWebブラウザをより効果的に操作できるようになった Notion → NotionワークスペースをClaudeが深く理解するためのスキル群をリリース → ワークスペース全体を使った深いリサーチができるようになった 何がすごいか↓ → ツール提供側が自社の使い方をスキルとして梱包できる → ユーザーはスキルをインストールするだけで「熟練ユーザーレベルの使い方」が即できる 「自社のSaaSツールをAIに教えるスキルを作れる」＝これ自体がビジネスになる

【9つ目】Enterprise Skills：Fortune 100が始めた「社内AIの育て方」 最も盛り上がっているのがエンタープライズ向けスキル Fortune 100企業が使い始めていること↓ - 組織のベストプラクティスをSkillsに梱包してClaudeに教え込む - 自社独自の内部ソフトウェアの使い方を教え込む → 「うちの会社のやり方を知ってるAI」が作れる 大規模な開発者生産性チームでの使い方↓ - 数千〜数万人のエンジニアを抱えるチームがSkillsを活用 - コードスタイルのベストプラクティスをClaude Codeに教え込む - チーム内で統一した働き方をAIに学習させる ポイント↓ 「組織固有の知識をAIに持たせる」技術を持つ人間の価値が今急上昇している

【10つ目】エージェントの新しいアーキテクチャ（全部がつながった） 現在収束しつつある「汎用エージェントの設計」↓ 3つの層で構成される ①エージェントループ＋ランタイム環境 → モデルの記憶の箱を管理・ファイルシステムでコードを読み書き ②MCPサーバー（外部との接続） → 外部ツール・データへのアクセス（Asana・GitHub・APIなど） ③スキルライブラリ（専門知識） → 数百〜数千のスキルをランタイムで必要なものだけ読み込む これが意味すること↓ 新しい専門分野でエージェントを使いたい → 適切なMCPサーバー＋適切なスキルライブラリを渡すだけ → 「その分野の専門家レベルのエージェント」が出来上がる

【11つ目】実際の展開例：金融サービスとライフサイエンスへの即時展開 SkillsとMCPの組み合わせが実際にどう使われてるか↓ Anthropic自身がSkills発表から5週間以内に↓ - 金融サービス向けの新サービスをローンチ - ライフサイエンス向けの新サービスをローンチ それぞれに↓ - 専用のMCPサーバーセット（業界データへの接続） - 専用のスキルセット（業界の専門知識） が最初から組み込まれていた 「MCP＋スキルを渡すだけで、その業界の専門家レベルのAIが即完成する」 → 新しい業界・新しいクライアント向けのAIを作る時間が激減した → これが「垂直展開して量産する」正体

【12つ目】非技術者もSkillsを作り始めた（これが最大の変化） BarryとMahesが「最も驚いた変化」として挙げたこと↓ コーディングをしない職種の人たちがSkillsを作り始めた 具体的な職種↓ - 財務（Finance）：財務分析の手順をスキルとして梱包 - 採用（Recruiting）：採用プロセスのベストプラクティスをスキルに - 経理（Accounting）：会計処理の手順をスキルに - 法務（Legal）：法的レビューの手順をスキルに なぜこれが重要か↓ → プログラマーでない人が汎用エージェントを自分の業務向けに拡張できるようになった → 「自分の専門知識をAIに持たせる」のがコード不要になった 「ドメインエキスパートがそのままSkillビルダーになれる」時代が来た

【13つ目】Skillsの未来：ソフトウェアと同じように扱う BarryとMahesが次に取り組む方向性↓ テストと評価 → エージェントが正しいタイミングで正しいスキルを使えてるか確認する仕組み → スキルを装備したエージェントの出力品質を測るツール バージョン管理 → スキルが進化するにつれてエージェントの動き方も変わる → その変化を時系列で明確に追跡できるようにする スキルの依存関係 → スキルが他のスキルやMCPサーバーを明示的に必要とすることを宣言できる → どの環境で動かしても予測可能な動作が保証される 「スキルをソフトウェアと同じように作って管理できる環境を整える」

【14つ目】Skill Creator：ClaudeがSkillsを自分で作る自己強化ループ 話の中で最も未来っぽい話↓ Claudeが自分でSkillsを作れる（Skill Creatorスキルが既に公開されている） どういうことか↓ ①ClaudeのSkillsはClaudeが読み書きできる形式で設計されている ②「Claudeが書いたものを未来のClaude自身が使える」という保証がある ③Claudeと作業を重ねるうちにClaudeが自分でスキルを蓄積していく 結果として↓ - 「1日目のClaudeより30日目のClaudeが格段に上手い」状態になる - 次にチームメンバーがClaudeを使うときにはすでにチームのやり方を知っている - コミュニティで誰かが作ったスキルが自分のエージェントも賢くする 「Claude自身がClaudeを賢くする自己強化ループ」が構造として組み込まれてる

【15つ目】コンピューターの歴史に例えた「Skillsが開く層」 BarryとMahesが使ったアナロジー↓ コンピューターの進化の歴史と全く同じ構造 - プロセッサー（CPU） ＝ AIモデル → 巨大な投資と無限の可能性。でも単体では何もできない。 - OS（オペレーティングシステム） ＝ エージェントランタイム → プロセッサーの上でリソース・データを調整する → AIではエージェントのループ環境がこの役割を担い始めてる - アプリケーション ＝ Skills → プロセッサーとOSを作るのは数社だがアプリは何百万人もの開発者が作った → それぞれがドメイン知識と独自の視点をソフトウェアに詰め込んだ 「SkillsはAIのアプリケーション層を誰にでも開く」 フォルダに入れるだけで自分の専門知識をAIに持たせられる

【16つ目】「IQ300のSkillsで荒稼ぎ」の正体 「シリコンバレー界隈で出回ってる手法」の正体を3点で言う↓ ①「IQ300のSkills」の正体：専門知識をフォルダに詰めてドメインエキスパートAIを作る MaheshのIQ300より経験豊富なBarryが必要→スキルで「Barry的な専門性」をエージェントに持たせる 手順・スクリプト・知識をフォルダに入れるだけ→「その分野の専門家レベルのエージェント」が完成する ②「荒稼ぎする方法」の正体：Enterprise向けSkillsを作って売る Fortune 100が「社内の独自知識をClaudeに持たせたい」と動き始めてる 金融・法務・採用・会計…コーディング不要で作れるから→ドメインエキスパートがそのまま売り手になれる ③「シリコンバレーだけが知ってる手法」の正体：ClaudeがSkillsを自分で量産する構造 Skill Creatorスキルを使えばClaudeが自分のスキルを作り続ける 使えば使うほどClaudeが賢くなる→30日目のClaudeは1日目より格段に上になる自己強化ループ 動画と合わせて見るとMaheshとBarryの掛け合いの空気感とSkillsのデモの動きが確認できて実装イメージが格段に具体化する このツリーをブクマしておけば今夜からSkills設計に入れる状態になるで🐼✨

なるほど！！ちょっと前で言うGPTsをもっとすげえ形としてSkillsとして売ろうぜ！！ってことですね🥺 確かに、それぞれの分野のプロが自分オリジナルのやつを作ったら普通に購入してでも欲しいですもんね😇

なみのりさん、その感覚に近いですよね✨ ホントその分野のプロのSkillsはお金払ってでも欲しくなっちゃいますね😇

暴露チェックして僕もAIで荒稼ぎしますwww 保存したので後で確認します🫡❤️‍🔥

ぜひ参考にしてみてくださいね！ww

うおおお〜！日本で先行者利益とったるど〜！！感謝🐼

@1nichitaisetsu うぉー！！先行者利益取ったりましょー！！🐼🔥🔥🔥🔥

今日もおさぼりさんの極太🌳ｷﾀ━(ﾟ∀ﾟ)━! 明日も来るのか？と楽しみにしてます🤭

極太ツリーぶっ放し(∩^o^)⊃ー☆ﾟ.*･｡🌲 くみさんありがとうございます🐼🫶 楽しみにしててくださいね🤣✨

もちろん今日のも秒でブクマして、お休みの日にゆっくりと目を通させていただきます👀 消さないでくださいねーw

ありがとうございます〜✨ もちろん消さないので安心してくださいねw🐼♡

凄い情報ですね 今のレベルではさっぱりなので保存だけさせていただきました(;'∀')

ゆるサラくんありがとうございます✨ ぜひ参考にしてみてくださいね！🐼🔥

来たぜ、おさぼりさんの超情報量💪( ˙꒳​˙💪 )✨

ツリーぶっ放し(∩^o^)⊃ー☆ﾟ.*･｡🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲🌲

どっから持ってきてるんですか🥹✨

森の中です✨

だれうまw

Sounds like a wild ride in Silicon Valley! Who needs sleep when you can level up skills like a pro? Can’t wait to see the cheat codes!

毎度まとめてくださるのガチで助かります⭐️

ブクマ完了いたしました！

情報量エグい＆ガチで有益すぎます🔥 ブクマ完了です！

あいとさん、ブクマありがとうございます🥺✨

和訳助かります...！ 海外情報収集でネックになるのはやっぱり言語の壁...

それ、表層は「ツールで超人化」だけど本質はスキルの外部化と市場の非対称性の掛け算ですよね。 要はIQ300は道具のせいじゃなく、同じ成果を短時間で反復できる仕組みを作っただけで、 時間価値を年収換算すると月数百万〜千万レベルに化ける構造が見えてくる。 レバレッジの源泉が「再現可能なプロンプト設計」と「デプロイ先の需要」って点が肝。

わかりやすいです！ BMしました、ありがとうございます♪

@LilysAI_ 日本語で要約して

@grok 動画の内容を要約して