メッセージスキル

APIでのAgent Skillsの使用

APIを通じてClaudeの機能を拡張するためのAgent Skillsの使用方法を学びます。

Agent Skillsは、指示、スクリプト、リソースを整理したフォルダを通じてClaudeの機能を拡張します。このガイドでは、事前構築済みのSkillとカスタムSkillの両方をClaude APIで使用する方法を説明します。

クイックリンク

APIでAgent Skillsを始める

Claude APIでAgent Skillsを使用してドキュメントを作成する方法を10分以内で学びます。

Skill作成のベストプラクティス

Claudeが発見して正常に使用できる効果的なSkillの書き方を学びます。

概要

Skillはコード実行ツールを通じてMessages APIと統合されます。Anthropicが管理する事前構築済みSkillを使用する場合でも、アップロードしたカスタムSkillを使用する場合でも、統合の形式は同一です。どちらもコード実行を必要とし、同じcontainer構造を使用します。

Skillの使用

Skillは、ソースに関係なくMessages APIで同一の方法で統合されます。containerパラメータでskill_id、type、およびオプションのversionを指定すると、コード実行環境で実行されます。

Skillは2つのソースから使用できます。

項目	Anthropic Skill	カスタムSkill
Type値	`anthropic`	`custom`
Skill ID	短い名前：`pptx`、`xlsx`、`docx`、`pdf`	生成されたID：`skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv`
バージョン形式	日付ベース：`20251013`または`latest`	バージョンID：`skver_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv`または`latest`
管理	Anthropicが事前構築および保守	Skills APIを通じてアップロードおよび管理
利用可能性	すべてのユーザーが利用可能	ワークスペース内でプライベート

両方のSkillソースはList Skillsエンドポイントから返されます（sourceパラメータを使用してフィルタリングできます）。統合の形式と実行環境は同一です。唯一の違いは、Skillの出所と管理方法です。

前提条件

Skillを使用するには、以下が必要です。

Claude Consoleから取得したClaude APIキー
リクエストで有効化された**コード実行ツール**

SkillはClaude APIで一般提供されており、Skills APIでもMessagesリクエストのcontainer.skillsでもanthropic-betaヘッダーは不要です。このガイドの例では、引き続きskills-2025-10-02ベータヘッダー（およびMessagesリクエストではcode-execution-2025-08-25）を送信し、SDKのbeta名前空間を使用しています。両方のヘッダーは有効なオプトインとして残っているため、例は記載どおりに動作しますが、ご自身のリクエストでは省略できます。

Skillはコード実行ツールを必要とするため、そのモデル互換性リストに記載されているモデルを使用してください。

MessagesでのSkillの使用

Containerパラメータ

SkillはMessages APIのcontainerパラメータを使用して指定します。リクエストごとに最大20個のSkillを含めることができます。

構造はAnthropic SkillとカスタムSkillの両方で同一です。必須のtypeとskill_idを指定し、特定のバージョンに固定する場合はオプションでversionを含めます。

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "pptx", "version": "latest"}]
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Create a presentation about renewable energy"}
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

生成されたファイルのダウンロード

Skillがドキュメント（Excel、PowerPoint、PDF、Word）を作成すると、レスポンスにfile_id属性が返されます。これらのファイルをダウンロードするにはFiles APIを使用する必要があります。

動作の仕組み：

Skillがコード実行中にファイルを作成します。
レスポンスには、コード実行ツールの結果ブロック内に、作成された各ファイルのfile_idが含まれます（レスポンス形式を参照）。
Files APIを使用して実際のファイルコンテンツをダウンロードします。
ローカルに保存するか、必要に応じて処理します。

Skillが処理する入力ファイルを提供するには、Files APIでアップロードし、コンテナアップロードブロックを使用してリクエストで参照します。

例：Excelファイルの作成とダウンロード

client = anthropic.Anthropic()

# ステップ1: Skillを使用してファイルを作成
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}]
    },
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Create an Excel file with a simple budget spreadsheet",
        }
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)


# ステップ2: レスポンスからファイルIDを抽出
def extract_file_ids(response):
    file_ids = []
    for item in response.content:
        if item.type == "bash_code_execution_tool_result":
            content_item = item.content
            if content_item.type == "bash_code_execution_result":
                # 各コンテンツ項目はfile_idを持つbash_code_execution_outputブロックです
                for file in content_item.content:
                    file_ids.append(file.file_id)
    return file_ids


# ステップ3: Files APIを使用してファイルをダウンロード
for file_id in extract_file_ids(response):
    file_metadata = client.beta.files.retrieve_metadata(file_id=file_id)
    file_content = client.beta.files.download(file_id=file_id)

    # ステップ4: ディスクに保存
    file_content.write_to_file(file_metadata.filename)
    print(f"Downloaded: {file_metadata.filename}")

追加のFiles API操作：

client = anthropic.Anthropic()
file_id = "file_011CNha8iCJcU1wXNR6q4V8w"
# ファイルのメタデータを取得
file_info = client.beta.files.retrieve_metadata(file_id=file_id)
print(f"Filename: {file_info.filename}, Size: {file_info.size_bytes} bytes")

# すべてのファイルを一覧表示
for file in client.beta.files.list():
    print(f"{file.filename} - {file.created_at}")

# ファイルを削除
client.beta.files.delete(file_id=file_id)

マルチターン会話

レスポンスのcontainerオブジェクトには、コンテナのidとexpires_atタイムスタンプが含まれます（有効期間の詳細についてはコンテナの再利用を参照）。コンテナIDを指定することで、複数のメッセージ間で同じコンテナを再利用できます。

client = anthropic.Anthropic()

# 最初のリクエストでコンテナを作成
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}]
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Create a sample sales dataset and analyze it"}
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

# 同じコンテナで会話を継続
messages = [
    {"role": "user", "content": "Create a sample sales dataset and analyze it"},
    {
        # アシスタントのテキストを引き継ぐ。container.idが実行状態を保持
        "role": "assistant",
        "content": "\n".join(
            block.text for block in response1.content if block.type == "text"
        ),
    },
    {"role": "user", "content": "What was the total revenue?"},
]

response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "id": response1.container.id,  # Reuse container
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}],
    },
    messages=messages,
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

長時間実行される操作

Skillは複数のターンを必要とする操作を実行する場合があります。pause_turnの停止理由を処理してください。

client = anthropic.Anthropic()

messages = [{"role": "user", "content": "Generate and process a large sample dataset"}]
max_retries = 10

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {
                "type": "custom",
                "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                "version": "latest",
            }
        ]
    },
    messages=messages,
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

# 長時間の操作に対するpause_turnの処理
for _ in range(max_retries):
    if response.stop_reason != "pause_turn":
        break

    messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-opus-5",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "id": response.container.id,
            "skills": [
                {
                    "type": "custom",
                    "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                    "version": "latest",
                }
            ],
        },
        messages=messages,
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
    )

複数のSkillの使用

複雑なワークフローを処理するために、単一のリクエストで複数のSkillを組み合わせます。

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
            {"type": "anthropic", "skill_id": "pptx", "version": "latest"},
            {
                "type": "custom",
                "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                "version": "latest",
            },
        ]
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Analyze sales data and create a presentation"}
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

カスタムSkillの管理

カスタムSkillはワークスペース全体からアクセス可能であり、エンドユーザー、会話、セッションにスコープされていません。 同じワークスペース内のどのAPIキーでも、そこにアップロードされたすべてのカスタムSkillを読み取り、呼び出し、削除できます。また、別のワークスペースに割り当てていない限り、すべてのキーは組織のデフォルトワークスペースを共有します。

Skills API上でマルチテナントプラットフォームを構築している場合は、テナントごとに個別のワークスペースを作成してください。ワークスペースはカスタムSkillの分離境界であるため、テナントごとにワークスペースを用意することで、各テナントのSkillを他のすべてのテナントから厳密に分離できます。各組織はデフォルトで最大100個のワークスペースを持つことができます（ワークスペースの仕組みを参照）。テナント分離のためにそれ以上必要な場合は、アカウントチームにお問い合わせください。

Skillの作成

Skillバンドルは、トップレベルにnameとdescriptionのYAMLフロントマターを持つSKILL.mdファイルと、サポートスクリプトやリソースを含むディレクトリです。作成方法についてはAPIでAgent Skillsを始めるを参照し、完全な制約については例の後にある要件リストを参照してください。

カスタムSkillをアップロードして、ワークスペースで利用できるようにします。zipアーカイブまたは個別のファイルオブジェクトをアップロードできます。Python SDKには、ディレクトリパスを受け取るfiles_from_dirヘルパーも用意されています。

ファイルは、添付するファイル名（cURL例の;filename=サフィックスおよびSDK例のファイル名引数）によって識別されます。ウォークスルーのSkillの場合、zip -r financial_skill.zip financial_skill/でzipを作成し、zipアップロードオプションのexample_skill.zipプレースホルダーの代わりに使用してください。

zip -r financial_skill.zip financial_skill/
ant beta:skills create \
  --file financial_skill.zip \
  --beta skills-2025-10-02

financial_skill/SKILL.md

---
name: financial-skill
description: Docs example skill.
---

financial_skill/analyze.py

print("financial analysis helper")

要件：

アップロードのルート（または単一の囲みフォルダのトップ）にSKILL.mdファイルを含める必要があります
display_nameはオプションです。省略した場合はSKILL.mdのnameから導出されます。明示的な値は最大255文字で、ワークスペース内で一意である必要はありません
アップロードの合計サイズは30 MB未満（非圧縮）である必要があります
YAMLフロントマターの要件：
- name：最大64文字、小文字の英字/数字/ハイフンのみ、XMLタグ不可、予約語（「anthropic」、「claude」）不可
- description：最大1024文字、空でないこと、XMLタグ不可

完全なリクエスト/レスポンススキーマについては、Create Skill APIリファレンスを参照してください。

Skillの一覧表示

Anthropicの事前構築済みSkillとカスタムSkillの両方を含む、ワークスペースで利用可能なすべてのSkillを取得します。sourceパラメータを使用してSkillタイプでフィルタリングします。

# すべてのSkillを一覧表示
ant beta:skills list

# カスタムSkillのみを一覧表示
ant beta:skills list --source custom

ページネーションとフィルタリングオプションについては、List Skills APIリファレンスを参照してください。

Skillの取得

特定のSkillの詳細を取得します。

ant beta:skills retrieve \
  --skill-id skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv

Skillの削除

Skillを削除すると、そのすべてのバージョンも削除されます。このカスケード動作はGA専用の動作であるため、このガイドの他の例とは異なり、これらはbeta名前空間ではなくGAサーフェスを直接呼び出します。

ant skills delete \
  --skill-id skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv >/dev/null

バージョン管理

Skillは、更新を安全に管理するためのバージョン管理をサポートしています。

Anthropic Skill：

バージョンは日付形式を使用：20251013
更新が行われると新しいバージョンがリリースされます
安定性のために正確なバージョンを指定してください

カスタムSkill：

自動生成されたバージョンID：skver_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv
常に最新バージョンを取得するには"latest"を使用します
Skillファイルを更新する際は新しいバージョンを作成します

新しいバージョンは差分ではなく完全なスナップショットです。毎回Skillの完全なファイルセットをアップロードしてください。省略したファイルは引き継がれず、新しいバージョンのSKILL.mdのnameはSkillの既存の名前と一致する必要があります。以下の例では、Skillの作成の完全なfinancial_skill/バンドルを再アップロードします。

# 新しいバージョンを作成
VERSION_NUMBER=$(ant beta:skills:versions create \
  --skill-id skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv \
  --file financial_skill.zip \
  --transform version \
  --raw-output)

# 特定のバージョンを使用
ant beta:messages create \
  --beta code-execution-2025-08-25,skills-2025-10-02 <<YAML
model: claude-opus-5
max_tokens: 4096
container:
  skills:
    - type: custom
      skill_id: skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv
      version: "$VERSION_NUMBER"
messages:
  - role: user
    content: Use updated Skill
tools:
  - type: code_execution_20250825
    name: code_execution
YAML

# 最新バージョンを使用
ant beta:messages create \
  --beta code-execution-2025-08-25,skills-2025-10-02 <<YAML
model: claude-opus-5
max_tokens: 4096
container:
  skills:
    - type: custom
      skill_id: skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv
      version: latest
messages:
  - role: user
    content: Use latest Skill version
tools:
  - type: code_execution_20250825
    name: code_execution
YAML

詳細については、Create Skill Version APIリファレンスを参照してください。

Skillのロード方法

コンテナでSkillを指定すると、以下のように処理されます。

メタデータの検出： Claudeはシステムプロンプト内で各Skillのメタデータ（名前、説明）を確認します。
ファイルのロード： Skillファイルはコンテナの/skills/{skill-name}/にコピーされます。ディレクトリはSkillの名前（Anthropic Skillの場合はpptx、カスタムSkillの場合はSKILL.mdのname）であり、skill_01...のIDではありません。
自動使用： Claudeはリクエストに関連する場合、自動的にSkillをロードして使用します。
組み合わせ： 複数のSkillが組み合わさって複雑なワークフローを処理します。

Claudeは必要な場合にのみ完全なSkill指示をロードします。

ユースケース

Skillは組織的な作業と個人的な作業の両方に適しています。組織では、ドキュメントにブランドフォーマットを適用したり、会社のテンプレートに基づいてメモやレポートを構成したり、会社固有の分析手順を実行したりするために使用します。個人では、カスタムドキュメントテンプレート、専門的なデータパイプライン、コード生成やデプロイの規約に使用します。

例：財務モデリング

ExcelとカスタムDCF分析Skillを組み合わせます。

from anthropic.lib import files_from_dir

client = anthropic.Anthropic()

# カスタムDCF分析Skillを作成

dcf_skill = client.beta.skills.create(
    files=files_from_dir("/path/to/dcf_skill"),
)

# Excelと併用して財務モデルを作成
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
            {"type": "custom", "skill_id": dcf_skill.id, "version": "latest"},
        ]
    },
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Build a DCF valuation model for a SaaS company",
        }
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)
print(response)

制限と制約

リクエストの制限

リクエストごとの最大Skill数： 20
Skillアップロードの最大サイズ： 30 MB（すべてのファイルの合計、非圧縮）
YAMLフロントマターの要件：
- name：最大64文字、小文字の英字/数字/ハイフンのみ、XMLタグ不可、予約語（「anthropic」、「claude」）不可
- description：最大1024文字、空でないこと、XMLタグ不可

環境の制約

Skillはコード実行コンテナ内で実行され、以下の制限があります。

ネットワークアクセスなし： 外部API呼び出しはできません
ランタイムパッケージインストールなし： 事前インストールされたパッケージのみ利用可能
分離された環境： 既存のコンテナIDを指定しない限り、新しいコンテナが作成されます

利用可能なパッケージについては、コード実行ツールを参照してください。

ベストプラクティス

複数のSkillを使用するタイミング

タスクが複数のドキュメントタイプやドメインに関わる場合にSkillを組み合わせます。

適したユースケース：

データ分析（Excel）+ プレゼンテーション作成（PowerPoint）
レポート生成（Word）+ PDFへのエクスポート
カスタムドメインロジック + ドキュメント生成

避けるべきこと：

使用しないSkillを含めること（パフォーマンスに影響します）

バージョン管理戦略

このセクションのSDKタブは、Messagesリクエストに含めるcontainer値を示しています。cURLおよびCLIタブは完全なリクエストを示しています。

本番環境の場合： 特定のバージョンに固定することで、Skillの更新がデプロイ済みの動作を変更しないようにします。versionを省略するか"latest"に設定すると、リクエストはSkillの最新バージョンを使用するため、ワークスペース内の誰かがアップロードしたバージョンが、本番エージェントの実行内容を即座に変更します。バージョンIDは、バージョン管理のバージョン作成レスポンス、またはList Skill Versions APIから取得できます。IDは常に文字列です。JSONまたはYAMLではエポックタイムスタンプIDを引用符で囲んでください。

# 安定性のために特定のバージョンに固定
container = {
    "skills": [
        {
            "type": "custom",
            "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
            "version": "1759178010641129",
        }
    ]
}

開発環境の場合： latestを使用して、反復作業中に最新バージョンを自動的に取得します。

# アクティブな開発には latest を使用
container = {
    "skills": [
        {
            "type": "custom",
            "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
            "version": "latest",
        }
    ]
}

プロンプトキャッシングに関する考慮事項

プロンプトキャッシングを使用している場合、コンテナ内のSkillリストを変更するとキャッシュが無効になります。Skillは固定された順序でシステムプロンプトにレンダリングされるため、同じリストは同じキャッシュ可能なプレフィックスを生成します。

client = anthropic.Anthropic()

# Skillsは固定されたキャッシュに適した順序でシステムプロンプトにレンダリングされます
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=[
        "code-execution-2025-08-25",
        "skills-2025-10-02",
    ],
    container={
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Analyze sales data"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

# Skillsリストの変更（[xlsx] と [xlsx, pptx]）はプレフィックスを変更しキャッシュミスとなり、同一リストならキャッシュヒットとなります
response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=[
        "code-execution-2025-08-25",
        "skills-2025-10-02",
    ],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
            {
                "type": "anthropic",
                "skill_id": "pptx",
                "version": "latest",
            },  # prefix change: cache miss
        ]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Create a presentation"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

最適なキャッシングパフォーマンスを得るには、Skillリスト（順序を含む）をリクエスト間で一貫させてください。カスタムSkillのバージョンを固定することも役立ちます。"latest"を使用している場合、新しいバージョンを公開するとSkillの説明が変更され、キャッシュされたプレフィックスが無効になる可能性があります。

エラー処理

Skill関連のエラーを適切に処理します。

client = anthropic.Anthropic()

try:
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-opus-5",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [
                {
                    "type": "custom",
                    "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                    "version": "latest",
                }
            ]
        },
        messages=[{"role": "user", "content": "Process data"}],
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
    )
except anthropic.BadRequestError as e:
    if "skill" in str(e):
        print(f"Skill error: {e}")
        # スキル固有のエラーを処理
    else:
        raise

データ保持

Agent SkillsはZDR契約の対象外です。Skill定義と実行データは、Anthropicの標準データ保持ポリシーに従って保持されます。

すべての機能におけるZDR適格性については、APIとデータ保持を参照してください。

監査ログ

組織でCompliance APIが有効になっている場合、そのアクティビティフィードは、Claude APIキーまたはClaude Consoleから行われたSkillおよびSkillバージョンの作成と削除を記録します。Compliance APIがオフの間に発生した操作は記録されず、後から復元することもできないため、この監査証跡に依存する前にCompliance APIをセットアップしてください。

次のステップ

APIリファレンス

すべてのエンドポイントを含む完全なAPIリファレンス

Skill作成のベストプラクティス

Claudeが発見して正常に使用できる効果的なSkillの書き方を学びます。

コード実行ツール

サンドボックス化されたコンテナでPythonとbashコードを実行し、データの分析、ファイルの生成、ソリューションの反復を行います。

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メッセージスキル

APIでのAgent Skillsの使用

APIを通じてClaudeの機能を拡張するためのAgent Skillsの使用方法を学びます。

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APIでAgent Skillsを始める

Claude APIでAgent Skillsを使用してドキュメントを作成する方法を10分以内で学びます。

Skill作成のベストプラクティス

Claudeが発見して正常に使用できる効果的なSkillの書き方を学びます。

概要

Skillの使用

Skillは2つのソースから使用できます。

項目	Anthropic Skill	カスタムSkill
Type値	`anthropic`	`custom`
Skill ID	短い名前：`pptx`、`xlsx`、`docx`、`pdf`	生成されたID：`skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv`
バージョン形式	日付ベース：`20251013`または`latest`	バージョンID：`skver_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv`または`latest`
管理	Anthropicが事前構築および保守	Skills APIを通じてアップロードおよび管理
利用可能性	すべてのユーザーが利用可能	ワークスペース内でプライベート

前提条件

Skillを使用するには、以下が必要です。

Claude Consoleから取得したClaude APIキー
リクエストで有効化された**コード実行ツール**

Skillはコード実行ツールを必要とするため、そのモデル互換性リストに記載されているモデルを使用してください。

MessagesでのSkillの使用

Containerパラメータ

SkillはMessages APIのcontainerパラメータを使用して指定します。リクエストごとに最大20個のSkillを含めることができます。

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "pptx", "version": "latest"}]
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Create a presentation about renewable energy"}
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

生成されたファイルのダウンロード

動作の仕組み：

Skillがコード実行中にファイルを作成します。
レスポンスには、コード実行ツールの結果ブロック内に、作成された各ファイルのfile_idが含まれます（レスポンス形式を参照）。
Files APIを使用して実際のファイルコンテンツをダウンロードします。
ローカルに保存するか、必要に応じて処理します。

Skillが処理する入力ファイルを提供するには、Files APIでアップロードし、コンテナアップロードブロックを使用してリクエストで参照します。

例：Excelファイルの作成とダウンロード

client = anthropic.Anthropic()

# ステップ1: Skillを使用してファイルを作成
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}]
    },
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Create an Excel file with a simple budget spreadsheet",
        }
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)


# ステップ2: レスポンスからファイルIDを抽出
def extract_file_ids(response):
    file_ids = []
    for item in response.content:
        if item.type == "bash_code_execution_tool_result":
            content_item = item.content
            if content_item.type == "bash_code_execution_result":
                # 各コンテンツ項目はfile_idを持つbash_code_execution_outputブロックです
                for file in content_item.content:
                    file_ids.append(file.file_id)
    return file_ids


# ステップ3: Files APIを使用してファイルをダウンロード
for file_id in extract_file_ids(response):
    file_metadata = client.beta.files.retrieve_metadata(file_id=file_id)
    file_content = client.beta.files.download(file_id=file_id)

    # ステップ4: ディスクに保存
    file_content.write_to_file(file_metadata.filename)
    print(f"Downloaded: {file_metadata.filename}")

追加のFiles API操作：

client = anthropic.Anthropic()
file_id = "file_011CNha8iCJcU1wXNR6q4V8w"
# ファイルのメタデータを取得
file_info = client.beta.files.retrieve_metadata(file_id=file_id)
print(f"Filename: {file_info.filename}, Size: {file_info.size_bytes} bytes")

# すべてのファイルを一覧表示
for file in client.beta.files.list():
    print(f"{file.filename} - {file.created_at}")

# ファイルを削除
client.beta.files.delete(file_id=file_id)

マルチターン会話

client = anthropic.Anthropic()

# 最初のリクエストでコンテナを作成
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}]
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Create a sample sales dataset and analyze it"}
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

# 同じコンテナで会話を継続
messages = [
    {"role": "user", "content": "Create a sample sales dataset and analyze it"},
    {
        # アシスタントのテキストを引き継ぐ。container.idが実行状態を保持
        "role": "assistant",
        "content": "\n".join(
            block.text for block in response1.content if block.type == "text"
        ),
    },
    {"role": "user", "content": "What was the total revenue?"},
]

response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "id": response1.container.id,  # Reuse container
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}],
    },
    messages=messages,
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

長時間実行される操作

Skillは複数のターンを必要とする操作を実行する場合があります。pause_turnの停止理由を処理してください。

client = anthropic.Anthropic()

messages = [{"role": "user", "content": "Generate and process a large sample dataset"}]
max_retries = 10

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {
                "type": "custom",
                "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                "version": "latest",
            }
        ]
    },
    messages=messages,
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

# 長時間の操作に対するpause_turnの処理
for _ in range(max_retries):
    if response.stop_reason != "pause_turn":
        break

    messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-opus-5",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "id": response.container.id,
            "skills": [
                {
                    "type": "custom",
                    "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                    "version": "latest",
                }
            ],
        },
        messages=messages,
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
    )

複数のSkillの使用

複雑なワークフローを処理するために、単一のリクエストで複数のSkillを組み合わせます。

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
            {"type": "anthropic", "skill_id": "pptx", "version": "latest"},
            {
                "type": "custom",
                "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                "version": "latest",
            },
        ]
    },
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Analyze sales data and create a presentation"}
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

カスタムSkillの管理

Skillの作成

zip -r financial_skill.zip financial_skill/
ant beta:skills create \
  --file financial_skill.zip \
  --beta skills-2025-10-02

financial_skill/SKILL.md

---
name: financial-skill
description: Docs example skill.
---

financial_skill/analyze.py

print("financial analysis helper")

要件：

アップロードのルート（または単一の囲みフォルダのトップ）にSKILL.mdファイルを含める必要があります
display_nameはオプションです。省略した場合はSKILL.mdのnameから導出されます。明示的な値は最大255文字で、ワークスペース内で一意である必要はありません
アップロードの合計サイズは30 MB未満（非圧縮）である必要があります
YAMLフロントマターの要件：
- name：最大64文字、小文字の英字/数字/ハイフンのみ、XMLタグ不可、予約語（「anthropic」、「claude」）不可
- description：最大1024文字、空でないこと、XMLタグ不可

完全なリクエスト/レスポンススキーマについては、Create Skill APIリファレンスを参照してください。

Skillの一覧表示

# すべてのSkillを一覧表示
ant beta:skills list

# カスタムSkillのみを一覧表示
ant beta:skills list --source custom

ページネーションとフィルタリングオプションについては、List Skills APIリファレンスを参照してください。

Skillの取得

特定のSkillの詳細を取得します。

ant beta:skills retrieve \
  --skill-id skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv

Skillの削除

ant skills delete \
  --skill-id skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv >/dev/null

バージョン管理

Skillは、更新を安全に管理するためのバージョン管理をサポートしています。

Anthropic Skill：

バージョンは日付形式を使用：20251013
更新が行われると新しいバージョンがリリースされます
安定性のために正確なバージョンを指定してください

カスタムSkill：

自動生成されたバージョンID：skver_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv
常に最新バージョンを取得するには"latest"を使用します
Skillファイルを更新する際は新しいバージョンを作成します

# 新しいバージョンを作成
VERSION_NUMBER=$(ant beta:skills:versions create \
  --skill-id skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv \
  --file financial_skill.zip \
  --transform version \
  --raw-output)

# 特定のバージョンを使用
ant beta:messages create \
  --beta code-execution-2025-08-25,skills-2025-10-02 <<YAML
model: claude-opus-5
max_tokens: 4096
container:
  skills:
    - type: custom
      skill_id: skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv
      version: "$VERSION_NUMBER"
messages:
  - role: user
    content: Use updated Skill
tools:
  - type: code_execution_20250825
    name: code_execution
YAML

# 最新バージョンを使用
ant beta:messages create \
  --beta code-execution-2025-08-25,skills-2025-10-02 <<YAML
model: claude-opus-5
max_tokens: 4096
container:
  skills:
    - type: custom
      skill_id: skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv
      version: latest
messages:
  - role: user
    content: Use latest Skill version
tools:
  - type: code_execution_20250825
    name: code_execution
YAML

詳細については、Create Skill Version APIリファレンスを参照してください。

Skillのロード方法

コンテナでSkillを指定すると、以下のように処理されます。

メタデータの検出： Claudeはシステムプロンプト内で各Skillのメタデータ（名前、説明）を確認します。
ファイルのロード： Skillファイルはコンテナの/skills/{skill-name}/にコピーされます。ディレクトリはSkillの名前（Anthropic Skillの場合はpptx、カスタムSkillの場合はSKILL.mdのname）であり、skill_01...のIDではありません。
自動使用： Claudeはリクエストに関連する場合、自動的にSkillをロードして使用します。
組み合わせ： 複数のSkillが組み合わさって複雑なワークフローを処理します。

Claudeは必要な場合にのみ完全なSkill指示をロードします。

ユースケース

例：財務モデリング

ExcelとカスタムDCF分析Skillを組み合わせます。

from anthropic.lib import files_from_dir

client = anthropic.Anthropic()

# カスタムDCF分析Skillを作成

dcf_skill = client.beta.skills.create(
    files=files_from_dir("/path/to/dcf_skill"),
)

# Excelと併用して財務モデルを作成
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
            {"type": "custom", "skill_id": dcf_skill.id, "version": "latest"},
        ]
    },
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Build a DCF valuation model for a SaaS company",
        }
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)
print(response)

制限と制約

リクエストの制限

リクエストごとの最大Skill数： 20
Skillアップロードの最大サイズ： 30 MB（すべてのファイルの合計、非圧縮）
YAMLフロントマターの要件：
- name：最大64文字、小文字の英字/数字/ハイフンのみ、XMLタグ不可、予約語（「anthropic」、「claude」）不可
- description：最大1024文字、空でないこと、XMLタグ不可

環境の制約

Skillはコード実行コンテナ内で実行され、以下の制限があります。

ネットワークアクセスなし： 外部API呼び出しはできません
ランタイムパッケージインストールなし： 事前インストールされたパッケージのみ利用可能
分離された環境： 既存のコンテナIDを指定しない限り、新しいコンテナが作成されます

利用可能なパッケージについては、コード実行ツールを参照してください。

ベストプラクティス

複数のSkillを使用するタイミング

タスクが複数のドキュメントタイプやドメインに関わる場合にSkillを組み合わせます。

適したユースケース：

データ分析（Excel）+ プレゼンテーション作成（PowerPoint）
レポート生成（Word）+ PDFへのエクスポート
カスタムドメインロジック + ドキュメント生成

避けるべきこと：

使用しないSkillを含めること（パフォーマンスに影響します）

バージョン管理戦略

このセクションのSDKタブは、Messagesリクエストに含めるcontainer値を示しています。cURLおよびCLIタブは完全なリクエストを示しています。

# 安定性のために特定のバージョンに固定
container = {
    "skills": [
        {
            "type": "custom",
            "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
            "version": "1759178010641129",
        }
    ]
}

開発環境の場合： latestを使用して、反復作業中に最新バージョンを自動的に取得します。

# アクティブな開発には latest を使用
container = {
    "skills": [
        {
            "type": "custom",
            "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
            "version": "latest",
        }
    ]
}

プロンプトキャッシングに関する考慮事項

client = anthropic.Anthropic()

# Skillsは固定されたキャッシュに適した順序でシステムプロンプトにレンダリングされます
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=[
        "code-execution-2025-08-25",
        "skills-2025-10-02",
    ],
    container={
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Analyze sales data"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

# Skillsリストの変更（[xlsx] と [xlsx, pptx]）はプレフィックスを変更しキャッシュミスとなり、同一リストならキャッシュヒットとなります
response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-5",
    max_tokens=4096,
    betas=[
        "code-execution-2025-08-25",
        "skills-2025-10-02",
    ],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
            {
                "type": "anthropic",
                "skill_id": "pptx",
                "version": "latest",
            },  # prefix change: cache miss
        ]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Create a presentation"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

エラー処理

Skill関連のエラーを適切に処理します。

client = anthropic.Anthropic()

try:
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-opus-5",
        max_tokens=4096,
        betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
        container={
            "skills": [
                {
                    "type": "custom",
                    "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                    "version": "latest",
                }
            ]
        },
        messages=[{"role": "user", "content": "Process data"}],
        tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
    )
except anthropic.BadRequestError as e:
    if "skill" in str(e):
        print(f"Skill error: {e}")
        # スキル固有のエラーを処理
    else:
        raise

データ保持

Agent SkillsはZDR契約の対象外です。Skill定義と実行データは、Anthropicの標準データ保持ポリシーに従って保持されます。

すべての機能におけるZDR適格性については、APIとデータ保持を参照してください。

監査ログ

次のステップ

APIリファレンス

すべてのエンドポイントを含む完全なAPIリファレンス

Skill作成のベストプラクティス

Claudeが発見して正常に使用できる効果的なSkillの書き方を学びます。

コード実行ツール

サンドボックス化されたコンテナでPythonとbashコードを実行し、データの分析、ファイルの生成、ソリューションの反復を行います。

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概要

Skillの使用

前提条件

MessagesでのSkillの使用

Containerパラメータ

生成されたファイルのダウンロード

マルチターン会話

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複数のSkillの使用

カスタムSkillの管理

Skillの作成

Skillの一覧表示

Skillの取得

Skillの削除

バージョン管理

Skillのロード方法

ユースケース

例：財務モデリング

制限と制約

リクエストの制限

環境の制約

ベストプラクティス

複数のSkillを使用するタイミング

バージョン管理戦略

プロンプトキャッシングに関する考慮事項

エラー処理

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