Agent Skills

APIでのAgent Skillsの使用

APIを通じてAgent Skillsを使用し、Claudeの機能を拡張する方法を学びます。

Agent SkillsはClaudeの機能を、整理されたフォルダに含まれる指示、スクリプト、リソースを通じて拡張します。このガイドでは、事前構築済みおよびカスタムSkillsをClaude APIで使用する方法を説明します。

リクエスト/レスポンススキーマおよびすべてのパラメータを含む完全なAPIリファレンスについては、以下を参照してください：

Skill管理APIリファレンス - SkillsのCRUD操作
Skillバージョン管理APIリファレンス - バージョン管理

This feature is not eligible for Zero Data Retention (ZDR). Data is retained according to the feature's standard retention policy.

クイックリンク

Agent Skillsを始める

最初のSkillを作成する

カスタムSkillsを作成する

Skillsの作成に関するベストプラクティス

概要

Agent Skillsのアーキテクチャと実際のアプリケーションについて詳しく知りたい方は、エンジニアリングブログをお読みください：Equipping agents for the real world with Agent Skills。

Skills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Skillsを使用する場合でも、アップロードしたカスタムSkills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。

Skillsの使用

Skills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を指定してSkillsを指定し、コード実行環境で実行されます。

Skillsは2つのソースから使用できます：

項目	Anthropic Skills	カスタムSkills
Type値	`anthropic`	`custom`
Skill ID	短縮名：`pptx`、`xlsx`、`docx`、`pdf`	生成値：`skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv`
バージョン形式	日付ベース：`20251013`または`latest`	エポックタイムスタンプ：`1759178010641129`または`latest`
管理	Anthropicが事前構築・保守	Skills APIでアップロード・管理
利用可能性	すべてのユーザーが利用可能	ワークスペースにプライベート

両方のSkillソースはList Skillsエンドポイントで返されます（sourceパラメータでフィルタリング可能）。統合の形式と実行環境は同一で、唯一の違いはSkillsの提供元と管理方法です。

前提条件

Skillsを使用するには、以下が必要です：

ConsoleからのAnthropic APIキー
ベータヘッダー：
- code-execution-2025-08-25 - コード実行を有効化（Skillsに必須）
- skills-2025-10-02 - Skills APIを有効化
- files-api-2025-04-14 - コンテナへの/からのファイルのアップロード/ダウンロード用
リクエストでコード実行ツールを有効化

MessagesでのSkillsの使用

Containerパラメータ

SkillsはMessages APIのcontainerパラメータを使用して指定します。1リクエストあたり最大8つのSkillsを含めることができます。

構造はAnthropicとカスタムSkillsの両方で同一です。必須のtypeとskill_idを指定し、オプションでversionを含めて特定のバージョンに固定できます：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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

Skills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。

仕組み：

Skillsがコード実行中にファイルを作成
レスポンスに作成された各ファイルのfile_idが含まれる
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
ローカルに保存するか、必要に応じて処理

例：Excelファイルの作成とダウンロード

import anthropic

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-4-6",
    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":
                for file in content_item.content:
                    if hasattr(file, "file_id"):
                        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, betas=["files-api-2025-04-14"]
    )
    file_content = client.beta.files.download(
        file_id=file_id, betas=["files-api-2025-04-14"]
    )

    # 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：

# ファイルメタデータを取得
file_info = client.beta.files.retrieve_metadata(
    file_id=file_id, betas=["files-api-2025-04-14"]
)
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
files = client.beta.files.list(betas=["files-api-2025-04-14"])
for file in files.data:
    print(f"{file.filename} - {file.created_at}")

# ファイルを削除
client.beta.files.delete(file_id=file_id, betas=["files-api-2025-04-14"])

Files APIの完全な詳細については、Files APIドキュメントを参照してください。

マルチターン会話

コンテナIDを指定して、複数のメッセージ間で同じコンテナを再利用します：

# 最初のリクエストでコンテナを作成
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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 this sales data"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

# 同じコンテナで会話を継続
messages = [
    {"role": "user", "content": "Analyze this sales data"},
    {"role": "assistant", "content": response1.content},
    {"role": "user", "content": "What was the total revenue?"},
]

response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "id": response1.container.id,  # コンテナを再利用
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}],
    },
    messages=messages,
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

長時間実行操作

Skillsは複数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停止理由を処理してください：

messages = [{"role": "user", "content": "Process this large dataset"}]
max_retries = 10

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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"}],
)

# 長時間操作のpause_turnを処理
for i 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-4-6",
        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"}],
    )

レスポンスにはpause_turn停止理由が含まれる場合があります。これは、APIが長時間実行中のSkill操作を一時停止したことを示します。後続のリクエストでレスポンスをそのまま返してClaudeにターンを継続させるか、会話を中断して追加のガイダンスを提供したい場合はコンテンツを変更できます。

複数のSkills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Skillsを組み合わせます：

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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Skillsの管理

Skillの作成

カスタムSkillをアップロードして、ワークスペースで利用可能にします。ディレクトリパスまたは個別のファイルオブジェクトを使用してアップロードできます。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# オプション1：files_from_dirヘルパーを使用（Pythonのみ、推奨）
from anthropic.lib import files_from_dir

skill = client.beta.skills.create(
    display_title="Financial Analysis",
    files=files_from_dir("/path/to/financial_analysis_skill"),
    betas=["skills-2025-10-02"],
)

# オプション2：zipファイルを使用
skill = client.beta.skills.create(
    display_title="Financial Analysis",
    files=[("skill.zip", open("financial_analysis_skill.zip", "rb"))],
    betas=["skills-2025-10-02"],
)

# オプション3：ファイルタプルを使用（filename, file_content, mime_type）
skill = client.beta.skills.create(
    display_title="Financial Analysis",
    files=[
        (
            "financial_skill/SKILL.md",
            open("financial_skill/SKILL.md", "rb"),
            "text/markdown",
        ),
        (
            "financial_skill/analyze.py",
            open("financial_skill/analyze.py", "rb"),
            "text/x-python",
        ),
    ],
    betas=["skills-2025-10-02"],
)

print(f"Created skill: {skill.id}")
print(f"Latest version: {skill.latest_version}")

要件：

トップレベルにSKILL.mdファイルを含める必要があります
すべてのファイルはパスに共通のルートディレクトリを指定する必要があります
合計アップロードサイズは8MB未満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タグなし、予約語なし（"anthropic"、"claude"）
- description：最大1024文字、空でないこと、XMLタグなし

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

Skillsの一覧表示

ワークスペースで利用可能なすべてのSkillsを取得します。Anthropicの事前構築済みSkillsとカスタムSkillsの両方が含まれます。sourceパラメータを使用してSkillタイプでフィルタリングできます：

# すべてのSkillsを一覧表示
skills = client.beta.skills.list(betas=["skills-2025-10-02"])

for skill in skills.data:
    print(f"{skill.id}: {skill.display_title} (source: {skill.source})")

# カスタムSkillsのみを一覧表示
custom_skills = client.beta.skills.list(source="custom", betas=["skills-2025-10-02"])

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、Skills一覧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：

skill = client.beta.skills.retrieve(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", betas=["skills-2025-10-02"]
)

print(f"Skill: {skill.display_title}")
print(f"Latest version: {skill.latest_version}")
print(f"Created: {skill.created_at}")

Skillの削除

Skillを削除するには、まずすべてのバージョンを削除する必要があります：

# ステップ1：すべてのバージョンを削除
versions = client.beta.skills.versions.list(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", betas=["skills-2025-10-02"]
)

for version in versions.data:
    client.beta.skills.versions.delete(
        skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        version=version.version,
        betas=["skills-2025-10-02"],
    )

# ステップ2：Skillを削除
client.beta.skills.delete(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", betas=["skills-2025-10-02"]
)

既存のバージョンがあるSkillを削除しようとすると、400エラーが返されます。

バージョニング

Skillsは更新を安全に管理するためにバージョニングをサポートしています：

Anthropic管理のSkills：

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Skills：

自動生成されるエポックタイムスタンプ：1759178010641129
常に最新バージョンを取得するには"latest"を使用
Skillファイルを更新する際に新しいバージョンを作成

# 新しいバージョンを作成
from anthropic.lib import files_from_dir

new_version = client.beta.skills.versions.create(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
    files=files_from_dir("/path/to/updated_skill"),
    betas=["skills-2025-10-02"],
)

# 特定のバージョンを使用
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {
                "type": "custom",
                "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                "version": new_version.version,
            }
        ]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Use updated Skill"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

# 最新バージョンを使用
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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": "Use latest Skill version"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

完全な詳細については、Skillバージョン作成APIリファレンスを参照してください。

Skillsの読み込み方法

コンテナでSkillsを指定すると：

メタデータの検出：Claudeはシステムプロンプトで各Skillのメタデータ（名前、説明）を確認します
ファイルの読み込み：Skillファイルがコンテナ内の/skills/{directory}/にコピーされます
自動使用：Claudeはリクエストに関連する場合、自動的にSkillsを読み込んで使用します
組み合わせ：複数のSkillsが複雑なワークフローのために組み合わされます

段階的開示アーキテクチャにより、効率的なコンテキスト使用が保証されます—Claudeは必要な場合にのみ完全なSkill指示を読み込みます。

ユースケース

組織向けSkills

ブランド＆コミュニケーション

企業固有のフォーマット（色、フォント、レイアウト）をドキュメントに適用
組織テンプレートに従ったコミュニケーションを生成
すべての出力で一貫したブランドガイドラインを確保

プロジェクト管理

企業固有のフォーマット（OKR、意思決定ログ）でノートを構造化
チームの慣例に従ったタスクを生成
標準化された会議の要約とステータス更新を作成

ビジネスオペレーション

企業標準のレポート、提案書、分析を作成
企業固有の分析手順を実行
組織テンプレートに従った財務モデルを生成

個人向けSkills

コンテンツ作成

カスタムドキュメントテンプレート
専門的なフォーマットとスタイリング
ドメイン固有のコンテンツ生成

データ分析

カスタムデータ処理パイプライン
専門的な可視化テンプレート
業界固有の分析手法

開発＆自動化

コード生成テンプレート
テストフレームワーク
デプロイメントワークフロー

例：財務モデリング

ExcelとカスタムDCF分析Skillsを組み合わせる：

# カスタムDCF分析Skillを作成
from anthropic.lib import files_from_dir

dcf_skill = client.beta.skills.create(
    display_title="DCF Analysis",
    files=files_from_dir("/path/to/dcf_skill"),
    betas=["skills-2025-10-02"],
)

# Excelと組み合わせて財務モデルを作成
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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 with the attached financials",
        }
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

制限と制約

リクエスト制限

リクエストあたりの最大Skills数：8
最大Skillアップロードサイズ：8MB（全ファイル合計）
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タグなし、予約語なし
- description：最大1024文字、空でないこと、XMLタグなし

環境の制約

Skillsはコード実行コンテナ内で以下の制限のもと実行されます：

ネットワークアクセスなし - 外部APIコールは不可
ランタイムパッケージのインストール不可 - プリインストールされたパッケージのみ利用可能
隔離された環境 - 各リクエストは新しいコンテナを取得

利用可能なパッケージについては、コード実行ツールのドキュメントを参照してください。

ベストプラクティス

複数のSkills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、Skillsを組み合わせてください：

良いユースケース：

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：

未使用のSkillsを含める（パフォーマンスに影響）

バージョン管理戦略

本番環境向け：

# 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",  # 特定のバージョン
        }
    ]
}

開発環境向け：

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

プロンプトキャッシュに関する考慮事項

プロンプトキャッシュを使用する場合、コンテナ内のSkillsリストを変更するとキャッシュが無効になることに注意してください：

# 最初のリクエストでキャッシュを作成
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=[
        "code-execution-2025-08-25",
        "skills-2025-10-02",
        "prompt-caching-2024-07-31",
    ],
    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の追加/削除でキャッシュが無効になる
response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=[
        "code-execution-2025-08-25",
        "skills-2025-10-02",
        "prompt-caching-2024-07-31",
    ],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
            {
                "type": "anthropic",
                "skill_id": "pptx",
                "version": "latest",
            },  # キャッシュミス
        ]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Create a presentation"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

最適なキャッシュパフォーマンスのために、リクエスト間でSkillsリストを一貫して保持してください。

エラーハンドリング

Skill関連のエラーを適切に処理してください：

try:
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-opus-4-6",
        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}")
        # Skill固有のエラーを処理
    else:
        raise

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

オーサリングガイド

効果的なSkillsを作成するためのベストプラクティス

コード実行ツール

コード実行環境について学ぶ

Was this page helpful?

Agent Skills

APIでのAgent Skillsの使用

APIを通じてAgent Skillsを使用し、Claudeの機能を拡張する方法を学びます。

リクエスト/レスポンススキーマおよびすべてのパラメータを含む完全なAPIリファレンスについては、以下を参照してください：

Skill管理APIリファレンス - SkillsのCRUD操作
Skillバージョン管理APIリファレンス - バージョン管理

This feature is not eligible for Zero Data Retention (ZDR). Data is retained according to the feature's standard retention policy.

クイックリンク

Agent Skillsを始める

最初のSkillを作成する

カスタムSkillsを作成する

Skillsの作成に関するベストプラクティス

概要

Skillsの使用

Skillsは2つのソースから使用できます：

項目	Anthropic Skills	カスタムSkills
Type値	`anthropic`	`custom`
Skill ID	短縮名：`pptx`、`xlsx`、`docx`、`pdf`	生成値：`skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv`
バージョン形式	日付ベース：`20251013`または`latest`	エポックタイムスタンプ：`1759178010641129`または`latest`
管理	Anthropicが事前構築・保守	Skills APIでアップロード・管理
利用可能性	すべてのユーザーが利用可能	ワークスペースにプライベート

前提条件

Skillsを使用するには、以下が必要です：

ConsoleからのAnthropic APIキー
ベータヘッダー：
- code-execution-2025-08-25 - コード実行を有効化（Skillsに必須）
- skills-2025-10-02 - Skills APIを有効化
- files-api-2025-04-14 - コンテナへの/からのファイルのアップロード/ダウンロード用
リクエストでコード実行ツールを有効化

MessagesでのSkillsの使用

Containerパラメータ

SkillsはMessages APIのcontainerパラメータを使用して指定します。1リクエストあたり最大8つのSkillsを含めることができます。

構造はAnthropicとカスタムSkillsの両方で同一です。必須のtypeとskill_idを指定し、オプションでversionを含めて特定のバージョンに固定できます：

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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

仕組み：

Skillsがコード実行中にファイルを作成
レスポンスに作成された各ファイルのfile_idが含まれる
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
ローカルに保存するか、必要に応じて処理

例：Excelファイルの作成とダウンロード

import anthropic

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-4-6",
    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":
                for file in content_item.content:
                    if hasattr(file, "file_id"):
                        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, betas=["files-api-2025-04-14"]
    )
    file_content = client.beta.files.download(
        file_id=file_id, betas=["files-api-2025-04-14"]
    )

    # 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：

# ファイルメタデータを取得
file_info = client.beta.files.retrieve_metadata(
    file_id=file_id, betas=["files-api-2025-04-14"]
)
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
files = client.beta.files.list(betas=["files-api-2025-04-14"])
for file in files.data:
    print(f"{file.filename} - {file.created_at}")

# ファイルを削除
client.beta.files.delete(file_id=file_id, betas=["files-api-2025-04-14"])

Files APIの完全な詳細については、Files APIドキュメントを参照してください。

マルチターン会話

コンテナIDを指定して、複数のメッセージ間で同じコンテナを再利用します：

# 最初のリクエストでコンテナを作成
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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 this sales data"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

# 同じコンテナで会話を継続
messages = [
    {"role": "user", "content": "Analyze this sales data"},
    {"role": "assistant", "content": response1.content},
    {"role": "user", "content": "What was the total revenue?"},
]

response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "id": response1.container.id,  # コンテナを再利用
        "skills": [{"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"}],
    },
    messages=messages,
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

長時間実行操作

Skillsは複数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停止理由を処理してください：

messages = [{"role": "user", "content": "Process this large dataset"}]
max_retries = 10

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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"}],
)

# 長時間操作のpause_turnを処理
for i 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-4-6",
        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Skills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Skillsを組み合わせます：

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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Skillsの管理

Skillの作成

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# オプション1：files_from_dirヘルパーを使用（Pythonのみ、推奨）
from anthropic.lib import files_from_dir

skill = client.beta.skills.create(
    display_title="Financial Analysis",
    files=files_from_dir("/path/to/financial_analysis_skill"),
    betas=["skills-2025-10-02"],
)

# オプション2：zipファイルを使用
skill = client.beta.skills.create(
    display_title="Financial Analysis",
    files=[("skill.zip", open("financial_analysis_skill.zip", "rb"))],
    betas=["skills-2025-10-02"],
)

# オプション3：ファイルタプルを使用（filename, file_content, mime_type）
skill = client.beta.skills.create(
    display_title="Financial Analysis",
    files=[
        (
            "financial_skill/SKILL.md",
            open("financial_skill/SKILL.md", "rb"),
            "text/markdown",
        ),
        (
            "financial_skill/analyze.py",
            open("financial_skill/analyze.py", "rb"),
            "text/x-python",
        ),
    ],
    betas=["skills-2025-10-02"],
)

print(f"Created skill: {skill.id}")
print(f"Latest version: {skill.latest_version}")

要件：

トップレベルにSKILL.mdファイルを含める必要があります
すべてのファイルはパスに共通のルートディレクトリを指定する必要があります
合計アップロードサイズは8MB未満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タグなし、予約語なし（"anthropic"、"claude"）
- description：最大1024文字、空でないこと、XMLタグなし

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

Skillsの一覧表示

# すべてのSkillsを一覧表示
skills = client.beta.skills.list(betas=["skills-2025-10-02"])

for skill in skills.data:
    print(f"{skill.id}: {skill.display_title} (source: {skill.source})")

# カスタムSkillsのみを一覧表示
custom_skills = client.beta.skills.list(source="custom", betas=["skills-2025-10-02"])

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、Skills一覧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：

skill = client.beta.skills.retrieve(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", betas=["skills-2025-10-02"]
)

print(f"Skill: {skill.display_title}")
print(f"Latest version: {skill.latest_version}")
print(f"Created: {skill.created_at}")

Skillの削除

Skillを削除するには、まずすべてのバージョンを削除する必要があります：

# ステップ1：すべてのバージョンを削除
versions = client.beta.skills.versions.list(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", betas=["skills-2025-10-02"]
)

for version in versions.data:
    client.beta.skills.versions.delete(
        skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
        version=version.version,
        betas=["skills-2025-10-02"],
    )

# ステップ2：Skillを削除
client.beta.skills.delete(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv", betas=["skills-2025-10-02"]
)

既存のバージョンがあるSkillを削除しようとすると、400エラーが返されます。

バージョニング

Skillsは更新を安全に管理するためにバージョニングをサポートしています：

Anthropic管理のSkills：

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Skills：

自動生成されるエポックタイムスタンプ：1759178010641129
常に最新バージョンを取得するには"latest"を使用
Skillファイルを更新する際に新しいバージョンを作成

# 新しいバージョンを作成
from anthropic.lib import files_from_dir

new_version = client.beta.skills.versions.create(
    skill_id="skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
    files=files_from_dir("/path/to/updated_skill"),
    betas=["skills-2025-10-02"],
)

# 特定のバージョンを使用
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=["code-execution-2025-08-25", "skills-2025-10-02"],
    container={
        "skills": [
            {
                "type": "custom",
                "skill_id": "skill_01AbCdEfGhIjKlMnOpQrStUv",
                "version": new_version.version,
            }
        ]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Use updated Skill"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

# 最新バージョンを使用
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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": "Use latest Skill version"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

完全な詳細については、Skillバージョン作成APIリファレンスを参照してください。

Skillsの読み込み方法

コンテナでSkillsを指定すると：

メタデータの検出：Claudeはシステムプロンプトで各Skillのメタデータ（名前、説明）を確認します
ファイルの読み込み：Skillファイルがコンテナ内の/skills/{directory}/にコピーされます
自動使用：Claudeはリクエストに関連する場合、自動的にSkillsを読み込んで使用します
組み合わせ：複数のSkillsが複雑なワークフローのために組み合わされます

段階的開示アーキテクチャにより、効率的なコンテキスト使用が保証されます—Claudeは必要な場合にのみ完全なSkill指示を読み込みます。

ユースケース

組織向けSkills

ブランド＆コミュニケーション

企業固有のフォーマット（色、フォント、レイアウト）をドキュメントに適用
組織テンプレートに従ったコミュニケーションを生成
すべての出力で一貫したブランドガイドラインを確保

プロジェクト管理

企業固有のフォーマット（OKR、意思決定ログ）でノートを構造化
チームの慣例に従ったタスクを生成
標準化された会議の要約とステータス更新を作成

ビジネスオペレーション

企業標準のレポート、提案書、分析を作成
企業固有の分析手順を実行
組織テンプレートに従った財務モデルを生成

個人向けSkills

コンテンツ作成

カスタムドキュメントテンプレート
専門的なフォーマットとスタイリング
ドメイン固有のコンテンツ生成

データ分析

カスタムデータ処理パイプライン
専門的な可視化テンプレート
業界固有の分析手法

開発＆自動化

コード生成テンプレート
テストフレームワーク
デプロイメントワークフロー

例：財務モデリング

ExcelとカスタムDCF分析Skillsを組み合わせる：

# カスタムDCF分析Skillを作成
from anthropic.lib import files_from_dir

dcf_skill = client.beta.skills.create(
    display_title="DCF Analysis",
    files=files_from_dir("/path/to/dcf_skill"),
    betas=["skills-2025-10-02"],
)

# Excelと組み合わせて財務モデルを作成
response = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    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 with the attached financials",
        }
    ],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

制限と制約

リクエスト制限

リクエストあたりの最大Skills数：8
最大Skillアップロードサイズ：8MB（全ファイル合計）
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タグなし、予約語なし
- description：最大1024文字、空でないこと、XMLタグなし

環境の制約

Skillsはコード実行コンテナ内で以下の制限のもと実行されます：

ネットワークアクセスなし - 外部APIコールは不可
ランタイムパッケージのインストール不可 - プリインストールされたパッケージのみ利用可能
隔離された環境 - 各リクエストは新しいコンテナを取得

利用可能なパッケージについては、コード実行ツールのドキュメントを参照してください。

ベストプラクティス

複数のSkills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、Skillsを組み合わせてください：

良いユースケース：

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：

未使用のSkillsを含める（パフォーマンスに影響）

バージョン管理戦略

本番環境向け：

# 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",  # 特定のバージョン
        }
    ]
}

開発環境向け：

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

プロンプトキャッシュに関する考慮事項

プロンプトキャッシュを使用する場合、コンテナ内のSkillsリストを変更するとキャッシュが無効になることに注意してください：

# 最初のリクエストでキャッシュを作成
response1 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=[
        "code-execution-2025-08-25",
        "skills-2025-10-02",
        "prompt-caching-2024-07-31",
    ],
    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の追加/削除でキャッシュが無効になる
response2 = client.beta.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=4096,
    betas=[
        "code-execution-2025-08-25",
        "skills-2025-10-02",
        "prompt-caching-2024-07-31",
    ],
    container={
        "skills": [
            {"type": "anthropic", "skill_id": "xlsx", "version": "latest"},
            {
                "type": "anthropic",
                "skill_id": "pptx",
                "version": "latest",
            },  # キャッシュミス
        ]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Create a presentation"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825", "name": "code_execution"}],
)

最適なキャッシュパフォーマンスのために、リクエスト間でSkillsリストを一貫して保持してください。

エラーハンドリング

Skill関連のエラーを適切に処理してください：

try:
    response = client.beta.messages.create(
        model="claude-opus-4-6",
        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}")
        # Skill固有のエラーを処理
    else:
        raise

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

オーサリングガイド

効果的なSkillsを作成するためのベストプラクティス

コード実行ツール

コード実行環境について学ぶ

Was this page helpful?