なぜ人によって作るSkillの質に大きな差が出るのか

Skillを書くときも、先に設計しておくべきだ。Skillは道具にすぎず、設計者はあなた自身だ。

同じようにSkillで機能を作っても、出来上がりには大きな差が出る。他の人の実装は、安定性・速度・Token消費の面で、あなたのものより何倍も優れていることがある。

日報収集を例にしよう。20個のデータソースから記事を取得し、AIで不要な内容をふるい落とし、最後に1本の日報へ集約する。

ここで、いきなりAIにSkillを書かせると、高確率でヘッドレスブラウザ中心の取得スクリプトになり、重くて遅く、時間もかかる。

しかしSkillを書く前に、先にAIと技術方針の調査を行えば、実現性と安定性は大きく上がる。

同じ日報収集でも、先に要件をAIと詰めると、計画は次のようになる。

1. 技術を先に固める

取得手段は、Pythonクローラ + ヘッドレスブラウザを採用する。

Pythonはクローラ分野で最も広く使われる言語のひとつであり、エコシステムには優れたクローラライブラリが豊富に蓄積されている。

これらのライブラリを使えば、並列取得・自動リトライ・ページ構造のノイズ除去・本文抽出まで対応できる。

つまり、どのサイトでもこのクローラスクリプトを一度通せば本文を取得できるため、AIに最初から読ませるよりToken消費を 90% 減らせる。

もちろんこれだけでは不十分だ。防クローラ対策のあるサイトもあるため、フォールバックとしてヘッドレスブラウザで取得し、最後にAIで内容を要約する。

多くの情報系サイトは RSS と Sitemap を提供している。

RSSは、各種リーダーがサイト更新を自動で取得するための仕組みだ。

サイトマップ（Sitemap）は、検索エンジンのSEOを助けるための仕組みである。

収集対象サイトにこの2つのどちらかがあれば、内容取得の難易度は 99% 下がる。

なぜならプロトコル側が記事URLを直接列挙してくれるため、クローラでそのまま取得すればよいからだ。

この計画をAIに渡してから生成させれば、速度が速く、互換性が高く、堅牢な日報収集プログラムを作れる。

この方式ではAIが担う作業の90%を外し、プログラム自動化に置き換えられる。結果として処理は速くなり、Token消費は大幅に下がる。

AIにいきなりコードを書かせるより 100倍 強い。ここで使う技術方針は時間が経っても有効な実践知であり、多くのサイトの遮断対策もクローラライブラリ側が自動で処理してくれるからだ。

そのうえでSkillはこのプログラムを直接呼び出し、結果を受け取ったあと、事前に定義したあなたの好みに従ってAIが高品質な結果へ選別する。

「AIは人の差を10倍、100倍に広げる」とよく言われるが、その理由はここにある。

注：本稿は学習と交流のみを目的とする。クローラ技術を使う際は各サイトの利用規約・セキュリティ方針を確認し、同意を得たうえで収集を行うこと。

Skill 技術方針