Anthropic 公式スキル 17 種を概観する — anthropics/skills リポジトリで何ができるのか

Anthropic 公式の Agent Skills リポジトリ anthropics/skills には、2026 年 7 月時点で 17 個のスキルが収録されています。docx・pdf・pptx・xlsx のオフィスファイル操作から、algorithmic-art や frontend-design のデザイン、mcp-builder や skill-creator の開発拡張まで、各スキルの SKILL.md をサマリして 5 カテゴリで概観します。

AI エージェント経由で AWS CLI を安全に使う — 多層防御で「権限ひとつ」を無効化する 2026 年の設計

AI エージェントにシェルと AWS の認証情報を同時に渡すと、プロンプトインジェクション一発がそのままクラウドリソースの削除や機密データの持ち出しに直結します。IAM Identity Center と ReadOnlyAccess という出発点は方向として正しい。ただし ReadOnlyAccess は「読み取り専用＝安全」ではなく、ツール側の deny ルールは敵対的な回避に耐えません。唯一の信頼できる強制境界は IAM と OS サンドボックスである、という前提に立って、認証・権限・実行・承認・監査の五層で守りを重ね、リポジトリやシェルの掌握ひとつでは本番に届かない設計を、自分の手元の構成を題材に端から端まで組み立てます。

AI エージェント経由で Azure CLI を安全に使う — 鍵を捨て、コマンドブローカーとリソースロックで固める多層防御

AI エージェントにシェルと Azure の認証情報を同時に渡すと、プロンプトインジェクション一発が az の誤実行に化け、リソース削除や機密の持ち出しへ直結します。短期クレデンシャルと最小権限という Microsoft の公式ガイダンスは方向として正しい。ただしサービス プリンシパルのシークレットは漏えい時の持続性が高く、エージェント側の deny ルールは敵対的な回避に耐えません。唯一の信頼できる強制境界は RBAC・組織ポリシー・OS サンドボックスである、という前提に立って、認証・権限・実行・承認・監査の五層で守りを重ね、入力ひとつの掌握では本番に届かない設計を、端から端まで組み立てます。

AI エージェント経由で Google Cloud CLI を安全に使う — 鍵を捨て、権限借用とコマンドブローカーで固める多層防御

AI エージェントにシェルと Google Cloud の認証情報を同時に渡すと、プロンプトインジェクション一発が gcloud の誤実行に化け、権限変更やデータ持ち出しへ直結します。短期クレデンシャルと最小権限という Google の公式ガイダンスは方向として正しい。ただしサービス アカウント キーは漏えい時の持続性が高く、エージェント側の deny ルールは敵対的な回避に耐えません。唯一の信頼できる強制境界は IAM・組織ポリシー・OS サンドボックスである、という前提に立って、認証・権限・実行・承認・監査の五層で守りを重ね、入力ひとつの掌握では本番に届かない設計を、端から端まで組み立てます。

Gemini CLI は OSS であり続けるのか — Apache 2.0 のコードとバックエンド規約の二層で読む、Antigravity CLI 移行後の新規採用リスク

Google は Gemini CLI からクローズドソースの Antigravity CLI への移行を発表し、2026-06-18 に無償・個人向けのアクセスを遮断しました。しかし Gemini CLI のコード自体は Apache 2.0 のまま残り、リポジトリの更新も続いています。新規採用の可否は「コードのライセンス」と「バックエンドの利用規約」という二層に分けて読むと正しく判断できます。何が起きたのか、Apache 2.0 の取消不能性、サービス規約の可変性、ガバナンスの実態、移行に伴う技術的非互換、そして代替ツールと防御策までを 2026 年時点で整理します。

AI ソロ開発の CI コストを gh-signoff で削る — ローカル CI とサインオフという選択肢

AI エージェントに実装させると PR とプッシュの回数が跳ね上がり、リモート CI の課金だけが静かに増えていきます。gh-signoff はテストをローカルで走らせて自分で署名するという、身も蓋もないが理に適った解を提示します。

Hermes Agent で context を使い切ったときの対処 — 中途半端は捨て、クリーンなセッションで作り直す

Hermes Agent で PR を作成してもらっている最中に「Context length exceeded. Cannot compress further.」で止まり、/compress も効かない。そんなときのトラブルシューティング Tips として、中途半端な変更は捨て、コミット済みの進捗と Issue からクリーンに作業をやり直し、PR を仕上げて Issue を close するまでの型を整理します。

hermes agent をローカルで動かすクイックセットアップ — macOS と Ollama と qwen3.6:35b で完全ローカル構成

NousResearch の hermes agent を macOS にインストールし、Ollama で動かした qwen3.6:35b をバックエンドに繋ぐまでの最短手順です。クラウド API を使わず、ローカルだけで完結させます。モデルの pull、インストールと setup、TUI 起動の 3 ステップで動きます。

issue を投げると PR が返ってくる — Codex と Claude Code を往復させる Hermes Agent の自律ループスキル

AI にコードを書かせる時代に人間が一番時間をかけるべきなのは、コードでもレビューでもなく、そのループが回る基盤と、issue の plan です。issue URL 1 本から review-ready な PR までを自走させるスキルを実装して、その確信が強まりました。

PR レビューを Claude Code と Codex に同時にやらせる — Hermes Agent スキルで多モデルレビューを自動化する

1 つのモデルによるコードレビューは、そのモデルの盲点をそのまま引き継ぎます。ならば独立した複数のモデルに同じ PR を読ませて、重なった指摘だけを信じればよい。その運用を 1 コマンドに落とし込んだスキルの実装を追います。