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@strada(Yasuyuki Kubota)inIBM

Agent Skillsで複数処理を一括実行 - 業界標準で実現する自律型CI/CDパイプライン構築

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Last updated at Posted at 2026-02-24

Agent Skillsで複数処理を一括実行 - 業界標準で実現する自律型CI/CDパイプライン構築

⚠️ 重要な注意事項

Agent SkillsはBob IDEの公式機能ではありません。本記事の実装は同僚の検証により動作確認済みですが、Bob IDEの公式サポート対象外です。

  • 動作保証: なし（但し動作確認済み）
  • 推奨環境: Agent Skills対応の30+製品（Cursor、VS Code、GitHub Copilot等）
  • Bob IDE使用時: 十分な動作確認を実施してください
  • 代替案: 公式サポートが必要な場合はカスタムモード型をご検討ください

筆者の見解: Agent SkillsはBob IDEのGA（一般提供）と共に公式サポートされる可能性が高いと考えています。そのため、筆者はカスタムモード型ではなく、Agent Skills型を採用する方針で検討を進めています。

📝 TL;DR（要約）

この記事では、Agent Skillsを使って複数の処理を順次実行する方法を実践的に解説します。

この記事で分かること

  • Agent Skillsで複数処理を一括実行する方法
  • 業界標準（30+製品対応）の実装方法
  • 実際に動くコードとその使い方
  • Bob IDEでの動作確認結果

実装のポイント

  • ✅ SKILL.mdでメインワークフローを定義
  • ✅ references/*.mdで各ステップの詳細を定義
  • ✅ .bob/rules/bob_skills.mdでスキルを登録
  • ✅ スラッシュコマンドで処理を起動
  • ✅ 5つのステップを順次実行してCI/CDパイプラインを構築

他の実装方式との違い

項目 MCPサーバー型 カスタムモード型 Agent Skills型
セットアップ Node.js + TypeScript マークダウンファイルのみ マークダウンファイルのみ
実装場所 外部サーバー プロジェクト内（.bob/） プロジェクト内（.bob/skills/）
対応製品 MCP対応製品 Bob IDEのみ 30+製品
業界標準 MCP標準 Bob IDE独自 Agent Skills標準
配布方法 npm公開 Gitリポジトリ Gitリポジトリ
学習コスト 高（TypeScript必須） 低（マークダウンのみ） 低（マークダウンのみ）

動作環境

  • Bob IDE（VS Code拡張機能）または Agent Skills対応製品
  • マークダウンファイルのみ（追加の依存関係なし）

所要時間

  • セットアップ: 約10分
  • 動作確認: 約3分

1. Agent Skillsとは

1.1 Agent Skillsの概要

Agent Skillsは、業界標準のスキル定義フォーマットであり、30以上のCoding Agentが対応しています。

対応製品（一部）:

  • 主要IDE: Cursor, VS Code, Claude Code
  • AI Assistant: GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenAI Codex
  • 開発ツール: OpenCode, OpenHands, Mux, Autohand Code CLI
  • エンタープライズ: Databricks, Factory, Spring AI
  • その他25製品以上

1.2 Agent Skillsの標準ディレクトリ構成

my-skill/
├── SKILL.md          # 必須: メタデータ + 指示内容
├── scripts/          # 任意: 実行可能なコード（Python, Bash, JS等）
├── references/       # 任意: 追加ドキュメント
└── assets/           # 任意: テンプレート、画像、データファイル等

1.3 実行フロー

重要なポイント:

  • ✅ SKILL.mdで全体の処理順序を定義
  • ✅ references/配下で各ステップの詳細を定義
  • ✅ AIが自動的に順次実行（ユーザー介入不要）
  • ✅ エラー時の自動リトライも可能

2. 複数処理を一括実行する仕組み

2.1 自律実行の原則

Agent Skillsで複数処理を一括実行するには、SKILL.mdで処理順序を明確に定義します。

## 実行フロー

以下のステップを順次実行します：

1. **環境確認** (`references/step5-check-environment.md`)
2. **パターン選択** (`references/step6-select-pattern.md`)
3. **IaC生成** (`references/step7-generate-iac.md`)
4. **Git登録** (`references/step8-commit-to-git.md`)
5. **デプロイ実行** (`references/step9-deploy-iac.md`)

Coding AgentのLLMがこの定義に従って、各ステップを自動的に順次実行します。

2.2 今回実装する5つのステップ

ステップ 処理内容 使用ツール
5 実行環境の確認 execute_command
6 黄金パターンの選択 read_file
7 IaCコードの生成 read_file, write_to_file
8 Gitへの登録 execute_command
9 IaCコードのデプロイ execute_command

3. 実装手順（コピペで動く）

3.1 プロジェクト構造の作成

# プロジェクトディレクトリを作成
mkdir my-auto-deploy-project
cd my-auto-deploy-project

# 必要なディレクトリを作成
mkdir -p .bob/skills/autonomous-pipeline-deploy/references
mkdir -p .bob/commands
mkdir -p .bob/rules

3.2 SKILL.mdの作成

.bob/skills/autonomous-pipeline-deploy/SKILL.mdを作成します。

# 自律型パイプラインデプロイ

## 概要

このスキルは、CI/CDパイプラインを自動的に構築・デプロイします。
ステップ5-9を順次実行します。

## 前提条件

- 要件定義書が作成されていること
- 実行環境にアクセス可能であること

## 実行フロー

以下のステップを順次実行します：

### 1. 環境確認（ステップ5）

**参照**: `references/step5-check-environment.md`

実行環境の情報を収集し、クラウドプロバイダーを特定します。

**入力:**
- 要件定義書

**出力:**
- 環境情報（クラウドプロバイダー、リージョン等）

### 2. パターン選択（ステップ6）

**参照**: `references/step6-select-pattern.md`

要件定義書と環境情報から最適な黄金パターンを選択します。

**入力:**
- 要件定義書
- ステップ5の環境情報

**出力:**
- 選択されたパターン名
- パターン選択理由

### 3. IaC生成（ステップ7）

**参照**: `references/step7-generate-iac.md`

選択したパターンに基づいてIaCコードを生成します。

**入力:**
- ステップ6で選択されたパターン

**出力:**
- 生成されたIaCコード

### 4. Git登録（ステップ8）

**参照**: `references/step8-commit-to-git.md`

生成したコードをGitリポジトリに登録します。

**入力:**
- ステップ7で生成されたIaCコード

**出力:**
- Gitコミット完了
- コミットハッシュ

### 5. デプロイ実行（ステップ9）

**参照**: `references/step9-deploy-iac.md`

IaCコードを実行環境にデプロイします。

**入力:**
- ステップ8でコミットされたIaCコード

**出力:**
- デプロイ完了
- デプロイ結果

## エラーハンドリング

各ステップでエラーが発生した場合：

1. エラー内容を分析
2. 自動修正を試行
3. 修正できない場合はユーザーに報告

## 使用方法

```bash
# スキルの実行
/pipeline requirements.md


### 3.3 各ステップの詳細定義

#### 3.3.1 step5-check-environment.md

`.bob/skills/autonomous-pipeline-deploy/references/step5-check-environment.md`を作成します。

```markdown
# ステップ5: 実行環境の確認

## 目的

実行環境の情報を収集し、クラウドプロバイダーを特定します。

## 実行手順

### 1. 要件定義書の読み込み

要件定義書を読み込み、以下の情報を抽出します。

### 2. 情報の抽出

以下の情報を抽出します：

#### 必須情報
- **クラウドプロバイダー**: AWS / Azure / GCP
- **リージョン**: デプロイ先リージョン
- **アカウント構成**: シングルアカウント / マルチアカウント

#### 任意情報
- ネットワーク構成
- セキュリティ設定
- 既存リソース情報

### 3. 出力

次のステップで使用する環境情報を出力：

```bash
echo "=== Step 5: 実行環境の確認 ==="
echo "クラウドプロバイダー: AWS"
echo "リージョン: us-east-1"
echo "アカウント構成: シングルアカウント"
echo "✅ Step 5 完了"

次のステップ

ステップ6（パターン選択）に環境情報を渡します。


#### 3.3.2 step6-select-pattern.md

`.bob/skills/autonomous-pipeline-deploy/references/step6-select-pattern.md`を作成します。

```markdown
# ステップ6: 黄金パターンの選択

## 目的

要件定義書と環境情報から最適な黄金パターンを選択します。

## 実行手順

### 1. 要件の分析

要件定義書とステップ5の環境情報を分析します。

### 2. パターンの評価

各パターンを以下の観点で評価：

#### 評価基準
1. **クラウドプロバイダーの一致**
2. **アカウント構成の一致**
3. **要件の充足**
4. **複雑度**

### 3. パターンの選択

評価結果に基づいて最適なパターンを選択します。

### 4. 出力

選択したパターン情報を出力：

```bash
echo "=== Step 6: 黄金パターンの選択 ==="
echo "選択パターン: aws_ecs_singleaccount_integrated"
echo "選択理由: シングルアカウント構成でAuto Scaling対応のECSパターンが最適"
echo "✅ Step 6 完了"

次のステップ

ステップ7（IaC生成）にパターン情報を渡します。


#### 3.3.3 step7-generate-iac.md

`.bob/skills/autonomous-pipeline-deploy/references/step7-generate-iac.md`を作成します。

```markdown
# ステップ7: IaCコードの生成

## 目的

選択したパターンに基づいてIaCコードを生成します。

## 実行手順

### 1. パラメータの準備

以下の情報からパラメータを準備：

- ステップ5の環境情報
- ステップ6のパターン情報
- 要件定義書

### 2. コードの生成

テンプレートにパラメータを適用してIaCコードを生成します。

### 3. 出力

生成したコードの情報を出力：

```bash
echo "=== Step 7: IaCコードの生成 ==="
echo "生成ファイル:"
echo "  - terraform/main.tf"
echo "  - terraform/variables.tf"
echo "  - terraform/outputs.tf"
echo "  - buildspecs/buildspec.yml"
echo "✅ Step 7 完了"

次のステップ

ステップ8（Git登録）に生成したコードを渡します。


#### 3.3.4 step8-commit-to-git.md

`.bob/skills/autonomous-pipeline-deploy/references/step8-commit-to-git.md`を作成します。

```markdown
# ステップ8: Gitへの登録

## 目的

生成したIaCコードをGitリポジトリに登録します。

## 実行手順

### 1. Gitステータスの確認

現在のGitステータスを確認します。

### 2. ファイルのステージング

生成したファイルをステージングします。

### 3. コミット

適切なコミットメッセージでコミットします。

### 4. 出力

Git操作の結果を出力：

```bash
echo "=== Step 8: Gitへの登録 ==="
echo "コミットハッシュ: abc123def456"
echo "コミットファイル: terraform/*, buildspecs/*"
echo "✅ Step 8 完了"

次のステップ

ステップ9（デプロイ実行）にコミット情報を渡します。


#### 3.3.5 step9-deploy-iac.md

`.bob/skills/autonomous-pipeline-deploy/references/step9-deploy-iac.md`を作成します。

```markdown
# ステップ9: IaCコードのデプロイ

## 目的

IaCコードを実行環境にデプロイします。

## 実行手順

### 1. デプロイ前確認

以下を確認：

- Terraformがインストールされているか
- クラウドプロバイダーの認証情報が設定されているか
- デプロイ先環境が正しいか

### 2. Terraform実行

Terraformコマンドを実行します。

### 3. デプロイ結果の確認

デプロイが成功したことを確認します。

### 4. 出力

デプロイ結果を出力：

```bash
echo "=== Step 9: IaCコードのデプロイ ==="
echo "デプロイステータス: 成功"
echo "作成リソース: VPC, ECS Cluster, CodePipeline, CodeBuild"
echo "✅ Step 9 完了"
echo ""
echo "========================================"
echo "🎉 全ステップ完了！"
echo "========================================"

完了

すべてのステップが完了しました。
CI/CDパイプラインが正常に構築されました。


### 3.4 スラッシュコマンドの作成

`.bob/commands/pipeline.md`を作成します。

```markdown
---
description: 自律型パイプラインデプロイを実行
argument-hint: <requirements-file-path>
---

要件定義書「$1」に基づいてCI/CDパイプラインを自動構築してください。

3.5 bob_skills.mdの作成

.bob/rules/bob_skills.mdを作成します。

====

AVAILABLE_SKILLS

<available_skills>
<skill>
<name>autonomous-pipeline-deploy</name>
<description>CI/CDパイプラインを自動的に構築・デプロイします。ステップ5-9（環境確認、パターン選択、IaC生成、Git登録、デプロイ実行）を順次実行します。</description>
<location>/Users/YOUR_USERNAME/path/to/project/.bob/skills/autonomous-pipeline-deploy</location>
</skill>
</available_skills>

<mandatory_skill_check>
REQUIRED PRECONDITION

Before producing ANY user-facing response, you MUST:

Step 1: Skill Evaluation
- Evaluate the user's request against ALL available skills
- Determine if ANY skill is applicable

Step 2: Skill Selection
- If applicable, select the MOST appropriate skill
- Consider skill dependencies and execution order

Step 3: Skill Execution
- Execute the selected skill according to its SKILL.md
- Follow the references/ files for detailed step instructions
- Provide results to the user
</mandatory_skill_check>

注意: <location>のパスは実際のプロジェクトパスに置き換えてください。

3.6 テスト用要件定義書の作成

プロジェクトルートにrequirements.mdを作成します。

# 要件定義書（テスト用）

## プロジェクト概要

- **プロジェクト名**: テストアプリケーション
- **目的**: Agent Skillsの動作確認

## アプリケーション要件

- **種別**: Webアプリケーション
- **言語**: Python
- **フレームワーク**: Django
- **データベース**: PostgreSQL
- **予想トラフィック**: Medium

## インフラ要件

- **クラウドプロバイダー**: AWS
- **リージョン**: us-east-1
- **スケーリング**: Auto Scaling
- **可用性**: High Availability

## 期待される動作

このファイルを`/pipeline requirements.md`コマンドで指定すると、以下のステップが自動的に順次実行されます：

1. ステップ5: 実行環境の確認
2. ステップ6: 黄金パターンの選択
3. ステップ7: IaC自動作成
4. ステップ8: Gitへの登録
5. ステップ9: IaCコードのデプロイ

各ステップは名前を標準出力し、成功メッセージを表示します。

3.7 最終的なディレクトリ構造

my-auto-deploy-project/
├── requirements.md                                  # テスト用要件定義書
└── .bob/
    ├── commands/
    │   └── pipeline.md                              # /pipelineコマンド
    ├── rules/
    │   └── bob_skills.md                            # スキル登録ファイル
    └── skills/
        └── autonomous-pipeline-deploy/
            ├── SKILL.md                             # メインスキル定義
            └── references/
                ├── step5-check-environment.md       # ステップ5詳細
                ├── step6-select-pattern.md          # ステップ6詳細
                ├── step7-generate-iac.md            # ステップ7詳細
                ├── step8-commit-to-git.md           # ステップ8詳細
                └── step9-deploy-iac.md              # ステップ9詳細

4. Bob IDEでの使用方法

4.1 Bob IDEの再起動

Agent Skillsとスラッシュコマンドを認識させるため、Bob IDEを再起動します。

  • Command Palette (Cmd+Shift+P / Ctrl+Shift+P) > "Reload Window"

4.2 スラッシュコマンドの確認

Bob IDEのチャットを開いて、/ を入力し、pipeline コマンドが表示されることを確認します。

4.3 スラッシュコマンドの実行

Bob IDEのチャットで以下のコマンドを入力します：

/pipeline requirements.md

4.4 実行結果の確認

コマンドを実行すると、以下のように5つのステップが自動的に順次実行されます：

=== Step 5: 実行環境の確認 ===
クラウドプロバイダー: AWS
リージョン: us-east-1
アカウント構成: シングルアカウント
✅ Step 5 完了

=== Step 6: 黄金パターンの選択 ===
選択パターン: aws_ecs_singleaccount_integrated
選択理由: シングルアカウント構成でAuto Scaling対応のECSパターンが最適
✅ Step 6 完了

=== Step 7: IaCコードの生成 ===
生成ファイル:
  - terraform/main.tf
  - terraform/variables.tf
  - terraform/outputs.tf
  - buildspecs/buildspec.yml
✅ Step 7 完了

=== Step 8: Gitへの登録 ===
コミットハッシュ: abc123def456
コミットファイル: terraform/*, buildspecs/*
✅ Step 8 完了

=== Step 9: IaCコードのデプロイ ===
デプロイステータス: 成功
作成リソース: VPC, ECS Cluster, CodePipeline, CodeBuild
✅ Step 9 完了

========================================
🎉 全ステップ完了！
========================================

5. 実際の使用例

5.1 実行フロー

5.2 各ステップの詳細

ステップ5: 実行環境の確認

実行内容:

  • 要件定義書から環境情報を抽出
  • クラウドプロバイダー、リージョン、アカウント構成を特定

出力例:

=== Step 5: 実行環境の確認 ===
クラウドプロバイダー: AWS
リージョン: us-east-1
アカウント構成: シングルアカウント
✅ Step 5 完了

ステップ6: 黄金パターンの選択

実行内容:

  • 要件定義書を分析
  • 環境情報に基づいて最適なパターンを選択
  • 選択理由を提示

出力例:

=== Step 6: 黄金パターンの選択 ===
選択パターン: aws_ecs_singleaccount_integrated
選択理由: シングルアカウント構成でAuto Scaling対応のECSパターンが最適
✅ Step 6 完了

ステップ7: IaC自動作成

実行内容:

  • 選択したパターンのテンプレートを使用
  • 要件に応じてカスタマイズ
  • Terraformコードを生成

出力例:

=== Step 7: IaCコードの生成 ===
生成ファイル:
  - terraform/main.tf
  - terraform/variables.tf
  - terraform/outputs.tf
  - buildspecs/buildspec.yml
✅ Step 7 完了

ステップ8: Gitへの登録

実行内容:

  • 生成したコードをステージング
  • 適切なコミットメッセージでコミット
  • リモートリポジトリにプッシュ

出力例:

=== Step 8: Gitへの登録 ===
コミットハッシュ: abc123def456
コミットファイル: terraform/*, buildspecs/*
✅ Step 8 完了

ステップ9: IaCコードのデプロイ

実行内容:

  • Terraformの初期化と実行
  • インフラのデプロイ
  • デプロイ結果の確認

出力例:

=== Step 9: IaCコードのデプロイ ===
デプロイステータス: 成功
作成リソース: VPC, ECS Cluster, CodePipeline, CodeBuild
✅ Step 9 完了

6. 他の実装方式との比較

6.1 MCPサーバー型との比較

MCPサーバー型の特徴

メリット:

  • ✅ 複数のプロジェクトで再利用可能
  • ✅ npm公開で広く配布できる
  • ✅ 複雑なロジックを実装しやすい

デメリット:

  • ❌ Node.js + TypeScriptの知識が必要
  • ❌ ビルドとデプロイの手間
  • ❌ MCP設定ファイルの編集が必要

Agent Skills型の特徴

メリット:

  • ✅ マークダウンファイルだけで実装可能
  • ✅ 30+製品で使用可能（業界標準）
  • ✅ Gitで簡単に共有できる
  • ✅ 学習コストが低い

デメリット:

  • 🟡 Bob IDEでは非公式（但し動作確認済）

6.2 カスタムモード型との比較

カスタムモード型の特徴

メリット:

  • ✅ Bob IDEの公式サポート
  • ✅ マークダウンファイルだけで実装可能
  • ✅ Gitで簡単に共有できる

デメリット:

  • ❌ Bob IDE専用（他製品で使用不可）
  • ❌ 汎用性が低い

Agent Skills型の特徴

メリット:

  • ✅ 30+製品で使用可能（業界標準）
  • ✅ 高い汎用性
  • ✅ 優れた将来性

デメリット:

  • 🟡 Bob IDEでは非公式（但し動作確認済）

6.3 使い分けのポイント

シーン 推奨 理由
チーム内での共有 Agent Skills 業界標準で汎用性が高い
複数プロジェクトで使用 Agent Skills 30+製品で使用可能
簡単なワークフロー Agent Skills 実装が簡単
複雑なロジック MCPサーバー TypeScriptで実装
Bob IDE専用 カスタムモード 公式サポート

7. トラブルシューティング

7.1 スラッシュコマンドが表示されない

原因: Bob IDEがコマンドファイルを認識していない

対処法:

  1. .bob/commands/pipeline.md が存在することを確認
  2. Bob IDEを完全に再起動
  3. VS Codeのキャッシュをクリア（必要に応じて）

7.2 Agent Skillsが実行されない

原因: bob_skills.mdが認識されていない、またはスキルパスが間違っている

対処法:

  1. .bob/rules/bob_skills.md が存在することを確認
  2. スキルパスが正しいことを確認
  3. Bob IDEを再起動

7.3 ステップが順次実行されない

原因: SKILL.mdの定義が不適切、またはreferencesファイルが見つからない

対処法:

  1. SKILL.md の ## 実行フロー セクションを確認
  2. 各ステップのreferencesファイルが存在することを確認
  3. ファイルパスが正しいことを確認（相対パス: references/stepX-*.md）

8. 参考資料

8.1 公式ドキュメント

8.2 関連記事

8.3 Agent Skills対応製品

主要IDE:

  • Cursor, VS Code, Claude Code

AI Assistant:

  • GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenAI Codex

開発ツール:

  • OpenCode, OpenHands, Mux, Autohand Code CLI

エンタープライズ:

  • Databricks, Factory, Spring AI

その他:

  • Junie, Letta, Firebender, Goose, Piebald, pi, Agentman, TRAE, Roo Code, Mistral AI Vibe, Command Code, Ona, VT Code, Qodo, Laravel Boost, Emdash

まとめ

この記事では、Agent Skillsを使って複数の処理を順次実行する方法を実践的に解説しました。

ポイント

  1. ✅ マークダウンファイルだけで実装可能（TypeScript不要）
  2. ✅ 業界標準（30+製品対応）
  3. ✅ Gitで簡単に共有できる
  4. ✅ SKILL.mdで複雑な処理も対応
  5. ✅ 高い汎用性と将来性

他の実装方式との使い分け

  • 業界標準を重視: Agent Skills型
  • Bob IDE専用で公式サポート重視: カスタムモード型
  • 複雑なロジック: MCPサーバー型

次のステップ

  • 実際のクラウドAPIと連携してみる
  • アセットファイル（パターン、テンプレート）を追加する
  • 他のAgent Skills対応製品でも試してみる

ぜひ、この記事を参考にAgent Skillsを試してみてください！

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