チームでAI開発をしていると、こんな状況に出くわしたことはないでしょうか。私はClaude Codeをメインに使っているのですが、チームメンバーの中にはGitHub CopilotやCursorを好む人もいます。そうなると、私が丁寧に書いたSKILL.mdが「Claude Codeユーザーだけの宝」になってしまう、という問題が起きます。
この課題を解決するのが、GitHubが提供する gh skill コマンドです。SKILL.mdで定義したスキルを、複数のAIエージェントにまたいで配布・共有できる仕組みです。
なぜSKILL.mdの「エージェント縛り」が問題なのか
Claude Codeを使っている方なら、SKILL.mdの便利さはよくご存知のはずです。コードレビューの手順、特定フレームワークでの実装パターン、プロジェクト固有のコーディング規約……こういった知識をSKILL.mdに書いておくと、Claude Codeが毎回それを参照して一貫した動作をしてくれます。
問題は、このSKILL.mdがClaude Code専用のフォーマットだということです。GitHub CopilotユーザーはCopilot向けの設定ファイルを持っているでしょうし、Cursorユーザーには .cursorrules があるかもしれません。チーム全体で「AIへの指示」を統一したいのに、ツールごとに別々のファイルを管理しなければならない……これは明らかに非効率です。
gh skill とは何か
gh skill は、GitHub CLIの拡張機能として提供されるツールです。2026年初頭に公開されたこの拡張機能を使うと、GitHubの公開リポジトリに置いたSKILL.mdを「スキルパッケージ」として配布し、Claude Code・GitHub Copilot・Cursor・Codex・Gemini CLIなど、対応する30以上のAIエージェントに一括でインストールできます。
コンセプトはシンプルです。「一度書いたスキルを、どのAIエージェントでも使えるようにする」というものです。
対応するAIエージェントには現時点で以下が含まれます：
- Claude Code (Anthropic)
- GitHub Copilot (GitHub)
- Cursor (Cursor AI)
- Codex CLI (OpenAI)
- Gemini CLI (Google)
- Aider、Continue、Cline、その他コミュニティ製エージェント
インストール方法
まず、GitHub CLIがインストールされていることを確認してください。その上で、以下のコマンドで gh skill 拡張機能を追加します。
# gh skill 拡張機能のインストール
gh extension install github-actions/gh-skills
# インストール確認
gh skill --versionインストールできたら、使いたいスキルを公開リポジトリから取得します。例えば、誰かが example-org/coding-skills というリポジトリでスキルを公開している場合は：
# スキルのインストール（対話形式でエージェントを選択できる）
gh skill install example-org/coding-skills
# 特定のエージェント向けにのみインストール
gh skill install example-org/coding-skills --agent claude-code
gh skill install example-org/coding-skills --agent copilot自分のSKILL.mdをgh skill対応にする
既存のSKILL.mdをgh skillで配布できるようにするには、いくつかの調整が必要です。基本的な構造は変わりませんが、メタデータセクションを追加することで、どのエージェントに対してどの部分のスキルを適用するかを制御できます。
# skill.yaml（メタデータファイル）
name: my-project-skills
version: 1.0.0
description: "○○プロジェクト向けコーディングスキル集"
agents:
- claude-code
- copilot
- cursor
skills:
- path: skills/code-review.md
agents: [claude-code, copilot, cursor]
- path: skills/deployment.md
agents: [claude-code] # デプロイ手順はClaude Codeのみスキルの本文（Markdownファイル）は既存のSKILL.md形式そのままで問題ありません。各エージェントがそれぞれの方法でファイルを解釈します。
SKILL.mdをリポジトリで公開・配布する
自分のスキルを他のチームメンバーや世界に配布したい場合は、GitHubの公開リポジトリに以下の構成でファイルを置きます。
my-skills-repo/
├── skill.yaml # メタデータ
├── README.md # スキルの説明
└── skills/
├── code-review.md # コードレビュースキル
├── testing.md # テストスキル
└── deployment.md # デプロイスキル
リポジトリを公開したら、インストールURLは自動的に gh skill install <あなたのGitHubユーザー名>/<リポジトリ名> になります。
実際のチーム開発での活用例
私が実際にこの仕組みを使い始めてから気づいたメリットを共有します。
まず、「このルールって全員に伝わってるっけ？」という不安が消えます。SKILL.mdに書いたコーディング規約や手順が、チームメンバーが使うエージェントにも自動的に反映されるので、「言ったはずなのにAIが別の書き方を提案してきた」という状況が減ります。
次に、スキルのバージョン管理がGitのフローに自然に乗ります。スキルを更新したら git tag v1.1.0 でバージョンを切り、チームメンバーは gh skill update で最新版に揃えられます。
# スキルの更新確認
gh skill list
gh skill update my-project-skills
# 特定バージョンに固定したい場合
gh skill install example-org/coding-skills@v1.0.0現在のところ、全てのエージェントが全ての機能を完全にサポートしているわけではありません。Claude CodeはSKILL.mdの細かい指示（ツール使用制限、フック設定など）を最も深く解釈できますが、GitHub CopilotはMarkdownの一般的な指示のみを参照します。エージェントごとの「翻訳品質」に差があることは念頭に置いておくと良いでしょう。
まず一つのスキルから試してみる
gh skill を使い始めるのに、大げさな準備は必要ありません。まずは既存のSKILL.mdを gh skill install できる形にして、自分のプロジェクトで試してみるところから始めてみてください。
# まずはインストールと既存スキルの確認から
gh extension install github-actions/gh-skills
gh skill listチームのAI活用が一段階進む可能性があります。より深い実装戦略（バージョン管理・CI/CD連携・エージェント別のスキル最適化）については、プレミアム記事で詳しく解説しています。