レポート作成や集計の手順を AI エージェント（指示を受けて自分で作業を進める AI のこと）に任せたい、分析チームのリーダーや開発者向けの記事です。題名などに出てくる SDK（ソフトウェアを作るための道具一式）や CLI（文字で命令して操作する道具）といった用語も、順に説明します。2026 年 10 月の発表を「配布・起動・検証」で比べ、どの書き方なら製品をまたいで使い回せるかを示します。読み終わると、定型業務をどの形式で書くべきか判断できるようになります。
この記事で分かること
- Agent Skills・Cursor Agent SDK・Codex の /presets などが、それぞれ何を定義する仕組みか
- 「週次レポート作成」を 4 つの形式で組んだとき、どの工程なら製品をまたいで持ち運べるか（筆者の分類）
- 「ロックイン」（特定の製品から乗り換えにくくなること）がどこに潜むか
ざっくり言うと：持ち運べるのは「手順」と「接続」の 2 層だけ
公開情報を筆者が分類した結果、製品をまたいで持ち運べると確認できたのは「何をどの順でやるか（手順）」と「どのデータにつなぐか（接続）」の 2 層でした。ただし手順は SKILL.md を規格の欄だけで書いた場合、接続は MCP を使う場合に限ります。一方「いつ動かすか（起動）」と「結果をどう確かめるか（検証）」は、確認できた範囲ではすべて製品固有で、乗り換え時に書き直す必要があります。
「スキル化」とは：手順・エージェント・起動・接続の 4 層
「スキル化」とは、くり返す業務の手順を AI エージェントが読めるファイルとして書き残すことです。ただし、各社が「スキル」と呼ぶものは、実は違う層を定義しています。図 1 のとおり、4 つの層に分けると整理できます。
| 層 | 決めること | 代表的な仕組み |
|---|---|---|
| 起動 | いつ・何をきっかけに動かすか | cron、Slack、Webhook、Codex の /presets |
| エージェント | 誰がどの道具で実行するか | Cursor Agent SDK、Claude Code のサブエージェント |
| 手順 | 何をどの順でやるか | Agent Skills（SKILL.md）、Codex の /presets（製品固有） |
| 接続 | どのデータやツールにつなぐか | MCP |
Codex の /presets は、保存したプロンプトを枠から呼び出す仕組みなので、起動層と手順層の両方にまたがります。
cron（決まった時刻に処理を動かす仕組み）や Webhook（出来事が起きたときに別サービスへ通知する仕組み）は起動層の道具です。MCP（Model Context Protocol、AI とデータやツールをつなぐ共通の約束事）は接続層の規格です。
なぜ今、持ち運びやすさが重要なのか
図 2 のとおり、2026 年 10 月の約 2 週間でスキル化に関わる発表が集中しました。図中の Origin App Marketplace は、Cursor に外部サービスとの連携アプリを追加できる場で、10 月 13 日に始まりました。Cursor Agent SDK の一般提供から Agent Skills の財団寄贈までは 2 日、寄贈から Codex CLI の /presets 追加までは 1 日です（筆者が各社の公開日から計算）。
各社が同じ時期に、それぞれ別の形式で「手順を保存する仕組み」を出しました。そのため、どれか 1 つの形式に合わせて手順を書くと、別の製品に移るときに書き直しが発生します。製品をまたいで使える書き方を先に知っておくと、この書き直しを減らせます。
Agent Skills：中立の財団に寄贈された公開規格
Anthropic は 2026 年 10 月 22 日、Agent Skills の規格と名称、agentskills.io ドメインなどを Agentic AI Foundation（AAIF、Linux Foundation 傘下の財団）に寄贈しました。同じ発表によると、ChatGPT、Cursor、GitHub Copilot、VS Code など 70 以上の基盤が Agent Skills を統合しています。
AAIF は Linux Foundation が 2025 年 12 月 9 日に設立を発表した財団で、設立時のプロジェクトは MCP、goose、AGENTS.md でした。設立から寄贈までは 317 日です（筆者計算）。
Agent Skills の仕様では、スキルの最小単位は SKILL.md というファイルを含むフォルダです。SKILL.md の先頭には frontmatter（ファイル冒頭に書く設定欄）があり、name（最大 64 字）と description（最大 1024 字）が必須です。scripts/・references/・assets/ のフォルダは任意です。
Agent Skills は段階的開示（progressive disclosure、必要になった分だけ順に読み込む方式）を採ります。起動時には 1 件あたり約 100 トークン（AI が文章を数える単位）のメタデータだけを読み、本文はスキルを使うときに読みます。本文は 5000 トークン未満、SKILL.md は 500 行未満が推奨です。
仮に 50 件のスキルを登録すると、起動時に読むメタデータは約 5,000 トークンです（件数は筆者の仮定）。本文 1 件分の推奨上限と同じ規模なので、増やしすぎると常に読む部分がふくらむと考えられます。
Cursor Agent SDK：エージェントをフォルダで定義し、評価してデプロイする
Cursor は 2026 年 10 月 20 日に Agent SDK を一般提供（GA）しました。エージェントを 1 つのプロジェクトフォルダとして定義し、evals（決まった入力を与えて結果を自動で確かめる評価テスト）で試験し、Cursor の基盤か自社の基盤にデプロイ（本番環境に配置して動かすこと）します。
フォルダは instructions.md（プロンプト＝AI への指示文）、tools/（型付きの操作）、skills/（必要なときに読む手順）、mcp-connections/（MCP のツール）、channels/（入出力の方法）の 5 要素でできています。
起動のきっかけ（トリガー）は、Git サービスの PR（プルリクエスト。変更を取り込む前の確認依頼）や CI（コードを自動でチェックする仕組み）のイベント、Slack、Webhook、cron の 4 系統です。ひな形は開発チーム向けの 4 種で、セキュリティの確認、担当者ルールに沿った変更の承認、PR の自動修正、課題管理ツール（Linear や Jira）に届いた依頼の仕分けです。
検証の仕組みが付いているのが特徴です。agent-sdk eval をローカルや CI で実行でき、agent-sdk github replay で実際の PR を再生して試せます。自社基盤でも単一の Node プロセス（JavaScript の実行環境 Node.js で動く 1 つのプログラム）として動かせます。
Codex の /presets と Claude Code のサブエージェント：製品の中での定型化
Codex CLI 0.164.0（2026 年 10 月 23 日）では /presets が追加されました。よく使うプロンプトとスラッシュコマンド（/ で始まる短い命令）を、番号付きの 10 枠に保存できます。現在の権限設定をプリセットとして保存することもできます。
同じ版で企業向け MCP 接続の認証も改善されました。プリセットに MCP 設定まで含まれるか、他製品に持ち出せるかは確認できませんでした。
Claude Code では 2.1.302（2026 年 10 月 16 日）で、fork サブエージェント（subagent_type: "fork" で指定するサブエージェント。詳しい仕様は公開情報で確認できませんでした）がデスクトップアプリや VS Code などでも既定で有効になりました。
また Claude Code のスキルは、Agent Skills の規格に、呼び出しを制御する欄などの独自の拡張欄を加えています。
MCP との関係：手順と接続は別の層
MCP は「どのデータやツールにつなぐか」を決める規格で、「何をどの順でやるか」を決める Agent Skills とは担当が違います。どちらも AAIF の傘下にあります。
MCP の 2026-07-28 版の仕様では、セッション（接続ごとに状態を覚えておく仕組み）と初期化の手順が廃止され、stateless（状態を持たない方式）になりました。これとは別に、Roots・Sampling・Logging という機能は非推奨になり、最低 12 か月の猶予のあとに削除されます。そのため、使っている MCP サーバーが新旧どちらの版に対応しているかを確かめます。
分析：同じ「週次レポート作成」を 4 形式で組むと何が違うか
ここからは筆者の分析です。週次レポート作成を「起動・データ取得・手順・検証・出力」の 5 工程に分け、4 つの形式ごとに、各工程が次のどれに当たるかを公開情報だけをもとに分類しました。すべてのセルに同じ基準を当てはめ、根拠となる記述が見つからないセルは「確認できなかった」にしています。結果は図 3 と下の表のとおりです。
- 共通規格：中立の規格（Agent Skills の仕様の欄、MCP）で書け、複数製品が読むと確認できたもの
- 製品固有：その製品の機能として公開情報に書かれ、持ち出せるという記述がないもの
- 確認できなかった：公開情報に記述がないもの
| 工程 | Agent Skills（規格の欄だけ） | Cursor Agent SDK | Codex /presets | Claude Code（拡張欄つき） |
|---|---|---|---|---|
| 起動 | 確認できなかった | 製品固有（4 系統のトリガー） | 製品固有（10 枠から呼び出す） | 製品固有（呼び出しを制御する拡張欄） |
| データ取得 | 確認できなかった | 共通規格（mcp-connections/） | 共通規格（MCP 接続） | 確認できなかった |
| 手順 | 共通規格（SKILL.md） | 確認できなかった | 製品固有（保存したプロンプト） | 製品固有（拡張欄つき SKILL.md） |
| 検証 | 確認できなかった | 製品固有（evals） | 確認できなかった | 確認できなかった |
| 出力 | 確認できなかった | 製品固有（channels/） | 確認できなかった | 確認できなかった |
Agent Skills の行は、規格そのものに書かれていることだけで判定しました。規格は手順の書き方を決めるもので、起動・データ取得・検証・出力の方法は定めていません。これらはホスト製品（スキルを読み込む側の製品）の側で決まり、規格の外にあります。
Cursor Agent SDK の skills/ を「確認できなかった」としたのは、SKILL.md 形式そのものかが公開情報に書かれていないからです。Cursor 本体が SKILL.md を読むことと、SDK の skills/ の形式は別の話です。
Claude Code は規格にない独自の欄を使うと専用になるため「拡張欄つき」としました。Claude Code も Codex も SKILL.md を読むので、規格の欄だけで書けば Agent Skills の行と同じ扱いです。Claude Code が MCP につなげるかは、今回集めた公開情報では確かめていないため「確認できなかった」にしています。
工程ごとに見ると、共通規格になるのは手順と接続だけ
形式ごとに条件が違うため、形式どうしの割合を比べたり、全体の合計を出したりしても意味がありません。そこで工程ごとに、共通規格で書けると確認できた形式の数を数えました（図 4）。数は分類の目安です。
| 工程 | 共通規格 | 製品固有 | 確認できなかった |
|---|---|---|---|
| 起動 | 0 | 3 | 1 |
| データ取得 | 2 | 0 | 2 |
| 手順 | 1 | 2 | 1 |
| 検証 | 0 | 1 | 3 |
| 出力 | 0 | 1 | 3 |
起動は、確認できた 3 形式すべてで製品固有でした。データ取得は、MCP を使うと確認できた 2 形式（Cursor Agent SDK と Codex）で共通規格です。手順で共通規格になったのは、Agent Skills の規格の欄だけで書いた場合の 1 つだけです。
形式ごとに見ると、共通規格のセルは Agent Skills・Cursor Agent SDK・Codex が 1 つずつ、Claude Code（拡張欄つき）が 0 です。ただし中身は違い、Agent Skills は手順、他の 2 形式はデータ取得です（筆者の分類）。
比較マトリクス：配布・起動・検証
5 つの仕組みを一覧にします。「配布範囲」は公開情報で確認できた読み込み先です。
| 仕組み | 定義するもの | 配布範囲 | 起動方法 | 検証手段 | 状態 |
|---|---|---|---|---|---|
| Agent Skills | 手順 | 中立規格（複数製品が読む） | 確認できなかった（規格に記述なし） | 確認できなかった | 財団へ寄贈 |
| Cursor Agent SDK | エージェント | Cursor か自社基盤 | Git・Slack・Webhook・cron | evals | 一般提供 |
| Codex /presets | プロンプトと権限設定 | Codex CLI | 10 枠から呼び出す | 確認できなかった | CLI 0.164.0 |
| Claude Code スキル（拡張欄つき） | 独自の欄を加えた手順 | Claude Code（拡張欄は claude.ai や API ではエラー） | 呼び出しを制御する拡張欄 | 確認できなかった | 公式ドキュメントに記載 |
| MCP | 接続 | 中立規格 | 該当しない | 該当しない | 2026-07-28 版 |
フォルダとファイルで定義する形式なら、Git（変更履歴を記録する仕組み）でバージョン管理できると考えられます。プリセットの保存先は確認できませんでした。
普及規模の数字の読み方
下の表のとおり、数字の種類と単位はばらばらです。数が大きくても、各製品でどこまで同じように動くか（互換性の深さ）は分かりません。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| Agent Skills 対応基盤 | 70 超 |
| Agent Skills 公開スキル数 | 100 万件 |
| Agent Skills 累計インストール | 約 2 億 8,000 万回 |
| Codex プリセット枠 | 10 枠 |
| Agent SDK フォルダ要素 | 5 種 |
| Agent SDK ひな形 | 4 種 |
| Agent SDK トリガー系統 | 4 系統 |
公開スキル 100 万件と累計約 2 億 8,000 万回から、1 件あたりの平均インストールは約 280 回です（筆者計算）。偏りの有無は公開情報からは分かりません。
ロックインの罠はどこにあるか
製品に縛られやすい箇所は次の 3 つです。
- 起動：確認できた 3 形式すべてで製品固有でした。
- 検証：evals を確認できたのは Cursor Agent SDK だけで、Cursor 専用のコマンドです。
- 手順の独自拡張：Claude Code の拡張欄や Codex のプリセットは、使った時点で製品専用になります。
逆に、手順を規格の欄だけで SKILL.md に書き、データ取得を MCP に寄せれば、乗り換え時の書き直しを起動・検証・出力に絞れると考えられます。
選び方の手順
- 業務を「起動・データ取得・手順・検証・出力」の 5 工程に分けて書き出します。
- 手順の部分を SKILL.md にまとめ、name と description など規格の欄だけで書きます。
- データの取得先を MCP サーバー経由にできるか確かめます。
- 起動の方法（cron、Slack など）は、今使っている製品の機能で別に書きます。
- 検証は、Cursor Agent SDK の evals のような製品の機能を使うか、人の確認を工程に入れます。
つまずきやすい点
「スキル対応」でも同じに動くとは限らない
Agent Skills の仕様では、allowed-tools 欄は実験的で、対応はエージェントの実装ごとに異なるとされています。同じ SKILL.md でも、製品によって一部の欄が効かない可能性があります。
自分の PC にあるスキルがクラウドで使えない
Cursor は、ホームフォルダや未同期のローカルにあるスキルを Cloud Agents（クラウド上で動くエージェント）にコピーしないと説明しています。クラウドで見つからない場合は、リポジトリの .agents/skills などに置いているか確かめます。
規模の数字を互換性の証拠と読んでしまう
「70 超の基盤が対応」は Anthropic 自身の発表の数字で、各基盤の対応度の一覧は確認できませんでした。乗り換え先では、自分たちのスキルを実際に動かして確かめます。
まとめ
- 製品をまたいで持ち運べると確認できたのは、手順（SKILL.md を規格の欄だけで書いたもの）と接続（MCP。Cursor Agent SDK と Codex で確認）の 2 層です。
- 起動と検証は、確認できた範囲ではすべて製品固有で、ここが乗り換え時に書き直す部分になります。
- 普及規模の大きさは互換性の深さを示さないので、乗り換え先では実際に動かして確かめることが大切です。