カスタムスラッシュコマンドやサブエージェント、最近はSkillsまで色々と出てきてるのでちょっと自分の考えをまとめてみる
こういう調査はDeepResearchに使うのが一番だ、自分で調べるのはもう逆にだめだ
なんか世の中でSkillsとMCPが比較されてるけど結構ちがうくないか？って個人的には思ってる、どちらかというとカスタムスラッシュコマンドと比較されそうな気がしてる、カスタムスラッシュコマンドが手動実行でSkillsは内部で手順を呼び出すようなイメージだ
カスタムスラッシュコマンド ： 人が定型タスクをAIに依頼する
Skills ： AIが定型タスクを自分自身ロードする
サブエージェント ： AIが定型タスクをAIに依頼する
定型タスクの粒度は各々違うけど大雑把に分けるとこんな感じな気がしてる。結局のところ、コンテキストをどう持つかの使い分けがしっくり来てる
カスタムスラッシュコマンド ： メインAIにコンテキストを一度だけ与える
Skills ： メインAIにコンテキスト追加でを与える
サブエージェント ： メインAIとコンテキストを完全に分けれる
メインAIって適当に言ってますが、claude code呼び出した最初のAIを勝手にこう読んでます
で、コンテキストの特徴を↓のようにまとめてみる
コンテキストは十分に与えないとAIは想定どおりの挙動をしてくれない
無駄なコンテキストがあるとAIの能力は落ちる
直近のコンテキストはよく覚えていて、昔のコンテキストは忘れてしまう
こう思うと使い分け方が見えてくる
サブエージェント
特徴：コンテキストを完全に分けれる
メインAIに情報を与えなくても良い、独立した挙動をさせるべき
使用例
レビュー（メインAIに教えるだけだと昔のコンテキスト過ぎて途中で忘れてしまう）
テスト実行&テスト結果を返す（無駄なコンテキスト（詳細なテスト結果やログ）を全文メインAIにわたす必要はない）
カスタムスラッシュコマンド
特徴：
定型タスクを一度だけ初回に与える
直近のコンテキストはよく覚えていて、昔のコンテキストは忘れてしまう←このルールを無視できる
普通のpromptとの差はタスクの遂行力
「1にXXXをして2にYYYをしてZZZになるまで2を繰り返す」みたいにかなり細かいこともちゃんと最後までやってくれる。これは普通にprompt与えるだけだと「昔のコンテキストは忘れてしまう」で絶対に途中で終わってしまうから通常のpromptとはなんか中身違うのかなって気がしてる
使用例
複雑なコード作成（仕様書見る->コーディング->動作確認のように複雑なコード作成）
ドキュメント作成等の定型タスク
Skills
特徴：
定型タスク・コンテキストを途中に与えられる
AIがタスクを遂行するために“後から必要になる説明書・テンプレ・コード”を自分で読み込む、ここがMCPにとても近い。MCPをAPIに例えるとSkillsは手順書を見るに近い。
MCPが機能に影響を与える（notionに書き込むとか）のように機能が主体なのに対し、Skillsは今後のメインAIにどう影響を与えるか、メインAIが主体なのが本質的な違いそう
使用例
後続に必要な資料・手順を読み込む
（↑まだあんまし使い切ってないのでわからない、、、）
自分の中で考えたものを適当にまとめてみた、実際のところanthropicさんの意図はなんなんだろう、１年後には一部のきのうしかのこってないだろうな〜とも思う