「どのAIに何を入れたっけ？」をもう探さない。原本1つの自分のSkillsを、Grok Bot・dots・ChatGPT・Claudeから自在に呼び出す方法
こんにちは！テツメモです。
突然ですがCodex、使っていますか？
自分のワークフローや作成手順を記憶させたSkillsを呼び出して、記事もスライドも画像も作れる。本当に便利なんですよね。
でも、こんなことが起きませんか？
週の途中で、Codexの利用枠が残りわずかになる。
枠が尽きたら、リセットの日まで手が止まる。
普段のChatGPTのチャットなら、Codexの枠は減らないのに、そこには自分が普段使っているSkillsがない。もしくはChatGPT側に導入するのが面倒。
だから、ChatGPTの時は簡単な相談程度か、立て込んだ作業はまた一から説明している。
しかも、使うAIは人によってCodexとChatGPTだけではありません。ClaudeにもGrok Botにもdotsにも、使うAIの分だけ同じ説明をくり返している。自分の仕事のやり方が、AIの数だけ散らばっていくんです。
この「仕事のやり方」を、AIが読める手順の形にまとめたものがSkillsです。
どんなときに使い、何を確認し、どんな順番で作業し、どの形で仕上げるか。それを1つのファイルにまとめておくと、AIに毎回同じ説明をしなくて済みます。
ただ、Skillsを入れる場所は、AIごとにバラバラなんです。
私の場合、ChatGPTへ試しに直接入れたSkillsは3本。
GitHubにまとめてある原本は154本。
Claude Code、Codex、Claude、Grok Bot、dots。使うAIを増やすたびに「どれに何を入れたっけ？」が増えていきました。
✅ChatGPT_スキル画面_直接入れたSkills3本 ↓
もし、普段のChatGPTからも、Codexと同じように154本のSkillsを自由に呼べたら？
スライドを1本作る、画像を作る、記事の下書きを書く。こうした単発の仕事は、Skillsさえしっかりしていれば、ChatGPTでもCodexとほぼ同じように仕上がります。しかも、ChatGPTの利用はCodexの枠は減りません。
Codexは、何本ものファイルをまたぐ複雑な仕事のために取っておける。
こうやってChatGPTにCodexと同じように呼び出せる「Skills」のチカラを付与して、Codexの利用枠を節約しながら、AIの力を使い切る。そのための仕組みを作りました。
原本はGitHubに置く。AIが読みに来る「受付」は、Cloudflareという会社の無料の場所に置く。あとはChatGPTに、その受付の住所を登録するだけです。同じ住所は、dots、Claude、Grok Botにもそのまま登録できます。
これ、説明が難しいのですが、自分のSkillsをプラグイン化しておくとメチャ便利
@tetumemo
まずSkillsはGitHubで非公開管理
それをCloudflareを使って自作MCP化する
あとはChatGPTやdots、Grok Bot、Claudeなどに登録できるから、環境が変わってもいつでも好きなSkillsを呼び放題… https://t.co/EoNyf7pvFSpic.twitter.com/3hPATgSy7E— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) October 11, 2026
「GitHubもCloudflareも触ったことがない、ナニソレ？」と思った方も、ちょっと待ってください。
受付を作る作業は、ほとんどAIに任せられます。あなたがやるのは、Cloudflareに無料で登録すること、画面に出た「許可」を押すこと、AIの質問に答えること。この3つくらいなんです。
この設定ができれば、ChatGPT、dots、Grok botでもすべてのSkillsを自由に呼び出せるようになります。
たとえば、「図解のSkill」をdotsから呼ぶと、説明文や記事を投げるだけで”色、レイアウト、構成等”が安定したデザインで画像生成されます。
✅dots_手順書どおりの図解 ↓
Skillsには、色・文字の扱い・1枚に入れる情報量まで書いてあります。だから、どのAIから呼んでも、同じ決まりで作られるんです。
次に紹介するサムネイル画像は、Claude（Chat）から実行してみました。Claudeに画像生成機能はありませんが、
「記事を投げる→画像生成プロンプトを作る→プロンプトをCodexに投げて画像生成する」
という一連の流れをSkills化しているので、そのSkillsを呼び出しClaudeにお願いすれば、迷うことなく記事に使うサムネイルが作れました。
✅Claude経由_サムネ_記事サムネの型 ↓
✅Claude経由_サムネ_未来感のある型 ↓
この記事では、自分のSkillsをどのAIからでも呼び出すことを目指します。
そしてその土台となるCloudflareで何をするのか、手でやるとどれだけ大変なのか、どこまでAIに任せられるのかを、順番に見ていきます。
そのうえで、受付づくりをAIに任せるための構築キットを配布します。キットをClaude CodeやCodex、dotsに渡して、1文貼るだけでAIと進められます。
余談ですが、GitHubとCloudflareを使わなくても、GoogleドライブなどにSkillsをすべて保存しておき呼び出すことも可能です。が、うまくSkillが読み取れなかったり、Skillsの指定が面倒だったりなど、ちょっと使いにくさを感じます。
そのへんのメリデメも踏まえて、今回目指すGitHub×Cloudflareを活用したSkills呼び出しを身につけて行きましょう！
この記事で解決したいこと
Codexの利用枠を気にしながら日々過ごしている
dots、Grok Botなど、bot系から簡単に自分のSkillsを呼び出して使いまくりたい！
正規の方法でも、ChatGPTやClaudeにSkillsを登録することはできます。でも、置き場所がAIの数だけ増えて、直すたびにコピーし直すことになります。
この記事では、原本を1か所にまとめ、Cloudflareの無料枠に置いた受付から、普段のChatGPTやほかのAIでも最新のSkillsを呼べるようにする方法を、実際に作って、壊れて、直した記録と一緒にお届けします。
💡 この記事で手に入るもの
- Codexの枠を減らさずに、普段のChatGPTで自分のSkillsを使いまくるための仕事の分け方
- Cloudflareで何をするのか、手でやる流れとキットでやる流れの対比
- 自分のSkillsを、ChatGPT・dots・Claude・Grok Botから呼び出せる自作MCPの構築キット（AIに渡して作らせる型）
- 同じ依頼を3つのAIに投げたら何が違ったか、の比較（ポスト文・サムネイル・スライド）
- 挫折が怖い人向けの、Googleドライブで始めるSkillsテンプレート
🎯 この記事を読んでほしい人
- 👑 ChatGPT、Claude、dotsなど、2つ以上のAIを仕事で使い分けている人
- Skillsやプロンプト集を作ったものの、どこに何を入れたか分からなくなってきた人
- GitHubやCloudflareは難しそうだけど、AIに頼めば作れるなら試してみたい人
- まずはGoogleドライブだけで、小さく始めたい人
📝 tetumemoのLP紹介
今では課題やテーマから過去記事や配布物を検索できるようになっていて、「以前の記事、どこに書いたっけ」と思ったときの道しるべになっています。
📝 オススメの教材を紹介
そんな教材ですが、購入前にどんな内容なのか、そして自分でも活用できるのか不安だと思います。その不安を解消するために、私が先に購入して、試して、実際に使ったノウハウを紹介する記事を掲載しています。
教材から専門家を招き入れるというやり方そのものは、少し前の記事で詳しく書いています。
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Fable 5解禁の7日間で、Brainの教材から専門家を5人ヘッドハンティングして、約20分でAI組織が完成。Fable 5の7日間の実行ログをシェアします
私の場合、自分の専門外のSkillsは「買う」ようにしています。もちろんAIがあれば自分で作ることもできますが、他の方がトークンを燃やし試行錯誤して作り上げたSkillsを購入したほうが圧倒的に早いです。つまり時間を買ってます。
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私の記事はかなりボリュームがあります。毎週読むのは大変な方もいるかもしれません。そんな方のために有料購読者限定ですが本記事を全文ダウンロードできる形式で提供しています。
記事をGemini Notebook（NotebookLM）に投げたり、CodexやClaude Codeに投げたりする。
そして知りたい部分を質問する、Skillsの使い方を読むのは面倒だから「この記事読んで、よしなに設定してって」お願いする、など。
記事を全文読まなくても、AIに読ませれば役立てる内容に仕上げています。
ぜひ、ダウンロードして効率よく情報をキャッチアップしてくださいね！
【※記事ダウンロードは有料購読者エリアへ】
🗺️ この記事の全体像：誰が何をして、どこまで作るのか
先に、この記事で作るものの全体像を1枚で見ておきましょう。
✅全体像_誰が何をする ↓
登場するのは、あなた、構築キット、PCのAI、受付、いつものAIの5つです。
誰が | 何をする | いつ |
|---|---|---|
あなた | Cloudflareに無料登録する。GitHubにSkillsを置く。PCを操作できるAIを用意する | 最初に1回 |
あなた | キットをAIに渡して1文貼る。AIの質問に答え、出てきた「許可」を押す | 作るとき |
構築キット | 受付のひな形、組み立ての順番、私がつまずいた所の直し方、動作の検査をAIに渡す | 作るとき |
PCのAI（Claude Code・Codex・dotsなど） | 道具を入れ、受付を組み立て、Cloudflareに公開して、動くか検査する | 作るとき |
あなた | できた受付の住所（URL）を、ChatGPT・Claude・dots・Grok Botに登録する | AIごとに1回 |
作るのはAIです。あなたがやるのは、最初の準備と、許可・質問への返事と、住所の登録だけなんです。
私の環境では、原本はこうつながっています
ここからは私の場合です。この部分はキットに含めていませんが、全体の中で今回の記事がどこを作るのかが分かるように紹介しますね。
✅私の環境_原本は1つ ↓
私は、Googleドライブに「master-skills」というフォルダを作って、そこをSkillsの原本にしています。PCと同期しているフォルダなので、普段のファイルと同じ感覚で編集できます。
ここで直すと、コピー係（小さなスクリプト）が、Codex、Claude Code、GeminiのSkillsフォルダへ配ってくれます。PCで動くAIは、これでいつも同じ最新版を使えます。
同時に、AIに「GitHubに保存して」と頼んで、GitHubにも送っています。「いつ、どこを直したか」が全部残るので、直し方を間違えても前の版に戻せます。自動で同期しているわけではありません。
💡GitHubを自然言語だけで使う方法は、過去の記事で書いています。
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つまり、GitHubの中身はmaster-skillsと同じで、いつも最新です。
今回の記事で作るのは、図の点線の中です。そのGitHubを受付（MCP）から読めるようにして、ChatGPT、Claude（チャット）、dots、Grok Botからも、同じSkillsを自由に呼べるようにします。
PCのAIへ配るコピー係は、今回は配布しません。GitHubにSkillsを置いてあれば、この記事の仕組みは作れます。
🧭 Codexの枠を守りながら、AIの力を使い切る：単発の仕事はChatGPT、複雑な流れはCodex
仕事のやり方を1つのAIに閉じ込めておくと、そのAIの都合で、こちらの仕事まで止まってしまいます。
私がそれに気づいたのは、Codexの利用枠がきっかけでした。
9月の中旬、Codexの週間の利用枠が残りわずかになったんです。いつもはCodexで自分のSkillsを呼んで仕事をしていたので、枠が尽きると手が止まります。
そこで、普段のChatGPTのチャットから自分のSkillsを呼べるようにしました。そうしたら、Codexの枠を使わずに、Codexでやっていたのと同じ仕事が回り始めたんです。
📝ChatGPTってCodexの使用量を全く使わないから本当に最高すぎる
@tetumemo
現在、Codexの週間利用上限がもうカッスカスだけど、ChatGPTから自分のskillsとかナレッジとか呼び出せるようにプラグインを作ったから、Codex級の仕事ができていて捗る
CloudflareでMCP構築だから無料なのも凄いなぁ https://t.co/6B5TOVLysspic.twitter.com/iEg7brdBQe— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) September 19, 2026
ここが大事なところです。
私が使っている限り、普段のChatGPTのチャットで頼んだ分は、Codexの枠を減らしません。減るのは、CodexとChatGPT Work（作業をまかせる機能）で共通の枠です。私のProでも、Plusでも、普段のチャットから自作の受付（Skillsを呼び出すプラグイン）につないで使えました。
ちなみに翌日、Codexで指示書（AGENTS.md）を短くする作業をしたら、それだけで週間の枠を50%使ってしまいました。枠の重さは、身をもって知っています。
結局AGENTS.mdの圧縮に週間利用を50％消費しました ↓
@tetumemo
💡このとき指示書を231行から10行に減らした話は、こちらの記事に書いています。
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それ以来、仕事をこう分けています。
仕事 | 頼む場所 | 理由 |
|---|---|---|
スライドを1本作る | 普段のChatGPT | Skillsがあれば、仕上がりはCodexとほぼ同じ。Codexの枠を使わない |
サムネイルや図解の画像を作る | 普段のChatGPT | 同上。Skillsを読ませてから、画像は次のメッセージで頼む |
記事やポストの下書きを書く | 普段のChatGPT | 同上 |
何本ものファイルを読み書きする、いくつもの手順をつなぐ | Codex | PCのファイルを直接さわれる。Skillの中のプログラムも動かせる |
線を引くところは、「①Skillsを読めば終わる仕事か（ChatGPT）」「②Skillの中のプログラムまで動かす仕事か（Codex）」です。
※②は、例えばコードを書かせてアプリを作ったあと、正常に動くかどうかをチェックしてもらうプログラムを作り、一定の基準を超えるまで修正とテストを自動的に繰り返すような一連のワークフロー作業です。
前者は普段のChatGPTで十分。後者だけをCodexに回す。これだけで、Codexの枠はかなり長持ちします。
利用枠、料金、得意・不得意。AIにはそれぞれ事情があります。
だから、仕事のやり方（Skills）はAIの外に置いておいて、その日いちばん都合のいいAIから呼び出して自由に作業させたいんです。
ただ、AIを使い分けようとすると、今度は別の問題が出てきます。同じSkillsを、AIの数だけコピーして入れ直すことになるんです。
これ、ChatGPT用、Claude用、Grok Bot用と入れ分けるのは、二重管理どころか五重管理なんです。直すたびに全部へコピーするのは、手間が多すぎて続きません。
📚 正規の方法でもSkillsは登録できる。でも、置き場所が増えるほど管理がつらい
先に、正規の方法を整理しておきますね。多くのAIには、Skillsを直接登録する仕組みがあります。
AI | Skillsを直接登録する方法 | 気をつけたいこと |
|---|---|---|
ChatGPT | プラグイン → スキル → 作成（チャットで作る・エディタ・ファイルをアップロード） | 公式ヘルプの対象はBusiness・Enterprise・Edu等。私の個人Proには画面がありました |
Claude | カスタマイズ → Skillsにアップロード | Free〜Enterpriseで利用可。コード実行の設定をオンにする必要あり |
Grok Bot | Connect apps → プラグインとSkillsの管理。チャットで「この手順をSkillとして保存して」とも頼める | 呼び出しは |
Claude Code・Codex | PCの決まったフォルダに置く | AIごとに置き場所が違う |
🔗Skills in ChatGPT（OpenAI公式ヘルプ）
🔗Use skills in Claude（Claude公式ヘルプ）
🔗Skills and routines（Grok Bot公式ドキュメント）
1つのAIだけで使うなら、これで十分なんですよね。
困るのは、Skillsを直したときです。ChatGPTに入れたものも、Claudeに入れたものも、それぞれ入れ直しが必要になります。どれが最新か分からないファイルが、AIの数だけ増えていきます。
💡Claude Skillsそのものは、過去の記事で詳しく紹介しています。
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1つのSkillsで、記事から9種類のコンテンツを作る使い方も書いています。
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これも本業で痛い目を見たことがあります。
社内で、過去の機能の一覧と今後のロードマップを、年に1回、資料にまとめていたんです。ところがある日、その資料が発表の場に出てきたとき、更新が止まったまま放置されていることに気づきました。作った瞬間から、資料は古くなり始めていたんです。
「またパワポを作り直しても、同じことの繰り返しになる」
そう思って、データを入れる場所はスプレッドシート、見る場所はWebの画面、と分ける仕組みをその日のうちに試作しました。入れる場所が1つなら、見る側はいつも最新になります。
Skillsも、この形にすればいいんですよね。原本は1か所、使う場所はAIごとです。
🛎️ 受付（MCP）は、読むだけ
この「受付」が、MCPです。MCPは、AIが外の道具や資料を使うための共通の差し込み口のこと。USBのように、形が合えばどのAIにも挿せます。
私の受付は、読むだけです。
できることは、Skillsの一覧を見る、日本語で探す、Skillsの本文を読む、付属資料を読む、の5つだけ。原本を書き換えたり、スクリプトを動かしたりはできません。
接続するときにも、それがはっきり出ます。
✅自作MCPの許可画面 ↓
「できることは検索とテキスト取得だけです。ファイルの変更・スクリプトの実行はできません」。そして、GitHubで私だと確認できたときだけ通ります。原本が非公開のままでも、私以外は入れない作りです。
原本を直すと、受付は5分ごとに原本の変化を確かめて、数分で全部のAIに最新版が届きます。ChatGPTに入れ直す、Claudeに入れ直す、という作業がなくなるんです。
☁️ そもそもCloudflareって何？なぜ使うの？
ここで、いちばん聞かれそうなことに答えておきますね。
Cloudflareは、世界中にサーバーを持っている会社です。その中のWorkersというサービスは、小さなプログラムを預けておくと、24時間動かしてくれます。
たとえるなら、商店街の空き店舗を無料で借りて、24時間いつでも対応してくれる受付係を1人置いておく感じです。お店（受付）は、あなたが寝ていても開いています。
冒頭の「普段のChatGPTから自分のSkillsを呼ぶ」をかなえるのに、なぜこんな場所が要るのか。理由は、チャットのAIの住んでいる場所にあります。
ChatGPTもClaudeもdotsもGrok Botも、あなたのPCの中ではなく、インターネットの向こう側で動いています。だから、あなたのPCに置いたSkillsには、直接取りに来られないんです。インターネット上に「いつ来ても開いている受付」があって、はじめてどのAIからも同じSkillsを渡せます。
受付を置く場所の選び方は、だいたい3つあります。
置き場所 | 良いところ | 困るところ |
|---|---|---|
自分のPCで動かす | お金がかからない | PCを閉じると止まる。外から入れる設定が難しい |
有料のサーバーを借りる | 自由がきく | 月額がかかる。サーバーの手入れも自分でやる |
Cloudflare Workers（無料プラン） | 24時間開いている。住所（URL）がすぐもらえる。鍵をかけられる | 1日に受け付けられる回数に上限がある |
私が選んだのは3つ目です。いちばん気になるのは、上限とお金ですよね。
無料プランの上限は、1日10万回の呼び出しです。10月10日に測ったときは、私の受付2つ（Skills用と、メモ用）を合わせて1日約3,000回。上限の約3%でした。
今日（10月20日）、管理画面を開いて確かめても、10月1日からの20日間で約5.8万回。1日あたり約2,900回で、ほとんど変わっていませんでした。
1日10万回は、個人レベルでは使い切れない量だと思っていて大丈夫です。
✅Cloudflare_受付2つと呼び出し回数 ↓
プランの画面には、いまの契約が「Free（$0）」と出ています。
✅Cloudflare_無料プラン ↓
🔗Workers pricing（Cloudflare公式）
無料プランなので、上限を超えても勝手に請求されることはありません。超えた分がその日はエラーになって止まる、という仕組みです。
追加でかかるお金は0円です。ただし、使う側のAI（ChatGPTやClaude等）の契約は別にかかります。
ChatGPTは、PlusプランでもMCPにつなげました。Claudeは、無料プランでも自作のコネクタを1つ追加できます。
🔗Connecting custom MCP servers in ChatGPT（OpenAI公式ヘルプ）
🔗Add a connector that isn't in the directory（Claude公式ドキュメント）
🧩 手作業でやると、何をすることになる？
では、この受付係を自分の手作業で作るとどんな流れになるのか。手作業と私が配布する設定補助キットがあった場合を比べてみましょう。
# | やること | 手作業でやると | キットを使うと |
|---|---|---|---|
1 | Skillsの原本をGitHubに置く | 置き場を作って、ファイルを上げる | 前提。AIに「GitHubに保存して」と頼める |
2 | 作業に使う道具をPCに入れる | 何が要るか調べて入れる | AIが入れる。あなたは許可するだけ |
3 | Cloudflareに登録する | メールアドレスで無料登録 | あなた（最初の1回だけ） |
4 | PCからCloudflareにログインする | 命令を打って、ブラウザで許可 | AIが命令を打つ。あなたは許可を押す |
5 | 受付のプログラムを書く | 5つの機能、読むだけの制限、持ち主の確認、AIごとの戻り先の許可を一から書く | キットのひな形に入っている |
6 | 設定を決める（どの原本を読むか、受付の名前） | 設定ファイルを書く | AIが質問し、あなたが答える |
7 | GitHubで「持ち主を確かめる設定」を作る | 画面で欄を埋める | あなたが画面で押す。入れる値はAIが用意する |
8 | GitHubで「読むだけの鍵」を作る | 権限を選んで発行する | あなたが画面で押す。選ぶ権限はAIが案内する |
9 | その鍵をCloudflareに預ける | 命令で登録する | AIが命令を打つ。鍵を貼るのはあなた |
10 | 受付を公開する | 命令で公開する | AIがやる |
11 | 5つの機能が動くか確かめる | 確かめ方を自分で考える | キットの検査をAIが走らせる |
12 | 各AIに受付を登録する | AIごとに画面で住所を貼る | あなた（AIごとに1回） |
あまり無いとは思いますが、Skillsの原本を誰でも見られる公開の場所に置いているなら、7と8は要りません。私は非公開にしているので全部やっています。
3のCloudflareへの登録は、公式の手順でもこれだけです。
Gmailメールアドレスとパスワードを入れて、届いたメールで確かめる。
✅Cloudflare公式_アカウント作成の手順 ↓
🔗Create account（Cloudflare公式ドキュメント）
手でやるときにいちばん大変なのは、5と11です。
プログラムを書いて、本当に動くかを確かめる部分ですね。ここが、AIに任せるといちばん楽になるところで、私が一晩で何度も止まって試行錯誤したところでもあります。
あなたが理解しておくことと、理解しなくていいことも分けておきます。
理解しておくこと | 理解しなくていいこと |
|---|---|
原本はGitHubにあり、受付はそれを読むだけ | プログラムの中身 |
GitHubで持ち主だと確認できたときだけ通る | 持ち主を確かめる細かい仕組みと用語 |
無料枠には1日の上限があり、超えたら止まる（実際は心配しなくていいくらい使える） | AIごとの「戻り先の住所」の違い |
鍵には期限がある。切れる前に作り直す（私は3か月にしています） | 認証の記録の保存方式 |
原本を直すと、数分で全部のAIに届く | 動作確認のテストの書き方 |
左の列だけ分かっていれば、困ったときに「どこの話か」をAIに伝えられます。右の列は、キットとAIの側で持っておけばいいものなんです。
🎁 キットには何が入っていて、あるとないで何が違う？
今回配布するキットの中身は、こうなっています。
入っているもの | 何をするものか |
|---|---|
キットのSkill本体（SKILL.md） | AIが読む進め方。最初に確かめること、作る順番、壊れやすい点の一覧 |
受付のひな形 | 5つの機能、読むだけの制限、持ち主の確認、ChatGPT・Claude・Grok Bot・Geminiの戻り先の許可、認証の記録の保存まで入ったプログラム一式 |
設定を作る係 | 質問の答えから、あなた用の受付を新しいフォルダに組み立てる小さなプログラム |
検査 | 98項目の自動テストと、公開したあとに5つの機能を確かめる確認プログラム |
説明書 | GitHubの設定のしかた、公式情報の参照先 |
キットがあると何が変わるのか。私の一晩目と比べると、こうです。
場面 | キットなし（私が手でやったとき） | キットあり |
|---|---|---|
受付のプログラム | Aiで書いて、失敗するたびに直した | ひな形から組み立てる |
ChatGPTだけ本文が空になる問題 | 原因探しで一晩 | 最初から直してある |
Grok Botの戻り先 | つながるまで57分 | 最初から許可してある |
接続が切れる問題 | 3回押してようやくつながった | 直した保存方式が入っている |
動作確認 | 何を確かめればいいか分からない | 公開した住所で5つの機能を検査するところまで |
キットは、設定を代わりに全部やってくれる魔法の道具ではありません。
私の失敗した経験と学びをキットとして組み込み、AIが迷わずに最後まで進むためのレシピと下ごしらえ済みの材料です。
料理をするのはAIで、あなたは味見と「これでいい」の判断をする。そんな分担なんです。
🧪 同じ依頼を、dots・ChatGPT・Claudeに投げてみた
仕組みができたら、本当にどのAIからでも使えるのか、確かめたくなりますよね。10月19日の夜から20日の朝にかけて、同じ依頼を3つのAIに投げてみました。どれも、自作MCPから同じSkillsを呼び出しています。
1つ目は、Xのポスト文です
ビジネスとAIのニュースをポストにする、私のポスト文Skillを呼びました。依頼文は、このとおりです。
@Tetumemo Skills から「（ポスト文のSkill名）」の手順書を取得し、その手順どおりに、下のメモからXポストを1案作ってください。CTAスレッドは不要です。最後に、使ったSkillのIDと取得したファイル名を1行で書いてください。
メモ：自分のSkillsをプラグイン化しておくと便利。SkillsはGitHubで非公開管理し、Cloudflareで自作MCPにする。ChatGPT・dots・Grok Bot・Claudeに登録すれば、どの環境からでも好きなSkillを呼び出せる。原本を直せば、数分で全部のAIに最新版が届く。Cloudflare側の設定も、AIに話しかけて進めた。
3つともSkillsと付属資料を読んで書いてくれました。元々このSkillsにはポスト分の型を3パターン用意していましたが、同じSkillsなのに、選んだ型はバラバラでした。
各AIで使われている頭脳が違うので、ここは判断がわかれていて面白いです。
AI | 選んだ型 | 書き出し |
|---|---|---|
ChatGPT | エピソード型 | 自作Skillsのプラグイン化、便利すぎる |
Claude | ノウハウリスト型 | 自分のSkillsはプラグイン化しておくと便利 |
dots | サービス紹介型 | 自分のSkills、プラグイン化しておくと便利でした |
✅ChatGPT_ポスト文 ↓
✅Claude_ポスト文 ↓
✅dots_ポスト文 ↓
dotsは、メモにあった「数分で全部のAIに最新版が届く」を、「今回確認できていないため、断定を避けています」と言って弱めてきました。これには、ちょっと驚きました。
2つ目は、サムネイルです
サムネイル系のSkillsを3種類まとめて呼びました。dotsは、1回の依頼で「Skillsを3つ読む→プロンプトを3つ作る→画像を3枚作る」まで、止まらずに走りきりました。
💡dotsそのものの使い方は、2号前の記事で詳しく書いています。
|
✅dots_サムネ3種 ↓
ChatGPTは、プラグインを選んだメッセージの中では画像を作れませんでした。画像生成プロンプトを出力してもらったあと、「上の3つのプロンプトで画像を作って」と頼み直したら3枚できました。
✅ChatGPT_サムネ3種 ↓
Claudeは画像を作らないので、プロンプトだけ作ってもらい、画像はCodexで作りました。
✅Claude経由_サムネ_図面の型 ↓
3つ目は、スライドです
ここで、AIごとの違いがいちばんはっきり出ました。
私のスライドSkillには、作業の決まりだけでなく、PowerPointを組み立てるプログラムまで入っています。レシピと一緒に、専用のオーブンの使い方まで書いてあるようなものです。
AI | 読めた資料 | 実際にやったこと | できあがり |
|---|---|---|---|
dots | 25ファイル | 私のPCにつないで、Skill本来のプログラムとPowerPointで組み立て | スライド3枚＋通し見ページ＋レビュー盤＋出典の表 |
Claude | 10ファイル | プログラムは動かせず、同じ決まりで手で組み立て | スライド3枚 |
ChatGPT | 4ファイル | 自分の作業環境で、別の道具を使って組み立て | スライド3枚 |
✅3つのAIのスライド比較 ↓
dotsは「このSkillはWindowsのPowerPointが必要なので、接続済みのあなたのPCで制作を進めます」と言って、自分から私のPCに仕事を回したんです。
つまりタスクはdots→Codexへ流れていきました。このようにSkillsによってはdots内ではなくCodexも使ってしまいますが、必要なときのみしっかりタスクを自動的に回してくれるのはとっても便利です。
同じレシピを渡しても、キッチンが違えば仕上がりは変わる。MCPが渡すのは、あくまでレシピ（Skills）です。オーブン（プログラムを動かす場所）は、AIの側の持ち物なんです。
この「入口のAIから、作る場所へ仕事を渡す」使い方は、Grok Botでも同じでした。Grok Botから私のSkillsを呼んで、画像はCodexに、動画はClaude Codeに頼む。Grok Botを指揮者にする使い方です。
こんな雑なお願いでも、Grok BotからSkillsを探してきて、Codexを呼び出してChatGPT Images 2.5で画像生成して納品してくれる
@tetumemo
📝Grok Botを指揮者として使うのがしっくりくる
@tetumemo
botからClaude Codeに動画制作依頼するという流れがスムーズ、これはdotsも同じこと
試しに引用元のポスト「自分のSkillsをプラグイン化しておくとメチャ便利」を投げただけ、スクショも良い感じに取り込んで完成
botの指揮者化、オススメです https://t.co/N1BJdXKGee
実際に、Skillsの便利さを書いたポストそのものを、Grok Bot経由でClaude Codeに動画にしてもらいました。
ポストの内容をGrok Bot→Claude Codeの流れで動画化
@tetumemo
最近は、Grok Botが私の引用ブクマから情報を拾って、ポスト文のSkillで下書きまで作ってくれるようになりました。
自分で情報を探しに行かなくても、気づいたら下書きができている。これは正直楽すぎます。
※ポストの下書きは予約投稿などもできる便利なTypefullyというサービスを使っています。（※招待コードを置いておきますね）
💡Grok Botの使い方は、前号で詳しく書いています。
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🔧 一晩で起きた3つのつまずきと、1語で直った話
📢ここ、試行錯誤したポイントです：一晩で3回止まり、そのたびに「どこまで進んだか」を1段ずつ確かめて直しました
「仕組みを作れば、あとは全部うまくいく」。そう思っていたんですが、一晩のテストでは、ちゃんと壊れました。
1つ目は、「接続の有効期限が切れています」でした
テストの最初の1通で、ChatGPTにこう言われました。
✅ChatGPT_接続の期限切れ ↓
前日に、受付の認証の仕組みを直していたんです。古い接続は、もう一度つなぎ直す必要がありました。
「再接続」を押して、許可画面で「読み取りを許可」を押す。GitHubでの本人確認は、パスワード入力なしで自動で通りました。
ところが、チャットに戻ると、また「再接続」の表示が出ているんです。2回目、3回目と押して、ようやくつながりました。
このとき役に立ったのが、画面のアドレス（URL）の移り変わりをAIが1段ずつ記録することでした。
許可画面 → GitHubから戻ってくる → ChatGPTに戻る。
流れがどこまで進んだかが見えると、「押したのに通らない」の正体をAIが迷わず追ってくれます。
2つ目は、ChatGPTだけ、Skillsの中身が空っぽでした
つながったと思ったら、ChatGPTの報告がこれ。
指定Skillは一覧で確認できましたが、本文取得が空の応答になっています。
一覧は読める。でも、Skillsの本文を読むと、空っぽの {} が返ってくる。なんで！？
しかもChatGPTは、黙って公式のGitHubコネクタに切り替えて、そっちからSkillsを読んでポスト文を完成させていたんです。
念のため、ChatGPTにSkillsを読むだけの診断を頼むと、こう返ってきました。
✅ChatGPT_修正前_本文が空 ↓
できあがりだけを見ていたら、自作MCPが壊れていることに気づけませんでした。
図解のSkillでは、もっとはっきり出ました。Skillsが読めないまま画像を作ったら、日本語の見出しが崩れたんです。
いや、よく見たらChatGPTで画像生成を行わずAdobeFireflyに投げて持ってきただけでした…ちょっとズルしすぎですよねぇ
✅ChatGPT_手順書が読めずに文字化けした図解 ↓
Skillsには「日本語の文字は正確に」「指定した文字だけを描く」と書いてあります。その決まりが届かないと、こうなるんですよね。
冒頭のdotsの図解と見比べると差が一目瞭然です！
原因を探すために、同じSkillsを、ClaudeとdotsとChatGPTで読み比べました。
AI | 一覧 | Skillsの本文 |
|---|---|---|
Claude | 読める | 読める |
dots | 読める | 読める |
ChatGPT | 読める | 空っぽ |
受付（サーバー）の記録も見ましたが、エラーは1件もありません。
つまり、受付はちゃんと返しているのに、ChatGPTだけが読み落としていた。長い一覧（3万文字以上）はChatGPTでも読めたので、長さの問題でもありません。
で、AIにいろいろ調べてもらって最後に気づいたのは名前でした。
Skillsの本文を返すとき、私の受付は、中身を content という名前の箱に入れていたんです。ところが、MCPの決まりごとでは、応答そのものの入れ物も content という名前なんです。
この箱の名前を body に変えて、受付を作り直しました。そうしたら、ChatGPTで本文がそのまま読めるようになりました。正直マニアック過ぎて、本当にAIさんありがとうございますです！
✅ChatGPT_修正後_本文が読めた ↓
原因は、たった1語でした。
このとき、「使いにくい道具は自分で直す」という、いつもの仕事感覚が役に立ちました。
本業でも、渡された仕様書の画面が検索できなくて使いにくかったとき、改善を頼んで待つのではなく、Codexでモックを作り検索できるように自分で改造したことがあります。
今回も自分で作った受付なので、壊れても自分で直せるのがいいですよね。
3つ目は、Grok Botがつながるまでの57分です
これは10月11日の話です。Grok Botに受付を登録したら、つながるまでに57分かかりました。止まった場所が3つあったんです。
止まった場所 | 何が起きたか | どう直したか |
|---|---|---|
入口（登録） | Grok Botの戻り先の住所が、受付の許可リストになかった | 記録をすべて残す設定にして、申告された住所を調べ、その2つだけを許可した |
時間切れ | 確認画面を開いたまま13分たってから押した | 確認画面は10分で切れる仕様。開き直した |
出口（戻り） | 本人確認は成功しているのに、画面が変わらない | ブラウザの安全ルールが途中の転送を止めていた。完了ページを1枚はさんでから戻す形にした |
📝Grok Botで私のSkillsを自由自在に呼び出せる自作のプラグインを導入すると、今までCodexやClaude CodeでできていたことがGrok Botから頼めて便利
@tetumemo
「無料のCloudflareでもMCP作ってChatGPT、Claude、Grok Botに登録して簡単に自分のSkillsを呼び出せるのか、便利！！って画像も作って」… https://t.co/N1BJdXKGeepic.twitter.com/dnefz4GuAH— テツメモ｜AI図解×検証｜Newsletter (@tetumemo) October 11, 2026
入口、時間切れ、出口。3か所で、それぞれ別の理由で止まっていたんです。エラーの英文は最初は呪文に見えますが、「どの段で、何に引っかかったか」を教えてくれる地図でした。
ちなみに、この3つの直し方は、今回配布するキットの中に最初から入れてあります。
🗂️ 挫折が怖い人は、ドライブにSkillsを置くだけでも始められる
ここまで読んで、「GitHubとCloudflareは、やっぱりハードルが高い」と感じた方もいると思います。
大丈夫です。GoogleドライブにSkillsを置いて、AIに読ませるだけでも始められます。
一晩のテストで、実際に試しました。ドライブに「Skills索引」というファイルを1枚と、文章を自然にするSkillsを1本置いて、ChatGPTとClaudeに読ませたんです。依頼は、この1文だけです。
Googleドライブにある「00_Skills索引.md」を探して読み、そこに書かれた「文章のAIっぽさを消す」手順書の全文を読んでから、次の文をその手順どおりに書き直してください。
「本記事では、AIを活用することで業務効率化を実現するための重要なポイントについて包括的に解説します。」
2つとも、索引 → Skillsの全文 → 書き直し、まで成功しました。
AI | 書き直した文 |
|---|---|
Claude | AIで業務を効率化するには、押さえておきたい点がいくつかある。 |
ChatGPT | AIを使って仕事の効率を上げるには、何を押さえておけばよいのか。そのポイントを整理して紹介します。 |
Claudeは、読めたかどうかまで正直に報告してくれました。
✅Claude_ドライブ方式_成功 ↓
✅ChatGPT_ドライブ方式_成功 ↓
Claudeは「索引を地図にして、Skillsの場所へたどり着きました」と説明してくれました。索引が1枚あるだけで、AIは迷わないんです。
ただ、ドライブ方式には弱いところもあります。
- Skillsの中で「くわしくは別のファイルを見て」と書いていても、そのファイルを同じ場所に置いていなければ読めない
- Skillsを足したら、索引を自分で書き足す必要がある
- AIにドライブの書き込みまで許していると、Skillsを間違って書き換えたり、消したりされることがある
最後の点が、自作MCPとのいちばんの違いです。自作MCPは読むだけの受付なので、AIが原本を壊すことはありません。
ドライブとGitHub＋プラグイン、呼び出しの重さを比べてみた
ドライブ方式の弱さは、使い勝手だけではありませんでした。
Grok Botに頼んで、同じSkillsを3つの道で読み込ませ、かかった時間と呼び出しの回数を測ってもらったんです（10月21日の夜、各3回）。
✅呼び出しの重さ比べ ↓
スライド作成のSkillで比べると、ドライブから場所を探して読むと平均73.2秒・15.3回。GitHub＋プラグインなら20.0秒・6回で済みました。
Grok Botがまとめてくれた実験レポートの結論は、こうです。
✅負荷テスト_結論カード ↓
差が出た理由は2つあります。
1つは、プラグインはSkill名を渡すだけで、Skillsの本文と付属ファイルの一覧が一度に返ってくること。ドライブは、フォルダを探し回るところから始まります。しかも、ドライブからはファイルが読めない形（base64）で届くので、同じ中身でも1.5〜2倍に膨らみます。
もう1つは、ドライブに同じ名前のSkillsフォルダが5つもあったことです（バックアップの写しなど）。
✅負荷テスト_同じ名前のフォルダ ↓
名前で探すと、どれが本物かを確かめる呼び出しが増えますし、古い写しを読んでしまう危険もあります。プラグインはGitHubのmainだけを見るので、この取り違えが起きません。
ちなみに、PCのG:ドライブを直接読む道は、呼び出し1回で速いです。ただ、PCが起動していないと使えません。ドライブでも、ファイルのIDを覚えておけば16.7秒で読めました。でもそれは、IDを調べて覚えておけたときだけです。
Googleドライブは、設定なしですぐ使えます。でも、一度GitHub＋プラグインに設定してしまえば、軽く、取り違えなく呼び出せる。これが、測ってみた結論です。
まずはドライブで1本。Skillsが増えて、「どれが最新か分からない」と感じたら、自作MCPに切り替える。この順番でも、十分なんです。
🔐 ここからのコンテンツ
ここまで、自分のSkillsを、どのAIからでも呼び出せるようにする仕組みを見てきました。
「Codexの枠を気にせず、普段のChatGPTからSkillsを呼びたい」
「Skillsを1か所にまとめたい」
「どのAIからでも同じやり方で頼みたい」
「でも、GitHubとCloudflareの設定は自分でできる気がしない」
ちょっと今回は専門用語や新しいサービスの紹介など深く踏み込みました。
けど、ここを乗り切ると、これから先AIツールが増えても同じ環境ですぐに使える”強さ”と”便利さ”を手に入れることができます。なので今回はふんばり回ですっ！
今までなら新しい設定を手作業で進めるのが一般的で、一から調べながらやると、それだけで週末が終わります。とくに重いのは、受付のプログラムを書くところと、本当に動くかを確かめるところです。こんなの私のような非エンジニアには無理でしたし、未知の領域でした…
それがAIなら”やりたいこと”を投げて対話を続けるだけでカタチにできる。それがたまらなく嬉しいんですよね。けど、当然つまづきポイントもたくさんあります。
実際、私は一晩と翌朝のテストだけで、接続の期限切れ、ChatGPTだけ本文が空、Codexの更新待ち、と3回止まりました。Grok Botのときは57分かかっています。
だから今回、その全部を詰めこんだ構築キットを作りました。
キットの中には、受付のひな形、設定を作る係、公開したあとに5つの機能を確かめる検査まで入っています。
今回つまずいた3つの直し方（本文の箱の名前、Grok Botの戻り先、認証の保存方法）も、最初から入れてあります。
ちょっとイメージしやすいように、AIに貼る文をシェアしますね。
github-skills-to-chatgpt-mcp-v1を使い、このGitHubのSkill集をChatGPT・Claude・Grok Bot・dotsから使えるMCPにしてください。
対象: 【あなたのSkillsを非公開保存しているGitHub URL】
保存先: 【新しいプロジェクトの場所※AIにお任せでも良い】
公開先: Cloudflare Workers
公開・非公開を確認し、適切な認証で公開してください。5ツールと実在ファイル、不正パスの拒否を公開URLで検証し、利用するチャットサービスの接続情報まで渡してください。
これを、キットと一緒にClaude CodeやCodex、dotsに渡すだけです。
このキットで目指しているのは、完璧な仕組みではありません。いちばん面倒な「調べる・設定する・確かめる」を、AIに任せられるようにすることです。
やることは3つです。
- キットをAIに渡す
- 上の文を1つ貼る
- AIの質問に答える（GitHubのURL、公開か非公開か、Cloudflareへのログインなど）
Cloudflareへの登録がまだの方は、その前に無料登録だけ済ませておいてください。メールアドレスとパスワードを入れて、届いたメールで確かめれば登録できます。
まずは、自分のSkillsを1本だけ、どれか1つのAIから呼べたら十分です。
それではここから先で、構築キットと、各AIへの登録のしかた、ドライブ版のSkillsテンプレートをお渡しします！一緒に、AIを乗り換えても困らない仕事のやり方を作っていきましょう！
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