SKILLSを試してみたら衝撃的な性能だった【後編】動的パラメータとFunction Calling
AI要約
SKILLSフレームワークで自然言語からパラメータを自動抽出し、外部APIと連携する実装テクニックを解説します。動的パラメータで柔軟性を実現し、tools.jsonでFunction Callingを定義して、天気APIからレシピ提案まで実装する具体例が示されます。プロンプトエンジニアリングとエージェント構築の実践ノウハウが詰まった記事です。
AI要約
SKILLSフレームワークで自然言語からパラメータを自動抽出し、外部APIと連携する実装テクニックを解説します。動的パラメータで柔軟性を実現し、tools.jsonでFunction Callingを定義して、天気APIからレシピ提案まで実装する具体例が示されます。プロンプトエンジニアリングとエージェント構築の実践ノウハウが詰まった記事です。
Anthropicが発表したAdvisor Toolは、SonnetやHaikuといった低コスト高速モデルをExecutorとして駆動させ、必要な局面でだけOpusに戦略指示を求める仕組みです。SWE-benchで+2.7pp改善、コスト-11.9%を実現。1つのAPIリクエストで完結し、既存コードに数行追加するだけで導入できる実装パターンを詳解しています。



OpenClaw 2026.4.9の本質は「AIが夢を見る」というロマンティックな演出ではなく、記憶の監査性が飛躍的に向上したことです。MEMORY.md、DREAMS.md、memory/YYYY-MM-DD.mdで可視化された記憶を、過去ログから再投入・リセット・ロールバック可能にする「grounded REM backfill」機能により、AIの意思決定の根拠を人間がレビューできるようになりました。セキュリティ強化も同時実装され、実行型エージェント時代に必須の品質基準が整いつつあります。個人開発でも業務でも、持続する記憶の管理設計が次の競争軸になります。