はじめに
"AIの限界は、それに備え付けたものの限界です。"
この記事は「One Open Source Project a Day」シリーズの第34回です。本日のプロジェクトは second-brain-skills です（GitHub）。
多くの人は、Claude Codeをプログラミングの道具として扱います — コードを書き、バグを直し、リファクタリングする。でも、コンテンツ制作者、個人開発者、あるいは技術ドキュメント、プレゼン資料、そしてブランド構築を同時にこなす「一人会社」だと、Claude Codeの標準的な能力が、実際の仕事のほんの一部しかカバーしていないことにすぐ気づきます。
second-brain-skills は、それを変えます。AI Agentエンジニアの Cole Medin によって開発されたこのプロジェクトは、Claude Codeをコーディングの専門家から フルスペクトラムのナレッジワーク・パートナーへとアップグレードします。仕組みは、設計を丁寧に行ったClaude Code Skillsのセットによって実現されます。具体的には、ブランドガイドライン、プロフェッショナルなPPTXデッキ、運用ランブック、外部MCPサービスとの接続、さらにはプログラム的な動画生成まで含まれます。すべてが「文脈の段階的開示（Progressive Disclosure of Context）」という原則に従い、貴重なコンテキストウィンドウを無駄にしないようになっています。
学べること
- AIワークフローの文脈で捉え直す「セカンドブレイン」
- Claude Code Skillsにおける設計思想：段階的なコンテキスト開示
- 6つの本番投入可能なSkillsすべての機能と使い方
- MCP Client Skillを使って外部サービス（Zapier、GitHub）に接続する方法
- このフレームワークに基づいて自分のカスタムSkillsを作る方法
前提条件
- Claude Codeの基本に慣れていること
- Markdown構文の理解
- Pythonの基礎（MCP Client用）
プロジェクトの背景
これは何？
"Second Brain" は、Tiago Forte が Building a Second Brain で広めた、定番の個人ナレッジマネジメント（PKM）という考え方です。デジタルシステムを「心の拡張」として使い、知識を体系的に記録し、整理し、活用するというものです。
second-brain-skills は、この考え方をAIワークフローに持ち込みます。Claude CodeのSkill機構によって、Claudeは特定の領域に必要な関連指示、テンプレート、ツールを、そのとき必要になった分だけ動的に読み込みます。まさに「セカンドブレイン」の拡張です。
一般的なRAGソリューションとは異なり、このプロジェクトは ベクタデータベースやリトリーバルシステムを必要としません。文脈は、慎重に構造化されたMarkdownファイルを通じて、段階的に読み込まれます。
著者について
- 著者： Cole Medin（coleam00）
- 会社： Dynamous（AI教育＆ツール）
- YouTube： @ColeMedin（実践的なAI Agentコンテンツ制作者）
- GitHubフォロワー： 6,500+
- 注目プロジェクト： Archon（13.9k ⭐）、context-engineering-intro（13.1k ⭐）、ottomator-agents（5.5k ⭐）
Coleは、Claude Codeエコシステムで最も精力的に活動している実践者の一人です。現実のワークフローにAI Agent技術を実装することに注力しており、理論だけでなく実装面が強みです。
プロジェクト統計
- ⭐ GitHubスター： 648
- Fork： 195
- 最終更新： 2026年1月
- ライセンス： 明示的に宣言されていない（著者により著作権は保持）
主な機能
コア設計思想：段階的なコンテキスト開示
このプロジェクトで最も重要な考え方は、どの単一の機能かではなく、 段階的なコンテキスト開示（Progressive Disclosure of Context） です：
最初からすべてをコンテキストウィンドウに詰め込むのではなく、必要になったときに関連するコンテキストだけを読み込む。
従来のやり方は、あらゆる知識をシステムプロンプトに詰め込み、会話のたびにトークンを燃やすことです。second-brain-skills は、代わりにオンデマンドの3層ロードモデルを使います：
| レイヤー | 内容 | 読み込まれるタイミング |
|---|---|---|
| メタデータ層 | SKILL.mdのYAMLフロントマター（名前＋説明） | 常に表示 |
| 命令層 | SKILL.mdのMarkdown本文（詳細なワークフロー） | Skillがトリガーされたときに読み込み |
| リソース層 | scripts/、references/内のファイル | 実行中に必要になったときに読み込み |
この設計により、Claude Codeは多数のSkillsを扱いながらも、各会話のコンテキストをスリムで効率的に保てます。
6つのコアSkills
1. ブランド＆ボイスジェネレーター
会社／プロジェクトのための、完全なブランド設定システムを作成し、4つの標準化されたファイルを出力します：
-
brand.json— 色、フォント、ビジュアル仕様 -
config.json— ブランドのメタデータ -
brand-system.md— ブランドシステムの完全なドキュメント -
tone-of-voice.md— ブランドの声（トーン）とガイドライン
これら4つのファイルは、ブランドに関する「唯一の真実（single source of truth）」になります。以降のSkills（PPTXジェネレーター、コンテンツ制作など）が自動的に一貫性を維持できるように使われます。
2. PPTXジェネレーター
ブランドに一貫したプロフェッショナルなスライドデッキを生成します。16種類のビジュアル重視のスライドレイアウトテンプレートを備えており、「文字だらけ（wall of text）」のプレゼンはもう不要です：
| テンプレート | 向いている用途 |
|---|---|
title-slide |
表紙 |
stats-slide |
データダッシュボード |
circular-hero-slide |
プロダクト／人物の主役に焦点 |
floating-cards-slide |
複数要素の比較 |
code-slide |
技術デモ |
chart-slide |
データ可視化 |
quote-slide |
引用／重要な洞察 |
two-column-slide |
左右に並べた分析 |
また、ソーシャルメディア向けのLinkedInカルーセル形式（正方形）にも対応しています。
3. SOP作成者
以下のための、構造化された運用マニュアル、技術ドキュメント、ランブックを生成します：
- チームの運用およびプロセスのドキュメント
- 技術ランブックおよびインシデント対応のプレイブック
- プロダクトのプレイブック
- 従業員のオンボーディングガイド
4. Skill作成者
フレームワークの慣習に適合する新しいカスタムSkillの作成を、手取り足取りガイドします。さらに、ベストプラクティスのチェックが組み込まれているため、新しいSkillが段階的なコンテキスト開示の原則に従うことを確実にできます。
5. MCP Client
統一されたインターフェースで外部のMCPサーバーに接続し、4つのトランスポートプロトコルに対応します：
-
stdio： ローカルのサブプロセス（コマンドラインツール） -
SSE： Server-Sent Events -
Streamable HTTP： HTTPストリーミング -
FastMCP： Bearerトークン認証
Zapier、GitHub、Sequential Thinkingなどのための、すぐに使えるコンフィグが同梱されています。
6. Remotion動画作成者
Reactコンポーネントを使って プログラム的に動画を生成します。RemotionはコードをMP4ファイルに変換します。以下に最適です：
- プロダクトデモ動画
- データ可視化アニメーション
- 短尺のソーシャルメディアコンテンツ
クイックスタート
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/coleam00/second-brain-skills.git
# オプション1：自分のプロジェクトで使用する
# .claude/ ディレクトリをプロジェクトのルートにコピー
cp -r second-brain-skills/.claude /your-project/
# オプション2：リポジトリ内で Claude Code を直接開く
cd second-brain-skills
# Claude Code を開く — スキルはすぐに使えます
MCP クライアントを設定（任意）：
cd .claude/skills/mcp-client/references/
cp example-mcp-config.json mcp-config.json
# mcp-config.json を編集し、API キーを入力してください
Python の依存関係をインストール（MCP クライアント用）：
pip install mcp fastmcp
スキルの使い方 — Claude Code で自然言語によりトリガー：
"WonderLab のブランド構成を作成して"
→ Brand & Voice Generator をトリガー
"私たちのブランドを使って、AI トレンドのレポート用スライドデッキを作成して"
→ PPTX Generator をトリガー
"Docker のデプロイメント手順のランブックを書いて"
→ SOP Creator をトリガー
"Zapier MCP に接続して、利用可能なアクションを一覧して"
→ MCP Client をトリガー
比較すると
| ディメンション | second-brain-skills | RAG ソリューション | ダイレクトシステムプロンプト |
|---|---|---|---|
| コンテキスト効率 | ✅ 必要に応じてロード | 状況により異なる（検索品質） | ❌ 毎回フルロード |
| デプロイの複雑さ | ✅ フォルダをコピーするだけ | 高い（ベクタ DB が必要） | ✅ 低い |
| 拡張性 | ✅ スキルファイルを追加 | 中 | ❌ プロンプトの編集が必要 |
| ワークフローの一貫性 | ✅ ベストプラクティスが組み込まれている | — | ❌ 毎回説明が必要 |
| 向いている用途 | 固定されたプロフェッショナルなタスク | 非構造化の知識クエリ | その場限りの会話 |
深掘り
スキルファイル構造の解剖
すべてのスキルは、一貫したディレクトリの命名規則に従います：
.claude/skills/
└── skill-name/
├── SKILL.md # 必須：トリガー条件 + ワークフローの指示
├── scripts/ # 任意：実行可能スクリプト（決定的な操作）
├── references/ # 任意：参照ドキュメント（実行時に必要に応じて読み込まれる）
└── assets/ # 任意：テンプレート、フォント、画像（自動では読み込まれない）
SKILL.md の構造（SOP Creator の例）：
---
name: SOP Creator
description: ランブック、プレイブック、技術ドキュメントを作成します
---
## トリガー条件
ユーザーが運用マニュアル、ランブック、プレイブック、
または技術ドキュメントを作成する必要があるときに有効化します。
## ワークフロー
### 1. 情報を集める
まず尋ねます：
- ドキュメントの種類（ランブック / プレイブック / SOP / オンボーディングガイド）
- 対象読者
- ドキュメント化する中核のプロセスまたはシナリオ
### 2. 構造の生成
このテンプレートを使ってドキュメント構造を生成します：
- 概要と目的
- 前提条件
- 手順を順に示した説明（コマンド例付き）
- トラブルシューティング
- 関連ドキュメントのリンク
### 3. 書式ルール
- 全体を Markdown で記述する
- すべてのコマンドをコードブロックで囲む
- 重要な手順には警告のコールアウトを追加する
description フィールドは、YAML フロントマター内で、Claude Code がこのスキルをいつ有効化するかを決めるものです — スキルの「トリガー辞書」です。
PPTX Generator の「クックブック」メカニズム
PPTX Generator における中核の革新は、クックブックの設計です。各スライドレイアウトは独立した Python スクリプトです。デッキを生成するとき、Claude が必要に応じてそれらを選択し、組み合わせます：
# cookbook/stats-slide.py（簡略版）
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches, Pt
from pptx.dml.color import RGBColor
def create_stats_slide(prs, brand_config, stats_data):
"""
статистика/データを見せるスライドを作成します
brand_config：brand.json から読み込まれます
stats_data：[{"label": "Users", "value": "10,000", "growth": "+23%"}]
"""
slide_layout = prs.slide_layouts[6] # 空のレイアウト
slide = prs.slides.add_slide(slide_layout)
返却形式: {"translated": "翻訳されたHTML"}# ブランドの背景色を適用
bg_color = RGBColor.from_string(brand_config["colors"]["background"])
# ... 指標（stats numbers, growth indicators など）をレンダリングする
「クックブック」デザインには、3つの主要な利点があります：
- 各レイアウトは独立して保守されるため、あるレイアウトの変更が他に影響しない
- Claudeがレイアウトを自律的に組み合わせて、完全なデッキを構築できる
- ユーザーがコアのロジックを変更せずに、カスタムレイアウトを追加できる
MCP Client の統一インターフェース
mcp_client.py は Python の asyncio を使用して、4つすべてのトランスポートプロトコルに対する統一された抽象化を提供します：
# scripts/mcp_client.py（簡略化）
from contextlib import asynccontextmanager
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
from mcp.client.sse import sse_client
@asynccontextmanager
async def connect_to_server(server_config: dict):
"""統一された接続インターフェース — 設定に基づいてトランスポートを自動選択します"""
transport = server_config.get("transport", "stdio")
if transport == "stdio":
params = StdioServerParameters(
command=server_config["command"],
args=server_config.get("args", []),
env=server_config.get("env")
)
async with stdio_client(params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
yield session
elif transport in ("sse", "streamable-http"):
async with sse_client(
url=server_config["url"],
headers=server_config.get("headers", {})
) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
yield session
設定ファイル（mcp-config.json）の例：
{
"mcpServers": {
"zapier": {
"transport": "sse",
"url": "https://mcp.zapier.com/api/v1/connect",
"headers": {
"Authorization": "Bearer YOUR_ZAPIER_API_KEY"
}
},
"sequential-thinking": {
"transport": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]
},
"github": {
"transport": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
}
}
}
}
ブランドシステム：Single Source of Truth
Brand & Voice Generator によって出力される 4 つのファイルは、相互に連結されたブランドシステムを構成します。
brands/
└── your-brand/
├── brand.json # 視覚仕様（色、フォント、間隔）
├── config.json # ブランドメタデータ（名称、業界、対象読者）
├── brand-system.md # 完全なブランドガイドライン（人が読める形式）
└── tone-of-voice.md # 話し方のスタイル（フォーマル/カジュアル/テクニカルなど）
例 brand.json：
{
"name": "WonderLab",
"colors": {
"background": "0A0A0A",
"primary": "6366F1",
"accent": "8B5CF6",
"text": "F9FAFB",
"muted": "6B7280"
},
"fonts": {
"heading": "Inter",
"body": "Inter",
"code": "JetBrains Mono"
},
"spacing": {
"slide_padding": 60,
"element_gap": 24
}
}
PPTX Generator はこのファイルを自動的に読み取り、すべてのスライドがブランドに沿った状態を保ちます。毎回色やフォントを指定し直す必要はありません。
Resources
Official
- GitHub: https://github.com/coleam00/second-brain-skills
- Author's YouTube: @ColeMedin（チュートリアル動画を含みます）
- Issues: https://github.com/coleam00/second-brain-skills/issues
その他の著者によるプロジェクト
- Archon (13.9k ⭐): 決定論的な AI エージェントのフレームワーク
- context-engineering-intro (13.1k ⭐): AI コンテキストエンジニアリングのチュートリアル
- mcp-crawl4ai-rag (2.1k ⭐): AI エージェント向けの Web スクレイピング + RAG ソリューション
Summary
Key Takeaways
- Progressive Context Disclosure（段階的なコンテキスト開示）: 3 層のオンデマンドローディングは、「すべてをシステムプロンプトに詰め込む」よりもはるかに効率的です——このプロジェクトから得られる最も転用しやすい設計インサイトです
- Skills as Markdown（Markdown としてのスキル）: Markdown で AI のワークフローを定義すると、導入の障壁がゼロになります。Python に触れずに、誰でもカスタム Skill を書けます
- ブランドシステムの統合: ブランドスキル → PPTXスキルのワークフローにより、ブランドの一貫性を手作業から自動化されたプロセスへと変換します
- MCPの統一的抽象化: 単一の設定ファイル・インターフェースの背後に4つのトランスポートプロトコルを統合することで、外部サービスへの接続が簡単になります
- ソロクリエイターにやさしい: このプロジェクトのスコープは「一人会社」のニーズにほぼ完璧に対応しています—技術ドキュメントからコンテンツ制作まで、すべてカバーされています
このような方におすすめ
- インディー開発者 / 個人企業（ワンパーソン企業）: テクノロジー、コンテンツ、ブランドを同時に扱うフルスタックのナレッジワーカー
- コンテンツクリエイター: スケールに合わせてブランドに一貫したPPTデッキやドキュメントを作成する必要がある方
- テクニカルライター: 大規模なSOP、ランブック、プレイブックの維持管理を担当するエンジニア
- Claude Codeのパワーユーザー: Claude Codeをパーソナライズされた作業基盤（ワークプラットフォーム）に変えたい開発者
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