あの --- は、いつのまにか AI エージェントの入り口になっていた

ブログを書いたことがある人なら、記事ファイルの先頭に `---` で囲んだ YAML のメタデータ（title や tags など）を打った経験があるだろう。これを Front Matter という。2008 年に静的サイトジェネレーター Jekyll が導入して以来、ブログの事実上の標準になった。役割は単純で、人間が記事一覧から探す・並べるためのメタデータだ。ところが最近、この Front Matter が新しい役割を引き受けようとしている。それが AI エージェントの「起動スイッチ」だ。

Claude Code の Skill という拡張機構では、各スキルの先頭に Front Matter を置き、そこに name と description を書く。AI エージェントはインストール済みスキルの description だけを先に読んで「このスキルを呼び出すべきか」を判定する。本文は読まない。トークンの節約だ。コンテキストがいくらあっても足りない時代、段階的に情報を開示する設計が採られている。ブログでは人間が「この記事に価値があるか」を推し量るための札が、AI の時代には「この判定に必要な最小限の情報」へと役割を変えた。Skill のみならず、カスタムコマンドやサブエージェントも同じ構造である。

この変化はメタデータ設計の転換点を示している。古い仕組みほど、新しい時代に新しい使命を与えられることがある。Front Matter の「先に読まれる軽量な札」という特性は、トークン効率というリアルな制約の中で、そのまま AI の判断ロジックを支える基盤になったのだ。中小企業がスキルやエージェントを自社向けに拡張するときは、これまで以上に「名札」を丁寧に書く必要がある。AI が名札だけで判断する時代だからこそ、その数十文字の description が、大規模なスキル群全体の効率を決める。