学習編では「API＝サービスの操作窓口」「一度やった手順はスキルにして再現する」という考え方を確認しました。この実践編では、実際に Claude Desktop の Code タブを使って、タスク管理サービスへの登録を API で行い → その流れをスキルにして → 別のセッションで自然な言葉だけで再現するまでを通しでやってみます。

ここでは題材としてタスク管理サービス（例：Asana）を使いますが、手順の考え方は他の外部サービスでも同じです。

この記事のゴール：①APIでタスクを登録 → ②その一連の流れをスキルに保存 → ③トークンなどを .env に保存 → ④別セッションで「これも追加して」と自然文だけで再現。最後に、登録できたかの確認作業もAIに任せます。
操作はすべて Claude Desktop アプリで行います。 この記事の手順は、アプリを開いて上部の「Code」タブから進めます。ターミナル（黒い画面）は使いません。「プロンプト例」は Code タブのチャット欄にそのまま入力してください。

このシリーズ（Claude Code を学ぶ）

  1. 基礎 ― 全体像と拡張機能の地図
  2. Skills（学習編）― 繰り返す手順を覚えさせる
  3. Skills（実践編）― 作って、つまずいて、直す
  4. Subagents（学習編）― 作業を別の文脈に切り出す
  5. Subagents（実践編）― 温泉宿を調べて比較する
  6. Hooks（学習編）― 特定のタイミングで自動実行する
  7. Hooks（実践編）― 編集したら自動でチェックを走らせる
  8. MCP（学習編）― 外部サービスへの接続口
  9. MCP（実践編）― Google ドライブ連携でつまずいた話
  10. Plugin（学習編）― 作った部品をひとつの箱にまとめる
  11. Plugin（実践編）― 便利設定を箱に詰めて配る
  12. Marketplace（学習編）― 箱を並べて配る
  13. Marketplace（実践編）― お店に公開し、取り込む
  14. 番外編 ― 拡張機能の選び方チートシート
  15. 拡張編① Agent Teams（学習編）― 複数のAIをチームで動かす
  16. 拡張編② Agent Teams（実践編）― 3人チームで多角的にレビューする
  17. 「これ実行していい？」が毎回つらい ― 権限モードと許可のバイパス
  18. マネジメント層のためのデスクトップアプリ入門 ― 非エンジニアのClaude Code
  19. API活用をスキル化する（学習編）― 反復作業を手順書にして再現する
  20. API活用をスキル化する（実践編）― タスク登録の流れを丸ごと再現する（この記事）
  21. AIに動画をつくらせる（学習編）― スキルパックと外部APIの仕組み
  22. AIに動画をつくらせる（実践編）― スキルパックで動画を1本つくる
  23. Planモードと /goal（学習編）― 先に計画・完了条件で自走
  24. Planモードと /goal（実践編）― ストップウォッチで試す
  25. ルーチン（学習編）― 定期的な確認作業をAIに任せる
  26. ルーチン（実践編）― 朝の確認作業を自動化する

STEP1 ― 準備：作業フォルダとアクセストークン

まず Claude Desktop の Code タブ で、この作業用のフォルダを1つ選びます（新しく空フォルダを作るのがおすすめです）。次に、使いたいタスク管理サービスの設定画面から 個人アクセストークン を発行しておきます。トークンは一度しか表示されないことが多いので、その場で控えておいてください。

トークンは"合鍵"です。 発行したトークンは他人に見せない・SNSに貼らない・画面共有に映さない。もし漏れてしまったら、設定画面から作り直せば古いトークンは無効化できます。

STEP2 ― APIでタスクを登録してみる

Code タブのチャット欄に、次のような指示を出します。トークンは該当箇所に差し込み、タスク内容はご自身のものに置き換えてください。

プロンプト例 次のタスク管理サービスの API を使って、タスクを追加してください。
・個人アクセストークン：【ここにトークンを差し込む】
・APIの公式ドキュメントを参照して、正しい手順で登録してください。
・追加するタスク：
  # プロジェクト名
  ## カテゴリ
  - タスクA
  - タスクB
  - タスクC

処理が終わると、登録されたタスクのURLなどが返ってきます。サービスの画面を開いて、タスクがきちんと追加されているか確認しましょう。

タスク管理サービスの画面に、APIで追加したタスク3件が表示されている。
▲ API 経由で追加したタスクがサービス側に反映されている

STEP3 ― 一連の流れをスキルにする

登録がうまくいったら、いま行った作業をスキルとして保存します。次の指示で、今回の作業に関わった手順を .claude の中に整理してもらいましょう。

プロンプト例 いまタスク登録で実行した一連の手順を、次回も再現できるようにスキルとして保存してください。
必要に応じてスキル・ルール・スクリプトなど適切な形にまとめ、.claude フォルダ内に作成してください（該当するものが無ければ新規作成でかまいません）。

実行が終わったら、Code タブのファイル表示で .claude フォルダの中にスキルが作られているかを確認します。

Code タブのファイル一覧に、.claude フォルダ内に生成されたスキルが表示されている。
▲ .claude の中にスキルが生成されていれば成功

STEP4 ― 秘密情報を .env に保存する

次回も同じ設定で動かせるよう、トークンやプロジェクト名を .env にまとめて保存します。

プロンプト例 いま使った設定（プロジェクト名・カテゴリなど）を .env に保存しておいてください。
トークンは自分の手で .env に書く。 チャット経由でトークンを渡すのが不安な場合は、AIには .env の"雛形"だけ作らせ、トークンの値は ファイルを直接開いて手入力してください。.env の中身は画面に映さないよう注意します。

STEP5 ― 別セッションで、自然文だけで再現する

ここが本番です。同じフォルダで新しいセッション（AIとの新しい会話。前のやり取りは引き継がれません）を開き、今度はトークンも手順も細かく説明せず、ふつうの言葉でお願いしてみます。

プロンプト例 このタスクを「プロジェクト名」「カテゴリ」に追加して。
- タスクD
- タスクE
- タスクF

先ほど作ったスキルが自動的に発動し、.env の設定を読み込んで、細かい指示なしにタスクが登録されれば成功です。「手順を毎回説明する」作業が、まるごと消えたことを実感できるはずです。

STEP6 ― 登録できたか、AIに確認してもらう

最後に、確認作業もAIに任せてみましょう。登録結果のページを開いて、指示どおりに追加されているかをAI自身に見に行かせます。

プロンプト例 登録結果のURLを開いて、指示どおりにタスクが追加されているか確認してください。問題なければ、その結果を教えてください。

AIがブラウザを開いて内容を確かめ、「追加できています」と報告してくれれば、登録から確認までの一連の流れがAIに任せられたことになります。

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「API」と「スキル化」の考え方をおさらいしたい方はこちら。

API活用をスキル化する（学習編）― 反復作業を手順書にして再現する

まとめ

  • Code タブで API を使ってタスクを登録 → 流れをスキル化 → 別セッションで自然文だけで再現、という一周を体験した。
  • トークンは .env に手入力で保存し、チャットには貼らない。
  • スキルが発動すれば、手順の再説明なしで同じ作業を繰り返せる。
  • 登録の 確認作業もAIに任せられる。「やる」だけでなく「確かめる」まで自動化できる。
  • 同じ考え方は、他の外部サービス連携にもそのまま応用できる。