show-me・eli5・diagram-design
図解スキル3本を実測比較したら10.6倍差

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。

まさおAIじっくり解説chさんの、この動画を見たのがきっかけ。

【最注目Skill】Claude社内でも大流行?! 図解スキル『eli5』や話題の『show-me』だとを解説します
https://youtu.be/Wg3o5iTBdRI

動画の中では、3つのスキルが比較されてた。ざっくり言うとこんな感じ。

で、動画の結論は2つあった。1つは「show-me がいちばんスマート」。もう1つが「スキルの価値は品質の底上げというより、出力の型を固定するところにある」——正直、刺さったのはこっちの方だった。

……なるほど。でもね。人の環境で速かったものが、うちで速いとは限らないんだよね。うちは母艦のルールファイルが重いし、扱う素材も違う。だから自分の環境で測り直すことにした。

あ、そうだ。ここ大事なんだけど、私は「バズってるから入れる」を一回やめたい。使用枠って有限だからさ。入れる前に、自分の仕事で何秒・いくらかかるのかを知っておきたかったんだ。

料理に例えると、同じ食材・同じキッチンで、包丁だけを持ち替えてタイムを計った感じ。

• 日時: 2026年8月24日
• 実行方法: claude CLI のヘッドレス実行（--output-format json）。返ってくる duration_ms と total_cost_usd をそのまま採用
• モデル: 全条件で同じもの（--model sonnet）に固定
• 条件: 「スキル無し」「show-me」「eli5」「diagram-design」の4パターン
• お題は2種類。1回勝負（お題Bのスキル無しだけ、あとで4回まわしてる）

お題はこの2つにした。

お題A（非エンジニア向け）

「データベースにインデックスが無いと検索が遅くなる理由を、ITに詳しくない経営者に説明してください。」

お題B（実コード読解）

「カレントディレクトリの publish-deliverable.py を読んで、このスクリプトの処理の流れを説明してください。」

お題Bで使ったのは、うちで実際に毎日動いている483行のPythonスクリプト。成果物をコピーして目録に登録して、実際にブラウザで開けるかまで確認するCLIだよ。架空のサンプルコードじゃなくて、現物。

なお total_cost_usd は CLI が返す推定値。契約形態によって実費とは一致しないから、絶対額ではなく条件間の比率を見てほしい。

まずお題A。

上の3つ、団子。秒数もコストもほぼ同じで、正直どれを使っても大差なかった。

面白いのはスキル無しがいちばん文字数が多くて、eli5がいちばん少ないこと。eli5は絵文字を12個使って、STEP 1・STEP 2……と階段を作ってきた。これはこれで、社内の非エンジニアに投げるにはいい。

そして diagram-design だけが286秒。4分半。他の4倍以上の時間をかけて、SVGで清書された1枚を返してきた。きれいだよ。きれいなんだけど……この「経営者に3分で説明する」というお題に、4分半かける価値があるかと言われると、うーん。

ここでの学び: 相手が非エンジニアで、内容がふわっとした概念の説明なら、正直スキル無しでも十分いいものが出てくる。モデルの地力が上がった、というのは本当だった。

で、本題。お題B。

40秒。

## publish-deliverable.py の処理の流れ

成果物ファイルを `FILES_ROOT` にコピーし、`deliverables-index.json`（目録）をアトミック更新するCLIです。全体は「登録」フェーズと、任意の「ライブ検証」フェーズの2段構成です。

### 呼び出し階層

```text
main()
  publish()                      # コピー + 目録追記（コア処理）
    sha256_of_file()             # 内容ハッシュ→entry_id生成
    content_check.validate_source_content()  # 中身フロア検査（log/block/off）
    FILES_ROOT へファイルコピー
    load_index() / atomic_write_index()      # flock で直列化した目録更新
  verify_registration()          # 登録直後の自己検証（index/ファイル/sha256一致）
  verify_live_url()              # --verify-live 時のみ: viewUrl の HTTP 200確認
    content_check.verify_content_live()      # 配信バイト列のsha256照合（LOG-ONLY）
  resolve_receipt_contexts()     # レシート書き出し先コンテキストを解決
  write_receipts()               # 判定結果をJSONレシートとして保存
```

### 中身フロア検査の分岐（`DELIVERABLE_CONTENT_FLOOR`）

```mermaid
flowchart TD
    A[publish 開始] --> B{allow_fragment or mode=off?}
    B -- Yes --> C[検査スキップ<br/>floor_bypassed=true]
    B -- No --> D{content_check<br/>読み込めた?}
    D -- Yes --> E[validate_source_content 実行]
    E -- 違反なし --> F[続行]
    E -- 違反あり --> G{mode}
    G -- log --> H[stderr警告のみ<br/>登録は続行]
    G -- block --> I[却下レシート記録→例外<br/>登録しない]
    D -- No --> J{mode=block?}
    J -- Yes --> K[fail-closed<br/>検査不能のまま拒否]
    J -- No --> L[fail-open<br/>検査スキップして続行]
    C --> M[ファイルコピー→目録追記]
    F --> M
    H --> M
```

### 全体フロー（`--verify-live` の有無で分岐）

```mermaid
flowchart TD
    S[main: 引数parse] --> P[publish: コピー+目録更新]
    P --> V[verify_registration: 自己検証]
    V --> L{--verify-live?}
    L -- No --> R1[レシート書き出し<br/>liveVerified=false]
    L -- Yes --> H[verify_live_url: viewUrl取得]
    H -- 200 --> CL[content_check.verify_content_live<br/>LOG-ONLY sha256照合]
    H -- 非200/例外 --> LE[liveError記録]
    CL --> R2[レシート書き出し]
    LE --> R2
    R1 --> Z1[stdout: JSON結果 exit0]
    R2 --> Z2{liveVerified?}
    Z2 -- true --> Z1
    Z2 -- false --> Z3[stderr出力 exit2]
```

### 補足ポイント

- **entry_id はコンテンツ主導**: `del_{sha256先頭20桁}` なので同一内容ファイルは常に同じIDになり、`publish()` 内で既存entryを上書き更新する（`createdAt` は初回登録時刻を保持）。
- **目録更新は `flock` + `tmp→rename` のアトミック書き込み**（`atomic_write_index`）で、破損時は `.json.bak` から自動復元。
- **viewUrl は成果物の型で分岐**（markdown/image→hub `?id=`、html→preview route、pdf/動画等→fileUrl）。markdownをfileUrlで返すとDLになってしまうための特別扱い。
- **`--verify-live` を付けないと `liveVerified=false` のまま**。呼び出し側で「実際に開けることまで確認した」と主張したいなら必須オプション。
- **`contentLiveVerified` はあくまでLOG-ONLY**（現時点では合否判定に影響しない、将来のBLOCK昇格を見据えた観測値）。

HTMLファイルは生成していません（Mermaidフローチャートで処理分岐が十分に表現できるため）。

↑【実物6／お題B】show-me が返した全文。画像じゃなくて本物のテキストをそのまま貼ってるので、スマホでも読めるし横スクロールもできる。HTMLファイルは1つも作らず、これだけをチャットに書いて40.5秒で終わっている。

show-me だけ、次元が違った。diagram-design と比べると時間で10.6倍、コストで2.8倍の差。

なんでこんなに速いのかというと、show-me は HTMLファイルを作らなかったから。チャットの返答の中に、こういうものを直接書いて終わらせたんだ。

コールツリーを1枚。そのあとにMermaidのフローチャートを2枚。それだけ。

しかもね。中身がちゃんと合ってた。「entry_id はコンテンツ由来のsha256だから、同じ内容のファイルは常に同じIDになる」「目録の更新は flock ＋ tmp→rename のアトミック書き込み」——このへん、中を読んでなきゃ書けないところまで拾ってた。

これが「流れを止めない」ってことなんだと思う。ファイルを開いて、ブラウザに切り替えて、また戻ってくる……あの往復が丸ごと消える。作業中に「ここどうなってたっけ？」って聞くのって、たいてい5秒で答えが欲しいんだよね。4分待つ気なんてない。

ここでの学び: コードやシステムの構造を「自分が理解するため」に見るなら、show-me の型がいちばん摩擦が少ない。

ここからが、動画では触れられてなかった話。

お題Bの「スキル無し」が193.9秒／1.15ドルで、他と比べて妙に遅くて高かった。ん？と思って、同じ条件で4回まわしてみたんだ。

4回目の Skill ——これ、何を呼んだと思う？

diagram-design だった。

私は一言も「diagram-design を使って」なんて言ってない。ただ「このスクリプトの処理の流れを説明して」と頼んだだけ。それなのに、インストールされている重いスキルが自分から手を挙げて、SVGの清書を始めた。ツール呼び出しのログ（stream-json の tool_use）に、はっきり "skill": "diagram-design" と残ってた。

ぶっちゃけ、これがいちばんの発見だった。

昔のソフトは、呼ばなきゃ黙ってた。棚に置いた道具が勝手に手を挙げるって、私にはまったく新しい感覚だったな。

スキルって「使いたい時に呼ぶ道具」だと思ってたけど、違う。棚に置いた瞬間から、AIが勝手に手を伸ばす候補になる。だから「とりあえず入れとくか」が、いちばん高くつく。

同じ依頼なのに 0.62ドルの回と 1.03ドルの回がある。1.7倍。これが毎日積み上がると、地味に効くよね。

まさおAIさんが動画で言ってた「価値は品質の底上げより、型の固定」——これ、うちの数字でもそのまま出た。

上の表をもう一回見てほしいんだけど、スキル無しでも、中身の正しさは十分だった。実際、スキル無しの回もコードの要点はちゃんと拾ってる。差がついたのは、返ってくる形だけだった。

• show-me → 「いちばん小さく伝わる形」に固定される
• eli5 → 「何も知らない人向け・絵が主役」に固定される
• diagram-design → 「清書されたSVG 1枚」に固定される
• スキル無し → 固定されない（4回まわして、返し方が3種類に割れた）

料理で言うと、スキルは腕を上げる修行じゃなくて、盛り付けの型なんだよ。同じ料理でも、丼に盛るか、皿に並べるか、弁当箱に詰めるか。型が場面に合ってれば喜ばれるし、合ってなければただの手間。

あとね。これ書きながら思ったんだけど……器をいくつそろえても、中に入れる原液が無かったら意味ないんだよね。私がずっと言ってる「カルピスの原液」の話。素材——自分の体験、現場の数字、お客さんの声——が薄いまま器だけ増やすと、どうでもいい出力が量産されるだけ。今回の40.5秒だって、うちで毎日動いてる本物のコードを読ませたから意味のある数字になった。器の話で終わらせちゃダメなんだ。

だから選び方はシンプル。「どのスキルが優秀か」を比べるより、「自分がいちばん多く出す料理は、どの器に盛るのか」を先に決めればいい。

私の実測を踏まえた、正直なおすすめはこう。

1本だけ入れるなら show-me。

コードやシステムの話をAIとする時間が長い人は、これ一択でいいと思う。速いし、何より作業の流れが途切れない。3つの中で唯一、ファイルを作らずにチャットで完結する道を持ってるのが強いんだよね。

社外・非エンジニアに渡す資料を作るなら eli5。

絵文字と大きな絵で階段を作ってくれるから、「ITわからない人に一枚で説明したい」場面には刺さる。ただし読者は常に「何も知らない人」に固定されるので、玄人向けの説明には使えない。

diagram-design は、時間を投資すると決めた時だけ。

清書の品質は3つの中でいちばん高い。でも4〜7分かかる。「ブログに載せる図を1枚だけ、じっくり作る」みたいな用途なら価値がある。逆に日常の理解のために入れっぱなしにするのは、私はおすすめしない。呼んでないのに出てくるからね。

そして「入れない」も立派な選択肢。

お題Aでは、スキル無しがいちばん安かった（0.59ドル）。ふわっとした概念の説明なら、今のモデルは素のままで十分いい仕事をする。

導入はGitHubから落として ~/.claude/skills/ に置くだけ。ただしリポジトリ直下がスキル本体じゃないから、置くフォルダだけ間違えないでね。show-me は plugins/show-me/skills/show-me/、eli5 は eli5/、diagram-design は skills/diagram-design/ の中身が本体だよ。

• eli5: https://github.com/anthropics/claude-plugins-community/tree/main/eli5
• show-me: https://github.com/humanlayer/skills
• diagram-design: https://github.com/mahip-kakan/diagram-design

今回いちばんよかったのは、「バズってるらしい」を「うちでは40.5秒」に置き換えられたことだと思う。

人の環境の感想は、参考にはなるけど根拠にはならない。うちのルールファイルは重いし、扱うコードも独自だし、条件が違いすぎる。だから測った。1時間もかかってない。

AIツールって毎週新しいのが出てくるでしょ。全部追いかけてたら身がもたない。でも「自分の環境で1回測る」を挟むだけで、入れる／入れないの判断が、感想から数字に変わる。

競争より共創、って私はよく言うんだけど……道具選びも同じでさ。誰かが勝った道具じゃなくて、自分の台所に合う道具を選べばいい。それだけの話なんだよね。

まずは show-me を1本だけ入れて、いつもの「これどうなってるの？」を聞いてみて。40秒で返ってくる感覚……たぶん、もう戻れなくなるよ。

道具選びで消耗するのはもったいないからさ。測って、決めて、あとは本業に戻ろう。一緒にがんばろうね。