> Discover all available pages from the documentation index: https://mastra.zisheng.pro/ja/llms.txt

# SkillSearchProcessor

`SkillSearchProcessor` は、必要に応じた Skill の検出と読み込みを可能にする **input processor** です。すべての Skill メタデータを事前に system prompt へ注入する代わりに（`SkillsProcessor` の場合）、2つのメタ Tool（`search_skills` と `load_skill`）を Agent に提供し、必要な Skill を検索して読み込めるようにします。これにより、多数の Skill を持つ Workspace でコンテキストトークンの使用量を削減できます。

デフォルトでは、Skill が有効な `Workspace` を持つ Agent に `SkillSearchProcessor` だけを追加すると、Agent は Skill をオンデマンドで扱います。

- デフォルトの先行読み込み型 `SkillsProcessor` は自動追加されません。
- 検出と指示の読み込みに `search_skills` と `load_skill` が公開されます。
- 重複する `skill` Tool と `skill_search` Tool は非表示になります。
- `skill_read` は引き続き利用できるため、references、scripts、assets など、Skill を補助するファイルを Agent が読み取れます。

`SkillsProcessor` と `SkillSearchProcessor` を明示的に併用すると、Agent は明示的に選択できる手段として先行読み込み型の `skill` Tool と `skill_search` Tool を維持します。

## 使用例

```typescript
import { SkillSearchProcessor } from '@mastra/core/processors'

const skillSearch = new SkillSearchProcessor({
  workspace,
  search: {
    topK: 5,
    minScore: 0.1,
  },
})
```

## コンストラクターパラメーター

**options** (`SkillSearchProcessorOptions`): Skill 検索 processor の設定オプション

**options.workspace** (`Workspace`): Skill を含む Workspace インスタンス。Skill には workspace.skills 経由でアクセスします。

**options.search** (`{ topK?: number; minScore?: number }`): 検索動作の設定。

**options.search.topK** (`number`): 検索結果として返す Skill の最大数。

**options.search.minScore** (`number`): Skill を検索結果に含めるための最小関連度スコア。

**options.ttl** (`number`): thread の状態を保持する時間（ミリ秒）。この期間操作がないと、thread の状態がクリーンアップされます。クリーンアップを無効にするには 0 を設定します。

## 戻り値

**id** (`string`): 'skill-search' に設定された processor の識別子

**name** (`string`): 'Skill Search Processor' に設定された processor の表示名

**providesSkillDiscovery** (`'on-demand'`): この processor が Skill の検出と指示の読み込みを担うことを Agent に通知します。

**processInputStep** (`(args: ProcessInputStepArgs) => Promise<ProcessInputStepResult>`): 各ステップを処理し、検索・読み込み用のメタ Tool と、以前に読み込んだ Skill の指示を system メッセージとして注入します。

## 詳細な使用例

```typescript
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { SkillSearchProcessor } from '@mastra/core/processors'
import { Workspace, LocalFilesystem } from '@mastra/core/workspace'

const workspace = new Workspace({
  filesystem: new LocalFilesystem({ basePath: './project' }),
  skills: ['skills'],
  bm25: true,
})

const skillSearch = new SkillSearchProcessor({
  workspace,
  search: {
    topK: 5,
    minScore: 0.1,
  },
})

const agent = new Agent({
  id: 'skill-agent',
  name: 'skill-agent',
  instructions:
    'You are a helpful assistant. Use search_skills to find relevant skills, then load_skill to load their instructions.',
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  workspace,
  inputProcessors: [skillSearch],
})
```

Agent のワークフローは次のとおりです。

1. Agent がユーザーメッセージを受信する
2. Agent がキーワード（例: "api design"）を指定して `search_skills` を呼び出す
3. Agent が結果を確認し、Skill 名を指定して `load_skill` を呼び出す
4. 次のターンで Skill の指示が system メッセージとして表示される
5. Agent が読み込んだ Skill の指示に従う

## Workspace のファイル Tool

`SkillSearchProcessor` は Skill の指示を会話に読み込みます。Workspace のファイル Tool によるファイルの読み取りを妨げることはありません。

`references/`、`scripts/`、`assets/` 配下のファイルなど、読み込んだ Skill を補助するファイルには `skill_read` を使用します。

`mastra_workspace_read_file` などの Workspace ファイル Tool は、明示的にファイルを調査または編集するワークフローに使用します。通常のタスク実行中は、`load_skill` が成功したあとに同じ `SKILL.md` ファイルを読み直す必要はありません。

## SkillsProcessor との比較

|               | SkillsProcessor   | SkillSearchProcessor  |
| ------------- | ----------------- | --------------------- |
| スケーリング        | すべての Skill を事前に注入 | オンデマンドで検出             |
| コンテキスト使用量     | Skill 数に応じて増加     | 一定（読み込んだ Skill のみ）    |
| Agent のワークフロー | Skill が常に表示される    | Agent が必要に応じて検索し、読み込む |
| 適した用途         | 少数の Skill（< 10）   | 多数の Skill（10以上）       |

## 関連情報

- [ToolSearchProcessor](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/processors/tool-search-processor)
- [Processors](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/agents/processors)
- [Workspace Skills](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/workspace/overview)