この記事の内容（8 項目）
まず結論
- アーカイブ済みのリポジトリのスキル
- 0 件
- コードレビューを扱うスキル
- 4 件
- 説明文の中央値（常に載る）
- 373 文字
- 35 リポジトリに集まっている割合
- 87%
整理の話でよく出る基準を、収録 470 件の実データに当ててみました。2026年9月19日時点の実測です。
| よく言われる基準 | 実測 | 効くか |
|---|---|---|
| 古い・放置されたものを消す | アーカイブ済み 0 件、180 日以上更新なし 2 件 | ほぼ効かない |
| 重複しているものを消す | コードレビュー 4 件、コミットメッセージ 2 件 | あまり効かない |
| 重いものを外す | 本文の中央値 7,922 バイト、最大 235,809 バイト | 効く |
| 発動が広すぎるものを絞る | 説明文の中央値 373 文字、最長 1,068 文字 | 効く |
| 公開元単位で入れたものを工程単位に絞る | 470 件のうち 411 件（87%）が 35 リポジトリ | 最も効く |
理由はスキルを入れすぎて重くなる仕組みに書いています。
「古いから消す」が効かない理由
上位 500 件は、ほぼ全部が現役
上位 500 件に入っているスキルは、ほぼ全部が現役です。
| 見たもの | 件数 |
|---|---|
| リポジトリがアーカイブ済み | 0 |
| 365 日以上 push が無い | 0 |
| 180 日以上 push が無い | 2 |
| 7 日以内に push されたリポジトリのスキル | 290 件（62%） |
最終更新日で並べても、ほとんど差が付きません。
日付がリポジトリ単位で揃う
実際に push された日を数えると、2026-09-17 に 155 件、09-18 に 65 件が集まっています。大きなリポジトリが 1 回更新されると、その中のスキルが全部同じ日付になるためです。
当サイトの実用度スコアの「保守性」の軸も、同じ理由でほとんど差が付きません。限界として指標の意味と限界に明記しています。
「重複しているから消す」もあまり効かない
これは意外でした。同じ作業を扱うスキルは、思ったほど多くありません。
作業ごとの件数
収録 470 件の名前と説明文を機械的に検索した結果です。
| 作業 | 件数 | 公開元の数 |
|---|---|---|
| コードレビュー | 4 | 3 |
| コミットメッセージ | 2 | 2 |
| テストの作成・実行 | 3 | 2 |
| git の操作 | 4 | 4 |
| PDF の操作 | 5 | 4 |
| スキルを作る | 6 | 3 |
| SEO | 13 | 4 |
| スライド作成 | 13 | 7 |
| デバッグ | 35 | 20 |
コードレビューが 4 件、コミットメッセージが 2 件。「同じことをするスキルが 10 個ある」という状態には、そもそもなりません。
「デバッグ」の 35 件は言葉の一致
多いのは「デバッグ」の 35 件ですが、これは言葉の一致です。Azure の障害調査と React の不具合調査は、同じ語を使っていても別の作業です。
本当に重複しているなら消してよいのですが、そこを探しても大した削減にはならないというのが実測の結論です。
効くのは「重さ」
減らす価値があるのは、文脈を食っているものです。かかるコストが 2 種類に分かれます。
説明文
常に。入れた全件ぶん載る。実測の中央値は 373 文字
入れている件数が多いほど効く
本文
発動したとき、丸ごと読み込まれる。実測の中央値は 7,922 バイト
厚いスキルが発動するたびに効く
本文の裾は極端に長い
本文の分布は裾が極端に長く、90% 点で 23,321 バイト、最大は 235,809 バイトです。
32KB を超えるものが 17 件あり、その合計は 1,006,794 バイト。この 17 件が意図せず発動するのが、一番もったいない消費です。
厚いスキルは「入れない」のではなく、それを使う会話でだけ入れるのが現実的です。
最も効くのは「公開元単位で入れたものを絞る」
これが実測でいちばん大きい要素です。
収録 470 件のうち 411 件（87%）が、35 リポジトリに入っています。
npx skills add は 1 件ずつ入れられますが、まとめて入れると全部の説明文が常時載ります。
同じ件数でも重さが違う
| リポジトリ | 件数 | 説明文の合計 | 1 件あたり |
|---|---|---|---|
coreyhaines31/marketingskills | 43 | 29,415 文字 | 684 文字 |
prime-skills/runcomfy-agent-skills | 30 | 23,115 文字 | 771 文字 |
microsoft/azure-skills | 28 | 16,063 文字 | 574 文字 |
heygen-com/hyperframes | 26 | 14,164 文字 | 545 文字 |
mattpocock/skills | 35 | 5,269 文字 | 150 文字 |
googleworkspace/cli | 15 | 684 文字 | 46 文字 |
同じ件数でも重さが 5〜15 倍違います。
coreyhaines31/marketingskills の 43 件を全部入れると、説明文だけで常時 29,415 文字が載ります（文章・マーケティングのスキル 52 件）。
工程単位に絞る
解説は copywriting と copy-editing にあります。
残すものを選ぶ手がかり
消す側ではなく残す側の判断材料です。公開元が手をかけた合図を機械的に数えられます。
| 合図 | 件数 | 割合 |
|---|---|---|
| ライセンスが識別できる | 403 | 86% |
Codex 向け設定を同梱（agents/openai.yaml） | 70 | 15% |
allowed-tools で道具を宣言 | 64 | 14% |
評価を同梱（evals/evals.json） | 52 | 11% |
| どの合図も無い | 296 | 63% |
効くのは allowed-tools と評価の同梱
allowed-tools と評価の同梱が効きます。
allowed-toolsこのスキルを呼んだ回に確認なしで使える道具を名指ししている。道具を絞る設定ではないが、何を使うつもりかが frontmatter だけで分かる- 評価の同梱依頼文と期待する出力の組が入っている。公開元が自分のスキルを試した証拠
当サイトは詳細ページにこの 2 つを出しています。「評価の同梱あり」のチップがあるスキルは、その規律を通しています。
合図が無いから質が低い、ではない
ただし「合図が無いから質が低い」ではありません。 63% がどれも持っていません。同じ用途のスキルで迷ったときの決め手として使ってください。
減らす手順
- 入れているスキルを数える
.claude/skillsと.agents/skillsを見る - 公開元単位で入れたものを工程単位に絞るここで一番減ります
- 本文が 32KB を超えるものを外す使う会話で入れ直す
- 説明文が広すぎるものを絞る打ちそうな言葉を大量に並べているものは、関係のない依頼でも引っかかります
- 迷ったら合図で決める
allowed-toolsか評価の同梱があるほうを残す - 説明文は削らない削ると呼ばれなくなり、文脈を消費したまま効果がゼロになります
よくある質問
何件まで減らせばいいですか
件数では決まりません。説明文の合計と本文の厚さで決まります。
実測では googleworkspace/cli の 15 件（合計 684 文字）と
coreyhaines31/marketingskills の 43 件（29,415 文字）で
43 倍の差があります。
目安を 1 つ出すなら、入れているスキルの説明文の合計を把握することです。
使っていないスキルはどう見つけますか
残念ながら、機械的には分かりません。エージェントがどのスキルを発動したかの記録は、実行環境によります。
現実的なのは逆からの判断です。「この 1 か月で、このスキルを意図して使ったか」を自分に聞いてください。思い出せないものは、そのとき入れ直せば足ります。
古いスキルを気にしなくていいのですか
上位 500 件の中では、ほぼ気にしなくてよいです。アーカイブ済みが 0 件、180 日以上更新が無いものが 2 件でした。
ただし上位 500 件の外は別です。当サイトが収録していない範囲では、放置されたスキルは普通にあります。入れる前の確認はスキルを入れる前に確認することにまとめています。
重複を探す意味は本当に無いのですか
探して見つかれば消してよいのですが、実測では数件しかありません。
意味があるのは同じ公開元の中です。mattpocock/skills の grill-me と grill-with-docs は「記録を残すか残さないか」だけが違います（ask-matt が体系を説明しています）。片方しか使わないなら、もう片方は外せます。
消したスキルはどうやって戻しますか
npx skills add で入れ直すだけです。削除は不可逆ではありません。外すときは npx skills remove <スキル名> が使えます（vercel-labs/skills の README、2026-10-09 確認）。
だから迷ったら消してよいというのが正直な結論です。設定を書き換えたスキル（.agents/*.md を作るもの）は、そのファイルが残るので影響を確かめてください（社内でスキルを配布する方法）。
この数字はどうやって数えましたか
当サイトが GitHub から取得して保存している 470 件の SKILL.md と、その同梱ファイルの一覧を機械的に読みました。2026年9月19日時点です。
- 「同じ作業」の件数は、名前と説明文に対する語の一致です。言葉が一致しても別の作業であることがあります（「デバッグ」の 35 件）
- 更新の止まりはリポジトリの最終 push 日です。スキル単位ではありません
- 合図は同梱ファイルの位置の完全一致（
agents/openai.yaml、evals/evals.json）と、frontmatter のallowed-toolsの有無です
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スキルを入れすぎて重くなる仕組み｜470 件を実測した文脈の予算
スキルは入れた数だけ常に文脈を消費します。説明文は常時載り、本文は発動した瞬間に丸ごと載る。収録 470 件を実測すると、説明文の中央値は 373 文字、本文の中央値は 7,922 バイト、最大は 235,809 バイトでした。
スキルを入れる前に確認すること｜6 つの観点と、小さく試す手順
スキルは任意のスクリプトを実行させうる仕組みです。通信先・シェル実行・ファイル操作・認証情報の 4 点と、提供元・更新状況を見てから入れてください。確認の手順を具体的に示します。
スキルが呼ばれないときの直し方｜起きやすい順に 7 つ
「入れたのに動かない」は原因がはっきり分かれます。まず読み込まれているかを確かめ、次に description を疑ってください。切り分けの順序と、直し方を具体的に示します。