skill-stocktake — スキル品質監査
インストール済みスキルを全体的に、一つのコンテキスト内で評価し、それぞれに判定を下します：Keep / Improve / Update / Retire / Merge。このスキルは改善を行いません — 判定が出たら、skill-creator（改善エンジン）に引き継ぎます。この境界がポイントです：stocktake は品質ゲート、skill-creator は修正役です。
設計ノート：以前のバージョンはシェルスクリプトでスキャンし、評価を約20スキルずつのサブエージェントバッチに分割していました。1Mコンテキストではそれは不要なだけでなく有害です — バッチ処理により各サブエージェントは他のバッチのスキルを見えなくなり、スキル間の重複を見逃します。現在は Glob で列挙し、すべてのスキルを一つのコンテキストで読み込みます。重複検出はこの単一コンテキストのビューに依存します。
モード（$ARGUMENTS）
| 引数 | 動作 |
|---|---|
なし / full | すべてのスキルを読み込んで評価（デフォルト） |
changed | SKILL.md の mtime が results.json の evaluated_at よりも新しいスキルのみを再評価し、残りは台帳から引き継ぎ |
changed はインラインで変更を検出します（スクリプト不要）：
find ~/.claude/skills -name SKILL.md -newermt "$(jq -r .evaluated_at ~/.claude/skills/skill-stocktake/results.json)"
フェーズ 1 — インベントリ
Glob でスキル定義ファイルを列挙（スクリプト不要）：
~/.claude/skills/*/SKILL.md~/.claude/skills/learned/*.md- cwd に
.claude/skills/がある場合、{cwd}/.claude/skills/*/SKILL.md（プロジェクトスキル）
Glob が
SKILL.md/learned/*.mdのみを対象とするため、.venvや.pytest_cache配下の依存関係マークダウンは構造的に除外されます（プルーニング不要）。以前のfind -name "*.md"で取り込まれていたノイズは発生しません。
使用回数：~/.claude/metrics/skill-usage.jsonl をインラインで読み込み（PostToolUse フック log-skill-usage.sh が追記 — 独立した計測レイヤー）、スキルごとに 7 / 30 / 90 日間のイベントをカウントします。各行は JSON {ts,event,skill,path,project} で、invoke と read の両イベントをカウントします。手動カウントではなく、使い捨ての python3 / jq ワンライナーで集計します — ログは時間とともに成長し、手動カウントは呼び出しごとにツールターンを無駄にします。
- ログが存在しない、または最初のイベントが 90 日未満の場合、使用回数を
—（未測定）と表示します。決して 0 と表示しないでください — 未測定と未使用は異なる事実です。
スキャン結果を最初に示します：どのパスをスキャンしたか、見つかったスキル数、使用回数が測定可能かどうか。
フェーズ 2 — 評価（完全インライン、全体的）
すべての対象スキルの本文を読み込み、全体を確認しながらスキルを一つずつ評価します。チェックリスト：
- 他のスキルとのコンテンツ重複（文書化されたオーケストレーター/サブスキル分割は重複ではありません — 例：paper-ecosystem → そのレビュアー、citation-sync → release-doi/wikidata。意図的な階層化と真の重複を区別）
- MEMORY.md / CLAUDE.md / ルールとの重複
- 技術リファレンスの鮮度（CLI フラグ / API / ツール名が古そうであれば、WebSearch で確認）
- 使用頻度（未測定の場合はシグナルとして無視）
評価は数値的なルーブリックではなく、総合的な判断です。ガイドとなる軸：アクション可能性（実行可能な具体的な例/手順）、スコープ適合性（名前、トリガー、本文が整合 — 広すぎたり狭すぎたりしない）、独自性（MEMORY / 他のスキルで代替できない）、最新性（リファレンスが現在の環境で動作する）。
集約コスト（スキル単位ではなくセット単位）： スキルを保持することは、個々のスキルが問題なくても無料ではありません。スキルのメリットは脆弱です — 大規模で未キュレーションのライブラリは、エージェントが適切なスキルを選択する能力を低下させ、動作をスキルなしベースラインに引き戻します。したがって、Keep の基準はライブラリサイズに応じて上昇します：セットが大きい場合、単に「まあまあ」のスキル（使用頻度が低い、独自性が低い、他のスキルとの隣接性が高い）は、スキル自体に欠陥がなくても、集約希釈を理由に Retire/Merge の候補となります。これは判断の入力であり、クォータではありません；数を達成するためにリタイアしないでください。
| 判定 | 意味 |
|---|---|
| Keep | 有用、最新、独自の価値 |
| Improve | 維持する価値はあるが、特定の改善が必要 |
| Update | 参照されている技術が古い（WebSearch で確認） |
| Retire | 低品質、陳腐化、またはコスト非対称 |
| Merge into [X] | 他のスキルと実質的に重複；ターゲットを指定 |
ゼロ使用ルール：使用ログの最初のイベントが少なくとも 90 日前かつスキルの use_90d == 0 である場合、Retire 候補として提示する必要があります（最終判断はユーザーに委ねます）。ログが 90 日未満の間はこのルールは発動せず、判定は総合的な判断のみに基づきます。
評価は出所に依存しません：ECC / 自作 / 自動抽出で分岐しません。同じチェックリストがすべてのスキルに適用されます。
フェーズ 3 — サマリー
テーブルを表示：スキル | 7日 | 90日 | 判定 | 理由。
フェーズ 4 — 統合
- Retire / Merge：ファイルごとに、(1) 見つかった具体的な欠陥、(2) 代わりに同じニーズをカバーするもの（Retire：どの既存スキル/ルール；Merge：ターゲットと統合する内容）、(3) 削除の影響（依存スキル、MEMORY 参照）を提示します。ユーザーが確認した後にのみ実行します。
- Improve / Update：引き継ぎを提案します — 「
<スキル>を skill-creator に渡して改善しますか？」 — 承認されると、対象スキルを指定してskill-creatorを呼び出します。Stocktake は改善作業を自ら行うことはありません。 - 台帳の更新：
results.jsonを読み込む → 今回の実行の判定をマージする → 書き戻す（evaluated_at=date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZからの実際の UTC）。changedモードでは、再評価しなかったスキルの以前の判定を保持します。 - MEMORY.md が 100 行を超える場合、圧縮を提案します。
理由の品質（必須）
すべての reason は自己完結型でなければなりません — それだけで判断を可能にします。「unchanged」だけは禁止；常に証拠を再記述します。
- Retire：欠陥 + 代替手段を述べます。悪い例：
"Superseded"/ 良い例："disable-model-invocation: true が既に設定されています；continuous-learning-v2 は同じパターンに加えて信頼度スコアリングをカバーしています。独自のコンテンツは残っていません。" - Merge：ターゲット名 + 統合する内容を述べます。悪い例：
"X と重複"/ 良い例："42行の薄いコンテンツ；chatlog-to-article のステップ4がこのワークフローを既にカバーしています。'記事の角度'に関するヒントをそこにメモとして統合します。" - Improve：どのセクション、どの変更か（該当する場合は目標サイズ）。悪い例：
"長すぎる"/ 良い例："276行；'フレームワーク比較'（L80–140）は ai-era-architecture-principles と重複しています。それを削除して約150行にします。" - Keep（
changedモードでの mtime のみの変更）：元の根拠を再記述します。悪い例："Unchanged"/ 良い例："コンテンツに変更なし。rules/python/ で明示的にインポートされている独自の Python リファレンス。重複なし。"
results.json（最小限の台帳）
{
"evaluated_at": "2026-06-24T11:09:00Z",
"skills": {
"<skill-name>": {
"path": "~/.claude/skills/<name>/SKILL.md",
"verdict": "Keep",
"reason": "...",
"mtime": "2026-01-15T08:30:00Z"
}
}
}
判定履歴と最終監査タイムスタンプのみを保持する台帳。Read/Write でインライン更新し、スクリプトは使いません。グローバルスキルのみ（プロジェクトスキルは cwd から毎回新たに読み込まれ、ここにはキャッシュされません）。
関連
skill-creator— 改善エンジン；Improve/Update 作業を引き継ぎます。config-gc— スキルの存在と ~/.claude 全体（フック/パーミッション/MCP/キャッシュ）に対する GC；stocktake はスキルの品質を判断します。harness-sync— このスキルを公開リポジトリに同期するために使用します。- 使用状況計測：
~/.claude/hooks/log-skill-usage.sh→~/.claude/metrics/skill-usage.jsonl（stocktake から独立した計測レイヤー）。