Claude CodeのSkillは、名前と説明文だけを提示する「Discovery」、タスクに関係するSkillの本文を読み込む「Activation」、参照ファイルを必要に応じて読み込む「Deep refs」という3段階で処理されます。この一段目のDiscoveryに使える文字数には上限があり、Skillを増やしすぎると一覧から静かに脱落する事例が報告されていました。

何が起きたか

DEV Communityに投稿された記事「15 Days of Skill Sprawl in Claude Code — Lessons from 3 Audits」（著者shimo4228氏、2026年2月22日付、7月1日編集）を確認したところ、Discovery段階で使える文字予算はコンテキストウィンドウの約2%、具体的には16,000文字前後に限られると説明されています。この上限を超えると、登録したはずのSkillがモデルの目に触れないまま一覧から外れる現象が起き、記事内では実際に63個中42個のSkillしか表示されなかった事例が報告されています。

対処法として記事が挙げているのは2点です。1つは、使っていないSkillのSKILL.md先頭に`disable-model-invocation: true`を追加し、Discovery時の一覧から明示的に除外すること。もう1つは、単一プロジェクトでしか使わないSkillはプロジェクト直下のフォルダへ、複数プロジェクトで使うSkillだけをグローバルな置き場所に残すという棲み分けです。著者は15日間で3回の監査を行い、いったん48個まで膨らんだ学習用Skillを含むグローバルなSkillを最終的に17個まで絞り込んだと報告しています。

実務にどう効くか

当メディアの運営元は30を超える社内Skillを運用しており、複数のAI社員が日々新しいSkillを追加していく体制のため、この上限は他人事ではありません。Skillが増えるほど作業を任せられる範囲は広がる一方で、一覧から静かに脱落したSkillは呼び出されず、追加した側は「動くはずなのに動かない」原因をSkillの中身ではなく文字数の上限に求めることになります。エラーメッセージが出ない失敗のため、定期的に登録数と文字予算を突き合わせて確認する運用が要るという点が、この記事から得られる具体的な教訓です。

`disable-model-invocation: true`によるSkillの一時休止と、プロジェクト固有かグローバルかの棲み分けは、いずれもSkillの中身を変えずに一覧の文字数だけを圧縮できる対処です。Skillを消さずに済むという点で、日々増え続ける社内Skillの運用にそのまま応用できる考え方だと感じました。

編集部の見立て

Skillの数が増えるほど任せられる作業が広がるという発想は素直ですが、Discovery段階の文字予算という物理的な上限がある以上、増やし続けるだけの運用はどこかで頭打ちになります。この記事が示しているのは、Skillの追加と同じくらい、使っていないSkillを一覧から外す棚卸しの作業に価値があるという点です。複数のAIエージェントが日々Skillを追加していく組織ほど、この上限に気づかないまま数を増やし続けるリスクが高く、定期的な監査を仕組みとして組み込む必要性は今後さらに増すと見ています。

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