Skills Cleanup for Clean Architecture

Date: 2025-10-21 Issue: ~/.claude/skills/ に古いSkillsが残っている Impact: Claude Code起動時に約64KB (15K tokens) 読み込んでいる可能性

📊 現状

~/.claude/skills/ の内容

bash

$ ls ~/.claude/skills/
brainstorming-mode
business-panel-mode
deep-research-mode
introspection-mode
orchestration-mode
pm                          # ← PM Agent Skill
pm.backup                   # ← バックアップ
task-management-mode
token-efficiency-mode

サイズ確認

bash

$ wc -c ~/.claude/skills/*/implementation.md ~/.claude/skills/*/SKILL.md
   64394 total  # 約64KB ≈ 15K tokens

🎯 クリーンアーキテクチャでの扱い

新アーキテクチャ

PM Agent Core → src/superclaude/pm_agent/

Python modulesとして実装
pytest fixturesで利用
~/.claude/ 汚染なし

Skills (オプション) → ユーザーが明示的にインストール

bash

superclaude install-skill pm-agent
# → ~/.claude/skills/pm/ にコピー

⚠️ 問題：Skills自動読み込み

Claude Codeの動作（推測）

yaml

起動時:
  1. ~/.claude/ をスキャン
  2. skills/ 配下の全 *.md を読み込み
  3. implementation.md を Claude に渡す

Result: 64KB = 約15K tokens消費

影響

現在のローカル環境では：

✅ src/superclaude/pm_agent/ - 新実装（使用中）
❌ ~/.claude/skills/pm/ - 古いSkill（残骸）
❌ ~/.claude/skills/*-mode/ - 他のSkills（残骸）

重複読み込み: 新旧両方が読み込まれている可能性

🧹 クリーンアップ手順

Option 1: 全削除（推奨 - クリーンアーキテクチャ完全移行）

bash

# バックアップ作成
mv ~/.claude/skills ~/.claude/skills.backup.$(date +%Y%m%d)

# 確認
ls ~/.claude/skills
# → "No such file or directory" になればOK

効果:

✅ 15K tokens回復
✅ クリーンな状態
✅ 新アーキテクチャのみ

Option 2: PM Agentのみ削除

bash

# PM Agentだけ削除（新実装があるため）
rm -rf ~/.claude/skills/pm
rm -rf ~/.claude/skills/pm.backup

# 他のSkillsは残す
ls ~/.claude/skills/
# → brainstorming-mode, business-panel-mode, etc. 残る

効果:

✅ PM Agent重複解消（約3K tokens回復）
✅ 他のSkillsは使える
❌ 他のSkillsのtoken消費は続く（約12K）

Option 3: 必要なSkillsのみ残す

bash

# 使っているSkillsを確認
cd ~/.claude/skills
ls -la

# 使わないものを削除
rm -rf brainstorming-mode     # 使ってない
rm -rf business-panel-mode    # 使ってない
rm -rf pm pm.backup           # 新実装あり

# 必要なものだけ残す
# deep-research-mode → 使ってる
# orchestration-mode → 使ってる

効果:

✅ カスタマイズ可能
⚠️ 手動管理必要

📋 推奨アクション

Phase 3実施前

1. バックアップ作成

bash

cp -r ~/.claude/skills ~/.claude/skills.backup.$(date +%Y%m%d)

2. 古いPM Agent削除

bash

rm -rf ~/.claude/skills/pm
rm -rf ~/.claude/skills/pm.backup

3. 動作確認

bash

# 新PM Agentが動作することを確認
make verify
uv run pytest tests/pm_agent/ -v

4. トークン削減確認

bash

# Claude Code再起動して体感確認
# Context window利用可能量が増えているはず

Phase 3以降（完全移行後）

Option A: 全Skillsクリーン（最大効果）

bash

# 全Skills削除
rm -rf ~/.claude/skills

# 効果: 15K tokens回復

Option B: 選択的削除

bash

# PM Agent系のみ削除
rm -rf ~/.claude/skills/pm*

# 他のSkillsは残す（deep-research, orchestration等）
# 効果: 3K tokens回復

🎯 PR準備への影響

Before/After比較データ

Before (現状):

Context consumed at startup:
- MCP tools: 5K tokens (AIRIS Gateway)
- Skills (全部): 15K tokens ← 削除対象
- SuperClaude: 0K tokens (未インストール状態想定)
─────────────────────────────
Total: 20K tokens
Available: 180K tokens

After (クリーンアップ後):

Context consumed at startup:
- MCP tools: 5K tokens (AIRIS Gateway)
- Skills: 0K tokens ← 削除完了
- SuperClaude pytest plugin: 0K tokens (pytestなし時)
─────────────────────────────
Total: 5K tokens
Available: 195K tokens

Improvement: +15K tokens (7.5%改善)

⚡ 即時実行推奨コマンド

bash

# 安全にバックアップ取りながら削除
cd ~/.claude
mv skills skills.backup.20251021
mkdir skills  # 空のディレクトリ作成（Claude Code用）

# 確認
ls -la skills/
# → 空になっていればOK

効果:

✅ 即座に15K tokens回復
✅ いつでも復元可能（backup残してる）
✅ クリーンな環境でテスト可能

ステータス: 実行待ち推奨: Option 1 (全削除) - クリーンアーキテクチャ完全移行のため