## 情報源
- URL: https://www.youtube.com/watch?v=IU3wyu5S4BQ
- チャンネル: ワンダー佐藤源彦サテライト@AI共創イノベーション
- 投稿日: 2026-07-28 / 尺 9分 / スコア 85/100
- メインチャンネルに作り方の解説: https://youtu.be/m99ohu6OVVI

## 問題設定
スキルを10〜20個登録するうちは高速に動くが、100個・300個とスケールすると **指示を受けるたびに全スキルの description を読む**ことになる。結果として①トークンが枯渇し②似たスキル同士の境界が曖昧になって誤選択・未選択が起き③AI自身が「あのスキルどこだっけ」と迷子になる。**最初から全部読み込む設計は構造上スケールしない。**

## 解決：シングルルーター
AI本体に持たせるスキルを**たった1つ（ルータースキル）だけ**にする。ルーターの中身は「ここを見てね」という指示だけ。実体のスキル群はAIの外部に、カテゴリごとの階層型フォルダとして隔離する。

```
ルータースキル（AI側・唯一）
└─ 外部フォルダ
├─ ライティング/
├─ コーディング/
└─ 動画作成/
└─ モノクローム/
└─ ノイジー/ ← 重い動画生成プロンプトはここ
```

「ノイジーなモノクロ動画を作りたい」→ AIは video カテゴリ → monochrome → noisy と**自分で階層を下って**必要なスキルだけを読む。重いノウハウは必要な時だけピンポイントで読み込まれる。

## 利点
1. **トークン消費が最小限** — スキルが無限に増えてもルーター経由で探すだけなのでパンクしない
2. **一括更新** — 全AIモデルが同じルータースキルだけを持つ状態になるため、ルーターとフォルダ構成を1度更新するだけで Claude Code / Codex / ChatGPT / Gemini 全てに反映される
3. **モデル非依存** — 各スキルファイルは汎用的な Markdown で書く。あるAIで作ったスキルを別のAIで再利用できる

## README のルール（各フォルダ直下に置く）
人間向けの説明書ではなく、**AIがそのフォルダに入った時に守るローカルなルールブック**。厳格な命令というより「この環境にはこういう制約があるよ」と教える案内板。記載するのは3種類だけ：
1. **フォルダの役割**（例：ここは動画生成プロンプトを扱う場所）
2. **共通ルール**（名前の付け方、スキルの選択基準）
3. **環境依存の情報**（このAPIは使えるがClaudeではこの機能は使えない等、モデル自身には事前に分からない制約）

これにより環境依存の知識を個々のスキルファイルに埋め込む必要がなくなり、責任の所在が分離される。フォルダへの配置・カテゴリ分類・名前付けも**AI自身に考えさせる**ことで分類の一貫性が保たれる。

## 結論（動画の主張）
構築すべきは「スキルの管理システム」ではなく、**AIが知識や手順を自律的に探索・選択するためのファイルシステム**。人間が何百というスキルを一元管理するのではなく、AI自身が迷わず知識の海を泳げる水路を作る。

## 当環境への含意
`~/.claude/skills/` は現在38個。CLAUDE.md 96行 + rules/ 151行。まだ破綻域ではないが、CLAUDE.md が既に採用している「詳細は reference/ へ、mdは1行索引に留める」方針は本質的に同じ設計。スキルが3桁に近づいたらルーター化を検討する。

## 関連
- [[常設指示・スキルは「厚さ」でなく「あなた固有の情報」が効く]]（れん学長は121個のスキルでトークン消費に直面。問題意識が一致）
- 「命令ドリフト防止のためCLAUDE.mdは100行未満に保つ」（CLAUDE.md 既存方針）