ECC（Everything Claude Code）から27個を一括導入し、GitHub で見つけたスキルを追加し、/learn で自動抽出されたものが溜まり、自分で書いたものもある。気づけば79個。「このスキル、どこから来たんだっけ？」が分からない。

ECC は Claude Code 向けのスキル・設定をまとめたコミュニティリポジトリです。

何が困るのか

スキルの棚卸しをしようとして ls ~/.claude/skills/ を実行したとき、こうなります。

backend-patterns/
coding-standards/
continuous-learning/
iterative-retrieval/
myai-lab-patterns/
nutrient-document-processing/
search-first/
strategic-compact/
...

この中で自分が作ったのはどれか。ECC 由来はどれか。コミュニティ製はどれか。ファイルを開いても name と description しかなく、出自の手がかりがありません。

これが実務で困るのは以下の場面です。

アップデート判断: ECC が更新されたとき、どのスキルを差し替えるべきか分からない
削除判断: 使っていないスキルを消したいが、自作か外部かで判断基準が変わる
共有: チームメンバーにスキルを渡すとき、ライセンスや出典を確認できない

解決策: origin メタデータ

スキルファイルの冒頭に出自を1行追加するルールを作りました。

YAML frontmatter がある場合はフィールドとして追加します。

---
name: coding-standards
description: Universal coding standards...
origin: ECC
---

frontmatter がない場合は HTML コメントで追加します。

<!-- origin: original -->
# My Custom Skill

origin の分類

origin 値	意味	例
`original`	自分で作成	search-first
`ECC`	Everything Claude Code から導入	coding-standards
`{org/repo}`	特定の外部リポジトリ	PSPDFKit-labs/nutrient-agent-skill
`auto-extracted`	continuous-learning が自動抽出	learned/*.md
`skill-create`	git 履歴から自動生成	myai-lab-patterns

実際にやったこと

66個のグローバルスキルと13個のプロジェクトスキルを分類してタグ付けしました。

照合の手順

ECC スキルの特定: configure-ecc/SKILL.md の中に全27スキルのリストがある。これと照合して ECC 由来を確定
外部リポジトリの特定: frontmatter に手がかりがないスキルはファイル末尾のリンクや README を確認。nutrient-document-processing は末尾に元リポジトリの URL が記載されていた
自作・自動生成の分類: learned/ 配下は auto-extracted、/skill-create で生成したものは skill-create、残りは original

結果の内訳

origin 別スキル数（全79個）:
  ECC             27  ── configure-ecc のリストと完全一致
  original        22  ── 自作（rules, skills, agents）
  auto-extracted  18  ── continuous-learning / /learn で自動生成
  skill-create     6  ── git 履歴からパターン抽出
  外部リポジトリ     6  ── GitHub で個別に発見・導入

タグ付け自体は Python スクリプトで一括処理しています。YAML frontmatter の有無を判定し、適切な形式で origin を挿入します。

運用ルール

~/.claude/rules/common/skills.md にルールとして定義し、全プロジェクトで自動適用されるようにしました。

新規スキル作成時: 必ず origin を付与する
外部スキル導入時: 導入元のリポジトリ名を記録する
auto-extracted: continuous-learning が生成する learned/ スキルに自動付与する
棚卸し時: origin を基準に、アップデート確認や削除判断を行う

本質的な課題

この問題は個人の運用で解決できますが、本来はエコシステム側で対応すべきです。

npm パッケージには package.json があり、出自・バージョン・ライセンスが明確です。Claude Code のスキルにはそれに相当する標準がまだありません。name と description だけの frontmatter では、スキルが増えるほど管理が破綻します。

origin・version・license が frontmatter の標準メタデータとして含まれるようになれば、この問題は発生しなくなります。

Issue を出してみた

個人の運用に留めず、上流に改善を提案しました。

ECC リポジトリ: affaan-m/everything-claude-code#246 — 配布するスキルに origin: ECC を含めてほしいという提案
Anthropic: anthropics/claude-code#26438 — スキルの標準メタデータ仕様（origin / version / license）の策定を要望

ECC 側は変更が小さく受け入れやすいため先に提出し、Anthropic 側には ECC の対応をリファレンスとして紐付けました。個人の workaround で終わらせず、エコシステム全体の改善につなげるのが狙いです。

まとめ

Claude Code のスキルは出自が記録されないため、数が増えると管理できなくなる
origin メタデータを frontmatter に追加するルールで解決できる
ECC リポジトリのインストーラーと照合することで、既存スキルの分類も可能
長期的にはスキルの標準メタデータ仕様が必要
ECC と Anthropic に Issue を提出済み

ls ~/.claude/skills/ して「これ何だっけ」が1つでもあれば、origin タグの導入時です。