OpenClaw作者、エージェントスキルのチェックツール「Skill Cleaner」をGitHubで公開

OpenClawの作者として知られるPeter Steinberger氏は2026年5月25日、効率の良いエージェントスキルを書くためのチェックスクリプト「Skill Cleaner」をGitHubで公開した。

agent-scripts/skills/skill-cleaner -GitHub

Folks: when you write skills, ask your agent to be token efficient, relax grammer. I see too many skills that write books in the skill description, and all that crap is loaded into every context.

I wrote a skill that finds the worst offenders. https://t.co/kfaaJpxMXE
— Peter Steinberger 🦞 (@steipete) May 25, 2026

Peter Steinberger氏はパーソナルAIアシスタントOpenClawの作者で、現在はOpenAIに所属している。同氏はOpenClawやCodex用のエージェントスキルに本1冊ぶんほどのスキル説明が入っていることがあり、これがすべてコンテキストとして読み込まれることで不要なコストや時間がかかるという。スキルを書く際にはトークン効率を上げることが重要で、フィラーを多用して人間に対してわかりやすくするような説明は必要はないという考え方から、スキルをチェックするスクリプト「Skill Cleaner」を作成した。

Skill CleanerはTypeScriptで書かれており、スキルディレクトリまたはリポジトリのルートでNode.jsなどのコマンドを使って実行する。実行すると、重複するスキルや、Codexの履歴ファイル（~/.codex/history.jsonl）やOpenClawのログから判定した未使用スキルの削除・編集、簡潔な説明を提案するレポートを出力する。レポートにはGPT-5.5のコンテキストサイズ（デフォルトで272,000トークンまで）と2％のスキル予算枠[1]によるCodexプロンプトのコストに合った提案や、スキルを無効にした場合の理由なども表示される。

Skill Cleanerはこの提案を元に、ユーザーからの要求があった場合にのみスキルを編集する。クリーンアップの適用を求められた場合、同ツールは説明、削除、設定無効化など、目的ごとにグループ分けした小さなコミットを作成する。また、追跡対象外（untracked）のスキルディレクトリでは、削除先を指定するか、削除しても問題ないことを確認してからでなければ削除しない方針になっている。