Skillか、Subagentか——スキル95個の環境で固まった使い分け基準

スキルとSubagent、見た目は同じだが実行モデルが正反対だ。スキルは手順書を机に広げるもので、今の会話の文脈をすべて持ったまま知識を追加する。Subagentは別の担当者に外注するもので、指示書に書いたことしか知らず、結果だけが返ってくる。この理解だけで、どちらを使うべきか機械的に判定できる。

著者は95個のスキルと27個のSubagentを運用し、その記録から「読み込ませたいならSkill、隔離したいならSubagent」という一行の法則に到達した。さらに4つの質問フローで判定している。しかし実測データが厳しい：95個のスキル中、65%が未使用で、実際に働いているのは上位3個に集中している。つまり、スキルは「作りすぎ」という失敗モードを持つ。未使用スキルもSystem Reminderで毎ターン注入されるから、見えないコンテキスト浪費になっている。さらにSubagentの罠3つ——思考トークンが出力上限に含まれる、PreToolUseフック非適用、完了報告が信用できない——は、単なる注意事項ではなく、Subagentの隔離がもたらす必然的な代償だ。完了報告を信じず、親側でgit diffテスト実行で直接検証する習慣が必要という指摘は、AI運用の本音を語っている。

中小企業がAIツールを導入するとき、往々にして「便利なコマンドを次々追加」して、結果として何が何だか分からなくなっている現場が多い。スキルは50個以下に保つ、Subagentの完了報告は検証する——こうした運用規律を今から決めておくだけで、半年後の状況は全く違う。