OpenClawが事実とコードベースの知識を学習済みスキルから除外へ — すでに保存されたものを記憶とAGENTS.mdに移動する方法 (2026)

この変更は、10月8日にマージされ、2026.10.5リリースで提供されたプルリクエスト #167404によるものです。その問題提起は明白です。「エージェントが手順ではないもの（ユーザーに関する事実（誕生日）や、特定のコードベースに関する知識（テストコマンド、環境変数、命名規則など））を学習済みスキルとして保存してしまっていた。」

修正は、何が保存されるかを決定するプロンプトに対して行われました。プルリクエストによると、skill_workshopツール、バックグラウンドレビュー、および/learnで使用される共通の作成基準の冒頭に、「スキルは手順であり、記憶ではない」という文言が追加されました。キャプチャ禁止リストには、「特定のコードベースに関する知識。これはリポジトリのドキュメントまたはAGENTS.mdに属する」という項目が1つ追加されました。また、システムプロンプトの常時有効なSkill Workshopセクションには、「フォアグラウンドのエージェントもこれらに従うよう、両方のポイントがそれぞれ1つの条項として盛り込まれている」とのことです。

プルリクエストでは、対象外となった内容を学習させようとしたときに表示される挙動についても説明されています。「コードベースの詳細や単なる事実を/learnするように求められた場合、エージェントはスキルを作成する代わりに、それがどこに属するべきかを提示します。」個人の手順には影響しません。このルールは「すべてのコーディング作業ではなく、特定のコードベースの知識」にスコープが限定されているため、プルリクエスト自体の例である「ブログの公開方法」のようなメソッドは、引き続き学習されます。

OpenClawは、新旧のプロンプトでそれぞれ3回ずつのテストを行いました。古いプロンプトでは毎回コードベース固有のスキルが保存されましたが、新しいプロンプトでは1つも保存されず、「それぞれの返答で、それがリポジトリのドキュメントやAGENTS.mdに属するものであると指摘」されました。個人の手順については、変更前後ともに3回すべてのテストで保存されました。

同リリースには、プルリクエスト #167639による2つ目の修正も含まれています。修正前は、「63文字を超える名前の学習済みスキルは、モデルのコンテキストにロードされたままであるにもかかわらず、Skill Workshopのリストから消え、パッチ、アーカイブ、復元が拒否される」という問題がありました。修正後は、「以前のリリースで保存されたすべてのスキルが再びリストに表示され、管理可能」になりました。これは、以下のクリーンアップ作業において重要です。確認が必要なスキルの一部が、今になってようやくリストに表示されている可能性があるからです。

現在のSkill Workshopのページでは、3つの境界線が引かれています。手順は残ります。「ユーザーが繰り返すタスクの方法。これにより、エージェントは毎回それを考え直す必要がなくなります。」事実は別の場所に移動します。「ユーザーや世界に関する事実は記憶に属します。」そして、リポジトリの知識はリポジトリに移動します。「コーディング規約、ビルドコマンド、アーキテクチャなど、特定のコードベースに関する知識は、そのリポジトリのドキュメントまたはAGENTS.mdに属します。そこで作業するすべてのエージェントがそれを読み取るため、エージェントはそれを学習済みスキルとして保存しません。」

バックグラウンドレビューについて説明している自己学習（self-learning）のページでは、スキップされる対象がより具体的に記載されています。レビューでは、「環境固有の障害や一時的な障害、ツールに関する否定的な主張、未解決の障害や推測、特定のコードベースに関する知識、単発のタスク、個人的な事実、シークレット、または具体的なコマンド、パス、IDを伴わない一般的なアドバイスはキャプチャされません。」また、単一のリクエストにのみ該当する詳細は会話内に保持されます。「特定の製品、注文、メニュー、日付、場所、予約など、1回のリクエストにのみ当てはまる詳細は会話内に留まります。」

プルリクエストでは、なぜコードベースの知識が主なターゲットになったのかが説明されています。「Skill Workshopは個人用のclaw向けに設計されています。そのスキルはエージェント全体に適用されますが、リポジトリにはすでに独自の規約を管理する所有者が存在するためです。」

上記の内容はすべて、今後の動作に関するものです。プルリクエストでは、「プロンプトとドキュメントのテキストのみ」を変更し、「状態は書き込まない」、その結果「設定や保存データの変更はない」と明記されています。リリースノートやSkill Workshopのページには、既存の学習済みスキルを新しいルールに照らし合わせてレビューするプロセスについての記載はありません。

そのため、先月保存されたリポジトリのテストコマンドを含むスキルは、現在も学習済みスキルとして残っています。学習済みスキルが持つ3つの特性により、それらは依然として影響を及ぼします。

学習済みスキルは常にエージェントから参照可能です。 Skill Workshopのページによると、これらは「1つのエージェントに属し、常にそのエージェントから参照できます。agents.defaults.skillsやagents.entries.<id>.skillsの許可リストをバイパスします。非表示にするには、アーカイブしてください」とあります。他のスキルで使用するような許可リストを使って、特定のプロジェクトから学習済みスキルを除外することはできません。

これらはエージェントに追従してすべてのプロジェクトに適用されます。 プルリクエストにおける問題の説明では、学習済みスキルとして保存されたコードベースの知識は、「無関係なプロジェクトを含む、エージェントのすべてのセッションでロードされる」とされています。スキルページでは、Workshopスキルは、ワークスペース、プロジェクトエージェント、個人エージェント、管理されたスキルに次ぐ、5番目のロード優先度としてリストされており、システムプロンプトに組み込まれるスキルカタログには、対象となる各スキルの名前、説明、場所が含まれています。

未使用スキルのクリーンアップ機能がこれらを検知するとは限りません。 学習機能が有効な場合、OpenClawは「30日間アクティビティがない」学習済みスキルをアーカイブします。アクティビティには、「SKILL.mdの読み取り記録、フォアグラウンドでのskill_workshopのview、および最終変更」が含まれます。スキルの説明が作業内容と一致しているためにエージェントが開き続けているスキルは、その内容が本来そこに属するべきかどうかにかかわらず、アクティブとみなされます。また、クリーンアップにはスコープ制限もあります。「クリーンアップは、デフォルトのランタイムが組み込みのOpenClawハーネスであるエージェントに対してのみ実行され」、「Codexエージェントについては、使用中のスキルをアーカイブしないよう、クリーンアップはオフのままになります。」

プルリクエストでは、この変更を「双方向のドア（two-way door）」と呼んでいます。状態を書き込まないため、元に戻せば以前の表現が復元されるからです。その結果、既存のスキルを整理するのはユーザー自身の役割となります。

OpenClawのドキュメントでは、新しいルールによって学習済みスキルから除外される各コンテンツの具体的な保存先を指定しています。

あなたに関する事実や好みは記憶に保存されます。 OpenClawの記憶（memory）の概要によると、「エージェントのワークスペースにプレーンなMarkdownファイルを書き込むことで情報を記憶する」とされています。ここでは2つのファイルが重要です。USER.mdは「指示として記述された、安定した好み、コミュニケーションスタイル、人間関係、およびアクティブなプロジェクトのコンテキスト」を保持します。MEMORY.mdは「プロファイル以外の永続的な事実や決定事項」を保持します。どちらもセッションの開始時にロードされます。日々の観察記録は、memory/配下の日付付きデイリーノートに保存されます。これらは検索可能ですが、「毎ターンのブートストラッププロンプトに注入されるわけではありません」。記憶ページに情報を追加するためのヒントとして、「エージェントに何かを覚えておいてほしい場合は、ただそう頼むだけ」とあります。エージェントは「適切なファイルにメモを書き込みます」。

コードベースの知識はリポジトリに保存されます。 つまり、リポジトリ自体のドキュメント、またはそのリポジトリで作業するすべてのエージェントが読み取るAGENTS.mdファイルです。これは、OpenClawエージェントのワークスペースにあるAGENTS.mdとは異なるファイルです。OpenClawのFAQでは、ワークスペースファイルとしてAGENTS.md、SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md、MEMORY.md、およびデイリーノートを挙げており、「運用ルールはAGENTS.mdに、永続的な事実は記憶に」置くことを推奨しています。プロジェクトのビルドコマンドをワークスペースファイルに記述してしまうと、エージェントがどこで作業していてもそれがロードされてしまい、今回の問題の引き金となったのと同じ現象が発生します。リポジトリにすでに指示ファイルが存在する場合、2つの一般的なフォーマットの関連性については、CLAUDE.mdのコンテンツをAGENTS.mdに移行するためのガイドをご覧ください。

手順は学習済みスキルとして残ります。 繰り返し行うタスクのクラスに対するメソッドこそが、まさにWorkshopの目的です。一般的なメソッドと特定のリポジトリの詳細が混在しているスキルは、分割することができます。プルリクエストでは、これを「意図された分割：一般的なメソッドは残り、コードベースの事実はリポジトリに移動する」と説明しています。

「アップデートによって古いスキルがクリーンアップされた」という思い込み。 このリリースは、今後保存される内容を変更しただけです。プルリクエストには、既存のスキルは変更されないと明記されています。

「未使用のスキルは自動的にアーカイブされる」という思い込み。 30日間アクティビティがないスキルのみがアーカイブされ、エージェントが読み取るスキルはアクティブとみなされます。また、Codexハーネス上のエージェントではクリーンアップがオフになっています。

「許可リストを使えば、学習済みスキルをプロジェクトから除外できる」という思い込み。 学習済みスキルは、エージェントおよびデフォルトのスキル許可リストをバイパスします。非表示にするためのドキュメント化された方法は、アーカイブすることです。

「エージェントはもう事実を保存できなくなった」という思い込み。 変更されたのはプロンプトです。最終的に決定するのはモデルであり、Workshopの書き込み検証では、名前、フロントマター、パス、サイズ、セキュリティ上の問題がチェックされますが、コンテンツが事実であるかどうかはチェックされません。

「すべてのスキルがすでにリストに表示されている」という思い込み。 2026.10.5より前は、名前の長いスキルはロードされているにもかかわらず、リストに表示されていませんでした。

Step 1: すべての学習済みスキルをリストアップし、3つのグループに分類する

まず、名前の長いスキルが表示されるように、2026.10.5以降にアップデートしてください。次に、コントロールUIで Plugins → Skill workshop を開くか、openclaw skills workshop listを実行します。コントロールUIでは、最もよく使用される学習済みスキルが最初に表示され、2週間アイドル状態のスキルにはフラグが立てられます。openclaw skills workshop show <name>を実行すると、スキルの内容が出力されます。

各スキルについて、「これは自分が繰り返すタスクのメソッドか？」と問いかけ、以下のように分類します。

• 手順（Procedure）： タスクのクラスに対するステップであり、それらを機能させるコマンド、パス、またはIDが含まれるもの。これは保持します。
• あなたや世界に関する事実（Fact）： 好み、日付、人間関係、決定事項など。これは記憶に移動します。
• 特定のコードベースに関する知識（Knowledge）： 規約、ビルドまたはテストコマンド、環境変数、アーキテクチャなど。これはそのリポジトリに移動します。

一部のスキルはこれらが混在している場合があります。どの部分がどこに属するかをメモしておきます。

Step 2: 事実を記憶に、コードベースの知識をリポジトリに移動する

事実については、OpenClawがドキュメントで推奨している最もシンプルな方法、つまりエージェントに記憶するように頼むのが最適です。プロファイルタイプの好みはUSER.mdに、プロファイル以外の永続的な事実や決定事項はMEMORY.mdに保存されます。その後、ファイルを確認して何が書き込まれたかチェックしてください。

コードベースの知識については、そのリポジトリのAGENTS.mdまたはドキュメントに追加し、他の変更と同様にコミットして、リポジトリの所有者がレビューできるようにします。そこで作業する他のエージェントや開発者もそれを読み取ることになります。

混在しているスキルについては、一般的なメソッドのみが残るようにスキルを編集します。skill_workshopツールは、「1つの正確でユニークなスパンを置き換える」patchをサポートしており、変更のたびにまず以前のバージョンが保存されるため、編集に失敗しても復元できます。

Step 3: 移動したものをアーカイブし、新しいセッションで確認する

コンテンツが別の場所に保存されたら、openclaw skills workshop archive <name> --reason "Superseded"を実行するか、Archiveボタンを使用して元のスキルをアーカイブします。アーカイブはバージョン管理されており、「いつでも復元可能」です。理由は変更フィードに表示され、エージェントごとに最新の500件のエントリが保持されます。

その後、新しいセッションを開始します。「変更されたスキルは新しいセッションでロードされます。実行中のセッションは、開始時のスキルスナップショットを維持します。」影響を受けるプロジェクトからタスクを実行するようエージェントに依頼し、古いスキルではなくリポジトリのAGENTS.mdを読み取っていることを確認します。次に、無関係な2つ目のプロジェクトから同じことを繰り返し、コードベースの詳細が追従してこないことを確認します。

OpenClawは現在、3つの知識（タスクの実行方法、あなたに関する事実、特定のコードベースの仕組み）を分離しています。2つ目の「あなたに関する事実」は、OpenClaw以外の、普段使用している他のアシスタントでも共有したい情報かもしれません。MemoryLakeは、これらの事実や決定事項をユーザー自身が管理する1つのリストに保持するための記憶レイヤーです。統合機能を通じてOpenClawで利用できるほか、ChatGPTやClaude Codeなど、接続する他のアシスタントでも利用可能になります。

エントリは、あなた自身の言葉で自分で記述します。学習済みスキル、USER.md、MEMORY.md、リポジトリのAGENTS.md、またはベンダーのストアから何かが読み取られたり、書き込まれたり、削除されたりすることはありません。リポジトリの規約は引き続きリポジトリに属し、そこで作業する全員がレビューできます。シークレットや、組織が内部に留めておきたい情報は除外してください。

Step 1: APIキーを作成する

サインインし、ダッシュボードからキーを生成します。このキーはMemoryLakeのワークスペースに属し、OpenClawの設定とは別個のものです。

Step 2: 最初の記憶をアップロードする

先ほどの整理で学習済みスキルから抽出した事実（好み、恒常的な決定事項、人物やプロジェクトに関する詳細など）から始めましょう。1つのエントリにつき1つの事実を日付付きで登録することで、古くなった情報を簡単に見つけて削除できます。

Step 3: AIとエージェントを接続する

OpenClawや、その他に使用しているアシスタントを接続します。学習済みスキルには手順が保持され、リポジトリにはその規約が保持され、あなたが記述した事実はどこで作業していても利用可能になります。

最初の違いは、各プロジェクトに独自のルールが適用されるようになることです。リポジトリのAGENTS.mdにあるコードベースの知識は、そのコードベースが存在する場所でのみロードされ、エージェントに追従して他のすべてのプロジェクトに持ち込まれることがなくなります。

2つ目は、事実の修正が容易になることです。スキルに保存された好みは、変更があった際にどのスキルに含まれているかを知る必要があるため、見つけるのが困難です。USER.md、MEMORY.md、または自身で管理するリストであれば、1回の編集で変更が完了します。

3つ目は、学習済みスキルのリストがスリム化され、信頼しやすくなることです。OpenClaw'sのバックグラウンドレビューは、「学習済みスキルを再現可能な手順の小さなセットに保つ」ことを目的としています。手順ではないものを排除することで、既存のリストをその目標に合致させることができます。別のツールにおけるスキルとルールの境界線については、Cursorのスキルとルールの比較記事で解説しています。

整理する前にアップデートする。 名前の長いスキルは、2026.10.5以降のリストにのみ表示されます。

コードベースの知識はリポジトリに置く。 ワークスペースのAGENTS.mdではなく、そのリポジトリのAGENTS.mdまたはドキュメントを使用してください。

混在しているスキルは削除するのではなく分割する。 一般的なメソッドは保持します。

理由を添えてアーカイブする。 そうすることで、変更フィードに何がどこに移動したかが記録されます。

無関係なプロジェクトから確認する。 誤って配置されたコードベーススキルは、そこに現れます。

次に自己学習が何を保存するかに注意する。 Learned（学習済み）の行が表示されたら確認してください。他のベンダーも、記憶から除外されるものの同様のリストを公開しています。例えば、Grok Buildの記憶除外に関する考察で解説しています。

OpenClaw 2026.10.5では、Skill Workshopが保存する内容が変更されました。手順は残り、事実は記憶に移動し、特定のコードベースに関する知識はそのリポジトリのドキュメントまたはAGENTS.mdに移動します。すでに保存されている内容は変更されませんでした。学習済みスキルは、許可リストに関係なくエージェントから参照可能なままであり、そのエージェントが作業するすべてのプロジェクトでロードされ、読み取られている限り未使用スキルのクリーンアップを回避します。

各学習済みスキルを整理し、事実を記憶に、コードベースのメモをリポジトリに移動し、元のスキルをアーカイブして、無関係なプロジェクトの新しいセッションから確認を行ってください。記憶システムのその他の部分についてはOpenClawの記憶に関するディープダイブで解説しており、OpenClawエージェント向けの最適な記憶セットアップのまとめでは各オプションを比較しています。