docs/ja-JP/skills/repo-scan/SKILL.md
クロススタックのソースコード資産監査——各ファイルを分類し、埋め込まれたサードパーティライブラリを検出し、各モジュールに対してインタラクティブなHTMLレポートとともに実用的な4段階の判定を提供する。
npx skillsauth add affaan-m/everything-claude-code repo-scanInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
どのエコシステムにも独自の依存関係マネージャーがあるが、C++、Android、iOS、Web をまたいで「どのコードが本当に自分のもので、どれがサードパーティで、どれが余分な負担か」を教えてくれるツールはない。
# Fetch only the pinned commit for reproducibility
mkdir -p ~/.claude/skills/repo-scan
git init repo-scan
cd repo-scan
git remote add origin https://github.com/haibindev/repo-scan.git
git fetch --depth 1 origin 2742664
git checkout --detach FETCH_HEAD
cp -r . ~/.claude/skills/repo-scan
エージェントスキルをインストールする前に、ソースコードをレビューしてください。
| 機能 | 説明 | |---|---| | クロススタックスキャン | C/C++、Java/Android、iOS(OC/Swift)、Web(TS/JS/Vue)を一度にスキャン | | ファイル分類 | 各ファイルをプロジェクトコード、サードパーティコード、またはビルドアーティファクトとしてマーク | | ライブラリ検出 | 50以上の既知ライブラリ(FFmpeg、Boost、OpenSSL…)を識別しバージョン番号を抽出 | | 4段階の判定 | コア資産 / 抽出・統合 / 再構築 / 廃止 | | HTMLレポート | 階層的なドリルダウンナビゲーションに対応したインタラクティブなダークテーマページ | | モノレポサポート | 階層的スキャンによるサマリー + サブプロジェクトレポート |
| レベル | 読み取りファイル数 | 適用場面 |
|---|---|---|
| fast | モジュールあたり1〜2個 | 大規模ディレクトリの素早い棚卸し |
| standard | モジュールあたり2〜5個 | デフォルト監査、完全な依存関係 + アーキテクチャチェック |
| deep | モジュールあたり5〜10個 | スレッド安全性、メモリ管理、API一貫性チェックを追加 |
| full | 全ファイル | 統合前の包括的レビュー |
50,000ファイルのC++モノレポで:
standard の深さから始めるfast で素早く棚卸しするdeep を実行するdevelopment
Share durable, inspectable context and handoffs between Claude, Codex, Hermes, Cursor, OpenCode, and other agents through the local ECC Memory Vault. Use when an agent must save work state, transfer context, resume another agent's task, or search shared project knowledge.
development
Use when multiple consumers and providers must evolve an API or event schema without field drift, integration surprises, or one side silently redefining the interface.
tools
Query live GPU inventory, submit an authenticated Itô fixed-rate RFQ, inspect RFQ or procurement status, and run explicitly gated node qualification through the separately installed canonical CLI. Use when a user asks to find H100/H200 capacity, request a fixed compute rate, check Itô compute status, or validate GPU nodes.
data-ai
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.