Agent Skills: Tech Fit Analyzer

>

UncategorizedID: goldeneggg/dotfiles/tech-fit-analyzer

Install this agent skill to your local

pnpm dlx add-skill https://github.com/goldeneggg/dotfiles/tree/HEAD/ai-linux/.claude/skills/tech-fit-analyzer

Skill Files

Browse the full folder contents for tech-fit-analyzer.

Download Skill

Loading file tree…

ai-linux/.claude/skills/tech-fit-analyzer/SKILL.md

Skill Metadata

Name
tech-fit-analyzer
Description
特定コードベースへの技術・ライブラリ導入や移行について、互換性、コスト、効果、リスク、導入の必要性を評価する。コードベースを前提としない技術調査はtech-researcherを使う。

Tech Fit Analyzer

入力

候補技術と対象リポジトリを受け取る。 解決したい課題、制約、チーム、期限は既知情報から整理し、結論を左右する不足だけ確認する。 コードや依存関係の変更は行わない。

調査

リポジトリの構成、技術スタック、ビルド、テスト、CI、規模、関連実装を確認する。 必要なら scripts/repo-snapshot.shreferences/stack-detection.md を参照する。 スクリプトは本Skillの位置を基準に解決する。

候補技術の公式資料から、対応環境、公開版、ライセンス、移行手順、制約を調べる。 保守状況、採用事例、代替技術は判断に必要な範囲で確認する。 URL、確認日、対象バージョンを記録する。

リポジトリ分析と技術調査は独立して進められる場合に並列化する。 サブエージェントを使う場合は、判断材料、根拠、未確認事項を返させる。 要約の最低行数は設けず、生データの転記を避ける。

評価

次の5軸を、このコードベース固有の根拠で評価する。

  1. 技術的互換性: ランタイム、依存、ビルド、既存フレームワーク、テスト。
  2. 移行コスト: 対象範囲、段階移行、自動化、CI変更、工数と前提。
  3. 効果: 性能、開発体験、保守、エコシステム、安全性。
  4. リスク: 破壊的変更、学習、撤回可能性、保守、費用、成熟度。
  5. 必要性: 課題の実在、費用対効果、現行技術での解決、機会費用。

他社事例の性能値を、そのまま対象リポジトリの予測値にしない。 不明な費用や効果は不明として残す。 導入を正当化するために根拠を水増ししない。

報告

推奨・条件付き推奨・現時点では非推奨を、理由とともに先に示す。 リポジトリの状況、候補技術、5軸の評価、最小導入案または現行維持案、未確認事項を続ける。 重要な事実には出典を対応付ける。

取得失敗があっても、独立して確認できる調査を続ける。 未取得の最新情報を記憶で補って確定しない。