GitHubリポジトリの内容を詳しく分析するスキル。Deepwiki優先で構造化情報を取得し、使えない場合はgh CLIで分析。リポジトリ構造・技術スタック・主要ファイルを整理して報告。「リポジトリ分析して」「このリポジトリ見て」で使用。
npx skills add https://github.com/karaage0703/ai-assistant-workspace --skill xs-github-repo-analyzer
GitHubリポジトリの内容を詳しく分析し、構造化レポートを生成する。
ユーザー入力から owner/repo を抽出:
https://github.com/owner/repo → owner/repoowner/repo → そのまま使用2a. Deepwikiで詳細情報を取得(並行実行):
WebFetchで https://deepwiki.com/<owner>/<repo> にアクセス。
取得する情報: 概要・目的、アーキテクチャ・設計思想、ディレクトリ構造、技術スタック、主要コンポーネント
2b. gh CLIでメタ情報を取得(並行実行):
gh repo view <owner>/<repo> --json name,description,stargazerCount,forkCount,licenseInfo,primaryLanguage,createdAt,updatedAt
Star数・Fork数・ライセンス・作成日などはDeepwikiにないため、常にgh CLIで取得する。
Deepwikiで十分な情報が得られた場合 → Step 4 へ。
Deepwikiが使えない・情報不足の場合:
# リポジトリのメタ情報取得
gh repo view <owner>/<repo>
# READMEを取得
gh api repos/<owner>/<repo>/readme --jq '.content' | base64 -d
# ディレクトリ構造を取得(ルート)
gh api repos/<owner>/<repo>/contents
# 言語構成を取得
gh api repos/<owner>/<repo>/languages
必要に応じて /tmp にcloneして詳細分析:
gh repo clone <owner>/<repo> /tmp/<repo> -- --depth 1
cloneした場合は分析後に削除:
rm -rf /tmp/<repo>
以下の形式で整理して報告:
## <owner>/<repo> 分析レポート
https://github.com/<owner>/<repo>
### 概要
[リポジトリの目的・何をするものか]
- Star: [数] / Fork: [数]
- 作成: [日付] / 最終更新: [日付]
### 技術スタック
- 言語: [主要言語]
- フレームワーク: [使用フレームワーク]
- 主要ライブラリ: [依存関係]
### ディレクトリ構造
[主要ディレクトリとその役割]
### アーキテクチャ
[設計思想・パターン]
### 主要ファイル
[重要なファイルとその役割]
### ライセンス
[ライセンス情報]
### 所感
[特筆すべき点、参考になる設計、気になった点]
note-taking スキルの手順に従い notes/ に保存。
/tmp に --depth 1 で行い、分析後は必ず削除このリポジトリ分析して: owner/repo
https://github.com/owner/repo を見て
Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
Automatically creates user-facing changelogs from git commits by analyzing commit history, categorizing changes, and transforming technical commits into clear, customer-friendly release notes. Turns hours of manual changelog writing into minutes of automated generation.
Use when implementation is complete, all tests pass, and you need to decide how to integrate the work - guides completion of development work by presenting structured options for merge, PR, or cleanup
Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use when building MCP servers to integrate external APIs or services, whether in Python (FastMCP) or Node/TypeScript (MCP SDK).
React Native and Expo best practices for building performant mobile apps. Use when building React Native components, optimizing list performance, implementing animations, or working with native modules. Triggers on tasks involving React Native, Expo, mobile performance, or native platform APIs.
React and Next.js performance optimization guidelines from Vercel Engineering. This skill should be used when writing, reviewing, or refactoring React/Next.js code to ensure optimal performance patterns. Triggers on tasks involving React components, Next.js pages, data fetching, bundle optimization, or performance improvements.
Next.js best practices - file conventions, RSC boundaries, data patterns, async APIs, metadata, error handling, route handlers, image/font optimization, bundling
Use when starting feature work that needs isolation from current workspace or before executing implementation plans - creates isolated git worktrees with smart directory selection and safety verification
Take karaage0703/xs-github-repo-analyzer from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.