7つの構造化されたmarkdownファイルを生成することで、既存のコードベースのマッピング、ドキュメント化、およびオンボーディングのためのインテリジェンスを提供します。
- GitHubスター
- 41,038
- ファイル
- 4
- 最終コミット
- 2026年11月11日
- ライセンス
- MIT
- 許可されたツール
- —
acquire-codebase-knowledge skillは何をしますか
acquire-codebase-knowledgeはAgent Skillsです。 7つの構造化されたmarkdownファイルを生成することで、既存のコードベースのマッピング、ドキュメント化、およびオンボーディングのためのインテリジェンスを提供します。.
skillのSKILL.mdから生成された要約。
acquire-codebase-knowledge skill について
このSKILLは、開発者のオンボーディングを目的として、既存のコードベースのマッピングとドキュメント化を行います。手動での調査を行うことなく、新しいリポジトリ、そのアーキテクチャ、または技術的な制約を理解する必要があるユーザー向けに設計されています。プロジェクトのマッピング、ドキュメント化、またはオンボーディング情報の提供を明示的に求められた際に、エージェントはこのSKILLをロードする必要があります。
プロセスは、プロジェクトのルートからスキャンスクリプトを実行してベースラインレポートを生成することから始まります。その後、SKILLがコードベースを調査し、専用ディレクトリ内の7つの特定のmarkdownファイルを埋めていきます。これらのドキュメントには、テクノロジースタック、ディレクトリ構造、アーキテクチャパターン、コーディング規約、外部連携、テスト戦略、および技術的な懸念事項が含まれます。
一般的なドキュメント作成ツールとは異なり、このSKILLはソースファイル、設定マニフェスト、およびターミナル出力からの検証可能なエビデンスに基づいています。不明な情報には [TODO]、人間の意図が必要な決定には [ASK USER] といった特定のマーカーを使用することで、推測による記述を避けています。25以上の言語をサポートしており、さまざまなCI/CDパイプライン、コンテナオーケストレーション、およびセキュリティ設定を検出します。
エージェントができること
- 1新しいリポジトリへのオンボーディング開発者が新しいコードベースを迅速に理解できるように、完全なドキュメントセットを生成します。
- 2特定のドキュメントタスクの実行リポジトリ全体ではなく、テストやアーキテクチャなどの特定の領域に調査プロセスを集中させます。
skill の SKILL.md から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照合されています。
acquire-codebase-knowledge skillのインストール方法
各コマンドはskillフォルダをクライアントのskillsディレクトリにコピーします。読み込むには、クライアントを再起動するか新しいセッションを開始してください。Claude Codeにacquire-codebase-knowledge skillをインストールする
~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledgeClaude Code (project)にacquire-codebase-knowledge skillをインストールする
.claude/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge .claude/skills/acquire-codebase-knowledgeCodexにacquire-codebase-knowledge skillをインストールする
~/.agents/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.agents/skills/acquire-codebase-knowledgeGemini CLIにacquire-codebase-knowledge skillをインストールする
~/.gemini/skills/acquire-codebase-knowledge/SKILL.md
$ npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.gemini/skills/acquire-codebase-knowledgeClaude.aiにacquire-codebase-knowledge skillをインストールする
npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge acquire-codebase-knowledge && zip -r acquire-codebase-knowledge.zip acquire-codebase-knowledge # claude.ai → Customize → Skills → + → Create skill → Upload a skill → acquire-codebase-knowledge.zip
自動チェック
実行日 2026年11月13日詳細レポート →自動チェックに合格しました。これはセキュリティ監査ではありません。エージェントに実行させる前にスクリプトを読んでください。 チェックの仕組み
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge is public and reachablegithub.com/github/awesome-copilot/tree/HEAD/skills/acquire-c ↗合格
- オープンソースライセンス (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit 2026-11-11github.com/github/awesome-copilot/commits ↗合格
- スクリプトにダウンロード実行や認証情報の窃取がない1 script read; no download-and-run, remote eval, base64 execution or credential upload合格
- SKILL.md に隠れた指示がないNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acquire-c ↗合格
- 事前許可ツールが限定されているNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/github/awesome-copilot/blob/HEAD/skills/acquire-c ↗合格
SKILL.md
GitHubで表示Acquire Codebase Knowledge
Produces seven populated documents in docs/codebase/ covering everything needed to work effectively on the project. Only document what is verifiable from files or terminal output — never infer or assume.
Output Contract (Required)
Before finishing, all of the following must be true:
- Exactly these files exist in
docs/codebase/:STACK.md,STRUCTURE.md,ARCHITECTURE.md,CONVENTIONS.md,INTEGRATIONS.md,TESTING.md,CONCERNS.md. - Every claim is traceable to source files, config, or terminal output.
- Unknowns are marked as
[TODO]; intent-dependent decisions are marked[ASK USER]. - Every document includes a short "evidence" list with concrete file paths.
- Final response includes numbered
[ASK USER]questions and intent-vs-reality divergences.
Workflow
Copy and track this checklist:
- [ ] Phase 1: Run scan, read intent documents
- [ ] Phase 2: Investigate each documentation area
- [ ] Phase 3: Populate all seven docs in docs/codebase/
- [ ] Phase 4: Validate docs, present findings, resolve all [ASK USER] items
Focus Area Mode
If the user supplies a focus area (for example: "architecture only" or "testing and concerns"):
- Always run Phase 1 in full.
- Fully complete focus-area documents first.
- For non-focus documents not yet analyzed, keep required sections present and mark unknowns as
[TODO]. - Still run the Phase 4 validation loop on all seven documents before final output.
Phase 1: Scan and Read Intent
-
Run the scan script from the target project root:
python3 "$SKILL_ROOT/scripts/scan.py" --output docs/codebase/.codebase-scan.txtWhere
$SKILL_ROOTis the absolute path to the skill folder. Works on Windows, macOS, and Linux.Quick start: If you have the path inline:
python3 /absolute/path/to/skills/acquire-codebase-knowledge/scripts/scan.py --output docs/codebase/.codebase-scan.txt -
Search for
PRD,TRD,README,ROADMAP,SPEC,DESIGNfiles and read them. -
Summarise the stated project intent before reading any source code.
Phase 2: Investigate
Use the scan output to answer questions for each of the seven templates. Load references/inquiry-checkpoints.md for the full per-template question list.
If the stack is ambiguous (multiple manifest files, unfamiliar file types, no package.json), load references/stack-detection.md.
Phase 3: Populate Templates
Copy each template from assets/templates/ into docs/codebase/. Fill in this order:
- STACK.md — language, runtime, frameworks, all dependencies
- STRUCTURE.md — directory layout, entry points, key files
- ARCHITECTURE.md — layers, patterns, data flow
- CONVENTIONS.md — naming, formatting, error handling, imports
- INTEGRATIONS.md — external APIs, databases, auth, monitoring
- TESTING.md — frameworks, file organization, mocking strategy
- CONCERNS.md — tech debt, bugs, security risks, perf bottlenecks
Use [TODO] for anything that cannot be determined from code. Use [ASK USER] where the right answer requires team intent.
Phase 4: Validate, Repair, Verify
Run this mandatory validation loop before finalizing:
- Validate each doc against
references/inquiry-checkpoints.md. - For each non-trivial claim, confirm at least one evidence reference exists.
- If any required section is missing or unsupported:
- Fix the document.
- Re-run validation.
- Repeat until all seven docs pass.
Then present a summary of all seven documents, list every [ASK USER] item as a numbered question, and highlight any Intent vs. Reality divergences from Phase 1.
Validation pass criteria:
- No unsupported claims.
- No empty required sections.
- Unknowns use
[TODO]rather than assumptions. - Team-intent gaps are explicitly marked
[ASK USER].
Gotchas
Monorepos: Root package.json may have no source — check for workspaces, packages/, or apps/ directories. Each workspace may have independent dependencies and conventions. Map each sub-package separately.
Outdated README: README often describes intended architecture, not the current one. Cross-reference with actual file structure before treating any README claim as fact.
TypeScript path aliases: tsconfig.json paths config means imports like @/foo don't map directly to the filesystem. Map aliases to real paths before documenting structure.
Generated/compiled output: Never document patterns from dist/, build/, generated/, .next/, out/, or __pycache__/. These are artefacts — document source conventions only.
.env.example reveals required config: Secrets are never committed. Read .env.example, .env.template, or .env.sample to discover required environment variables.
devDependencies ≠ production stack: Only dependencies (or equivalent, e.g. [tool.poetry.dependencies]) runs in production. Document linters, formatters, and test frameworks separately as dev tooling.
Test TODOs ≠ production debt: TODOs inside test/, tests/, __tests__/, or spec/ are coverage gaps, not production technical debt. Separate them in CONCERNS.md.
High-churn files = fragile areas: Files appearing most in recent git history have the highest modification rate and likely hidden complexity. Always note them in CONCERNS.md.
Anti-Patterns
| ❌ Don't | ✅ Do instead |
|---|---|
| "Uses Clean Architecture with Domain/Data layers." (when no such directories exist) | State only what directory structure actually shows. |
"This is a Next.js project." (without checking package.json) |
Check dependencies first. State what's actually there. |
Guess the database from a variable name like dbUrl |
Check manifest for pg, mysql2, mongoose, prisma, etc. |
Document dist/ or build/ naming patterns as conventions |
Source files only. |
Enhanced Scan Output Sections
The scan.py script now produce the following sections in addition to the original output:
- CODE METRICS — Total files, lines of code by language, largest files (complexity signals)
- CI/CD PIPELINES — Detected GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI, etc.
- CONTAINERS & ORCHESTRATION — Docker, Docker Compose, Kubernetes, Vagrant configs
- SECURITY & COMPLIANCE — Snyk, Dependabot, SECURITY.md, SBOM, security policies
- PERFORMANCE & TESTING — Benchmark configs, profiling markers, load testing tools
Use these sections during Phase 2 to inform investigation questions and identify tool-specific patterns.
Bundled Assets
| Asset | When to load |
|---|---|
scripts/scan.py |
Phase 1 — run first, before reading any code (Python 3.8+ required) |
references/inquiry-checkpoints.md |
Phase 2 — load for per-template investigation questions |
references/stack-detection.md |
Phase 2 — only if stack is ambiguous |
assets/templates/STACK.md |
Phase 3 step 1 |
assets/templates/STRUCTURE.md |
Phase 3 step 2 |
assets/templates/ARCHITECTURE.md |
Phase 3 step 3 |
assets/templates/CONVENTIONS.md |
Phase 3 step 4 |
assets/templates/INTEGRATIONS.md |
Phase 3 step 5 |
assets/templates/TESTING.md |
Phase 3 step 6 |
assets/templates/CONCERNS.md |
Phase 3 step 7 |
Template usage mode:
- Default mode: complete only the "Core Sections (Required)" in each template.
- Extended mode: add optional sections only when the repo complexity justifies them.
このスキルのファイル
4acquire-codebase-knowledge skillに関する質問
Claude Codeにacquire-codebase-knowledge skillをインストールするには
npx degit github/awesome-copilot/skills/acquire-codebase-knowledge ~/.claude/skills/acquire-codebase-knowledgeを実行してください。Claude Codeは~/.claude/skills(すべてのプロジェクト)または.claude/skills(単一プロジェクト)からskillsを読み込み、説明がタスクに一致する場合にskillを使用します。
acquire-codebase-knowledge skillはどのクライアントで使用できますか
Agent Skills形式を読み込むすべてのクライアントで使用できます: Claude Code、Codex、Gemini CLI、claude.ai(ZIPとしてアップロード)。skill内のスクリプトは、クライアントがコード実行を許可した場合にのみ実行されます。
このSKILLではどのようなファイルが生成されますか?
このSKILLは、docs/codebase/ ディレクトリ内に STACK.md、STRUCTURE.md、ARCHITECTURE.md、CONVENTIONS.md、INTEGRATIONS.md、TESTING.md、CONCERNS.md の7つの特定のドキュメントを生成します。
不明な情報や曖昧な情報にはどのように対処しますか?
不明な点は [TODO] と明示的にマークされ、ユーザーの意図に依存する決定事項は [ASK USER] とマークされます。
ドキュメントの対象を特定の領域に絞ることはできますか?
はい、「architecture only」や「testing and concerns」のようにフォーカスする領域を指定して、特定のドキュメントを優先させることが可能です。