ac-complexity-assessor
Assess feature and project complexity. Use when estimating effort, determining spec pipeline type, calculating cost estimates, or planning resource allocation.
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o ac-complexity-assessor.zip https://jpskill.com/download/9323.zip && unzip -o ac-complexity-assessor.zip && rm ac-complexity-assessor.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/9323.zip -OutFile "$d\ac-complexity-assessor.zip"; Expand-Archive "$d\ac-complexity-assessor.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\ac-complexity-assessor.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
ac-complexity-assessor.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
ac-complexity-assessorフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)
この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。
AC Complexity Assessor
Assess complexity for effort estimation and planning.
Purpose
Analyzes features and projects to determine complexity levels, estimate effort, and select appropriate processing pipelines.
Quick Start
from scripts.complexity_assessor import ComplexityAssessor
assessor = ComplexityAssessor(project_dir)
assessment = await assessor.assess_project()
print(assessment.pipeline_type) # SIMPLE/STANDARD/COMPLEX
print(assessment.estimated_hours)
Assessment Output
{
"project_complexity": "STANDARD",
"pipeline_type": "STANDARD",
"metrics": {
"total_features": 75,
"dependency_depth": 4,
"category_count": 8,
"integration_points": 5,
"technology_complexity": 3
},
"estimates": {
"total_hours": 120,
"estimated_cost_usd": 45.00,
"estimated_sessions": 15,
"features_per_session": 5
},
"feature_estimates": [
{
"id": "auth-001",
"complexity": "low",
"estimated_hours": 1.5,
"factors": ["standard_pattern", "no_dependencies"]
}
],
"recommendations": [
"Consider parallelizing UI features",
"auth-003 may need more time due to OAuth"
]
}
Complexity Levels
SIMPLE (1-3 phases)
- < 20 features
- Shallow dependencies (depth < 2)
- Single technology
- No external integrations
STANDARD (7 phases)
- 20-100 features
- Moderate dependencies (depth 2-5)
- 2-3 technologies
- Limited integrations
COMPLEX (8+ phases)
-
100 features
- Deep dependencies (depth > 5)
- Multiple technologies
- Many integrations
Complexity Factors
Feature Complexity
- Implementation difficulty
- Test complexity
- Documentation needs
- Integration requirements
Project Complexity
- Total feature count
- Dependency graph depth
- Technology stack breadth
- External integrations
Risk Factors
- Unfamiliar technologies
- Complex algorithms
- Security requirements
- Performance constraints
Pipeline Selection
SIMPLE Pipeline:
1. Plan → 2. Implement → 3. Verify
STANDARD Pipeline:
1. Analyze → 2. Plan → 3. Test Design
4. Implement → 5. Test → 6. Review → 7. Verify
COMPLEX Pipeline:
1. Deep Analyze → 2. Architecture → 3. Plan
4. Test Design → 5. Implement → 6. Test
7. Integration → 8. Review → 9. Verify
Cost Estimation
cost = (features * avg_tokens_per_feature * cost_per_token)
+ (sessions * session_overhead)
+ (complexity_multiplier * base_cost)
API Reference
See scripts/complexity_assessor.py for full implementation.