suggesting-tooling
Analyzes a codebase and suggests custom Claude Code skills and subagents to improve development workflow. Use when user wants tooling suggestions, automation ideas, or asks "what skills would help this project".
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 suggesting-tooling.zip https://jpskill.com/download/17591.zip && unzip -o suggesting-tooling.zip && rm suggesting-tooling.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/17591.zip -OutFile "$d\suggesting-tooling.zip"; Expand-Archive "$d\suggesting-tooling.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\suggesting-tooling.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
suggesting-tooling.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 →
suggesting-tooling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
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
ツール提案
ワークフロー自動化のためのカスタムスキルとエージェントを提案するために、コードベースを分析します。
クイックスタート
- コードベースからパターン(言語、フレームワーク、ワークフロー)をスキャンします。
- パターンをスキル/エージェントのテンプレートにマッチングします。
- 提案を根拠とともに提示します。
- 承認されたツールを creating-skills/creating-agents を使用して生成します。
ワークフロー
進捗状況:
- [ ] コードベースのパターンを分析する
- [ ] ツールテンプレートにマッチングする
- [ ] 提案を提示する
- [ ] 承認されたアイテムを生成する
ステップ 1: コードベースの分析
軽量な分析を実行します。
# 言語検出
find . -type f -name "*.ts" -o -name "*.js" -o -name "*.py" | head -100
# フレームワーク検出
ls package.json pyproject.toml Cargo.toml go.mod 2>/dev/null
# ワークフロー検出
ls .github/workflows/ .gitlab-ci.yml Dockerfile 2>/dev/null
# 既存のツール
ls .claude/skills/ .claude/agents/ 2>/dev/null
収集するもの:
- 主要な言語
- 使用中のフレームワーク
- ビルド/テストツール
- CI/CD のセットアップ
- 既存の .claude/ の設定
ステップ 2: パターンマッチング
検出されたパターンを提案にマッチングします。
| シグナル | スキルの提案 | エージェントの提案 |
|---|---|---|
| Jest/Pytest/Mocha | testing-code | - |
| REST routes | - | api-testing |
| Prisma/migrations | db-migrations | - |
| Dockerfile | deploying-code | - |
| ESLint/Prettier | linting-code | - |
| Auth patterns | - | security-review |
| Many .md files | documenting-code | - |
| PR workflow | - | code-reviewer |
完全なマッピングについては、patterns/skills.md および patterns/agents.md を参照してください。
ステップ 3: 提案の提示
ユーザーレビューのために提案をフォーマットします。
## {project} のためのツール提案
コードベースの分析に基づいています:
- 言語: {detected}
- フレームワーク: {detected}
- 既存のツール: {count} スキル, {count} エージェント
### 推奨スキル
| # | スキル | 理由 | 優先度 |
|---|-------|-----|----------|
| 1 | {name} | {rationale} | P1 |
| 2 | {name} | {rationale} | P2 |
### 推奨エージェント
| # | エージェント | 理由 | 優先度 |
|---|-------|-----|----------|
| 1 | {name} | {rationale} | P1 |
次に、ユーザーにどれを生成するかを尋ねます。
ステップ 4: ツールの生成
承認されたアイテムごとに:
スキル - creating-skills を呼び出します:
creating-skills スキルを使用して、{name} スキルを作成します。
目的: {rationale}
検出されたコンテキスト:
- フレームワーク: {framework}
- テストランナー: {runner}
- パターン: {patterns}
このプロジェクトに特化したスキルを生成します。
エージェント - creating-agents を呼び出します:
creating-agents スキルを使用して、{name} エージェントを作成します。
目的: {rationale}
提案されたツール: {tools}
検出されたコンテキスト:
- プロジェクトタイプ: {type}
- ワークフロー: {workflows}
このプロジェクトに特化したエージェントを生成します。
パターンカテゴリ
テスト
- シグナル: jest.config, pytest.ini, mocha, test/ ディレクトリ
- 提案: testing-code スキル
- 優先度: テストが存在するがスキルがない場合は P1
API 開発
- シグナル: Express routes, FastAPI, REST パターン
- 提案: api-testing エージェント
- 優先度: API ヘビーなプロジェクトの場合は P1
データベース
- シグナル: Prisma, TypeORM, migrations/
- 提案: db-migrations スキル
- 優先度: P2
DevOps
- シグナル: Dockerfile, docker-compose, CI 設定
- 提案: deploying-code スキル
- 優先度: デプロイ自動化がない場合は P2
コード品質
- シグナル: ESLint, Prettier, pre-commit
- 提案: linting-code スキル
- 優先度: P3
セキュリティ
- シグナル: Auth middleware, JWT, OAuth
- 提案: security-review エージェント
- 優先度: 認証ヘビーなプロジェクトの場合は P1
詳細なパターン定義については、reference.md を参照してください。
ギャップ分析
検出されたニーズと既存の .claude/ の設定を比較します。
検出されたワークフロー: 既存のツール:
- テスト (Jest) - (なし)
- API (Express) - (なし)
- CI (GitHub Actions) - (なし)
ギャップ: testing, api-testing, deployment
ギャップを埋めるツールのみを提案します。
出力形式
生成後、以下を報告します。
## 作成されたツール
| タイプ | 名前 | 場所 |
|------|------|----------|
| スキル | testing-code | .claude/skills/testing-code/ |
| エージェント | code-reviewer | .claude/agents/code-reviewer.md |
### 再起動が必要です
新しいスキルとエージェントを利用可能にするには、Claude の再起動が必要です。
中断したところから続行するには:
\`\`\`bash
claude --continue
\`\`\`
### 次のステップ
1. Claude を再起動して新しいツールをロードします
2. `claude --continue` を実行して再開します
3. .claude/ で生成されたツールを確認します
4. サンプルのワークフローでスキルをテストします
制限事項
- カテゴリごとに最大 5 つの提案
- 生成前に明示的な承認が必要
- 既存のツールに対する提案はスキップ
- インパクトによって優先順位付け (P1 が最初)
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Suggesting Tooling
Analyzes codebases to suggest custom skills and agents for workflow automation.
Quick Start
- Scan codebase for patterns (languages, frameworks, workflows)
- Match patterns to skill/agent templates
- Present suggestions with rationale
- Generate approved tooling using creating-skills/creating-agents
Workflow
Progress:
- [ ] Analyze codebase patterns
- [ ] Match to tooling templates
- [ ] Present suggestions
- [ ] Generate approved items
Step 1: Analyze Codebase
Run lightweight analysis:
# Language detection
find . -type f -name "*.ts" -o -name "*.js" -o -name "*.py" | head -100
# Framework detection
ls package.json pyproject.toml Cargo.toml go.mod 2>/dev/null
# Workflow detection
ls .github/workflows/ .gitlab-ci.yml Dockerfile 2>/dev/null
# Existing tooling
ls .claude/skills/ .claude/agents/ 2>/dev/null
Collect:
- Primary language(s)
- Framework(s) in use
- Build/test tooling
- CI/CD setup
- Existing .claude/ configuration
Step 2: Pattern Matching
Match detected patterns to suggestions:
| Signal | Skill Suggestion | Agent Suggestion |
|---|---|---|
| Jest/Pytest/Mocha | testing-code | - |
| REST routes | - | api-testing |
| Prisma/migrations | db-migrations | - |
| Dockerfile | deploying-code | - |
| ESLint/Prettier | linting-code | - |
| Auth patterns | - | security-review |
| Many .md files | documenting-code | - |
| PR workflow | - | code-reviewer |
See patterns/skills.md and patterns/agents.md for complete mappings.
Step 3: Present Suggestions
Format suggestions for user review:
## Tooling Suggestions for {project}
Based on analysis of your codebase:
- Language: {detected}
- Framework: {detected}
- Existing tooling: {count} skills, {count} agents
### Recommended Skills
| # | Skill | Why | Priority |
|---|-------|-----|----------|
| 1 | {name} | {rationale} | P1 |
| 2 | {name} | {rationale} | P2 |
### Recommended Agents
| # | Agent | Why | Priority |
|---|-------|-----|----------|
| 1 | {name} | {rationale} | P1 |
Then ask user which to generate.
Step 4: Generate Tooling
For each approved item:
Skills - Invoke creating-skills:
Use the creating-skills skill to create a {name} skill.
Purpose: {rationale}
Detected context:
- Framework: {framework}
- Test runner: {runner}
- Patterns: {patterns}
Generate a focused skill for this project.
Agents - Invoke creating-agents:
Use the creating-agents skill to create a {name} agent.
Purpose: {rationale}
Suggested tools: {tools}
Detected context:
- Project type: {type}
- Workflows: {workflows}
Generate a focused agent for this project.
Pattern Categories
Testing
- Signals: jest.config, pytest.ini, mocha, test/ directory
- Suggest: testing-code skill
- Priority: P1 if tests exist but no skill
API Development
- Signals: Express routes, FastAPI, REST patterns
- Suggest: api-testing agent
- Priority: P1 if API-heavy project
Database
- Signals: Prisma, TypeORM, migrations/
- Suggest: db-migrations skill
- Priority: P2
DevOps
- Signals: Dockerfile, docker-compose, CI configs
- Suggest: deploying-code skill
- Priority: P2 if no deployment automation
Code Quality
- Signals: ESLint, Prettier, pre-commit
- Suggest: linting-code skill
- Priority: P3
Security
- Signals: Auth middleware, JWT, OAuth
- Suggest: security-review agent
- Priority: P1 for auth-heavy projects
See reference.md for detailed pattern definitions.
Gap Analysis
Compare detected needs against existing .claude/ configuration:
Detected workflows: Existing tooling:
- Testing (Jest) - (none)
- API (Express) - (none)
- CI (GitHub Actions) - (none)
Gaps: testing, api-testing, deployment
Only suggest tooling that fills gaps.
Output Format
After generation, report:
## Tooling Created
| Type | Name | Location |
|------|------|----------|
| Skill | testing-code | .claude/skills/testing-code/ |
| Agent | code-reviewer | .claude/agents/code-reviewer.md |
### Restart Required
New skills and agents require a Claude restart to be available.
To continue where you left off:
\`\`\`bash
claude --continue
\`\`\`
### Next Steps
1. Restart Claude to load new tooling
2. Run `claude --continue` to resume
3. Review generated tooling in .claude/
4. Test skills with sample workflows
Limits
- Maximum 5 suggestions per category
- Require explicit approval before generating
- Skip suggestions for existing tooling
- Prioritize by impact (P1 first)