tech-stack-evaluator
技術スタックの評価とTCO分析、セキュリティ評価、エコシステム健全性スコアリングを組み合わせ、フレームワーク比較や移行パス分析を行うためのSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Technology stack evaluation and comparison with TCO analysis, security assessment, and ecosystem health scoring. Use when comparing frameworks, evaluating technology stacks, calculating total cost of ownership, assessing migration paths, or analyzing ecosystem viability.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
技術スタックの評価とTCO分析、セキュリティ評価、エコシステム健全性スコアリングを組み合わせ、フレームワーク比較や移行パス分析を行うためのSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
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 tech-stack-evaluator.zip https://jpskill.com/download/5469.zip && unzip -o tech-stack-evaluator.zip && rm tech-stack-evaluator.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/5469.zip -OutFile "$d\tech-stack-evaluator.zip"; Expand-Archive "$d\tech-stack-evaluator.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\tech-stack-evaluator.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
tech-stack-evaluator.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 →
tech-stack-evaluator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
- 2026-05-17
- 取得日時
- 2026-05-17
- 同梱ファイル
- 15
📖 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。
[Skill 名] tech-stack-evaluator
テクノロジー・スタック評価ツール
データに基づいた分析と実用的な推奨事項により、テクノロジー、フレームワーク、クラウドプロバイダーを評価・比較します。
目次
機能
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| テクノロジー比較 | 重み付けスコアリングによるフレームワークとライブラリの比較 |
| TCO分析 | 隠れたコストを含む5年間の総所有コストの計算 |
| エコシステム健全性 | GitHubメトリクス、npm採用状況、コミュニティの強さの評価 |
| セキュリティ評価 | 脆弱性とコンプライアンス対応状況の評価 |
| 移行分析 | 移行にかかる労力、リスク、タイムラインの見積もり |
| クラウド比較 | 特定のワークロードに対するAWS、Azure、GCPの比較 |
クイックスタート
2つのテクノロジーを比較する
Compare React vs Vue for a SaaS dashboard.
Priorities: developer productivity (40%), ecosystem (30%), performance (30%).
TCOを計算する
Calculate 5-year TCO for Next.js on Vercel.
Team: 8 developers. Hosting: $2500/month. Growth: 40%/year.
移行を評価する
Evaluate migrating from Angular.js to React.
Codebase: 50,000 lines, 200 components. Team: 6 developers.
入力形式
評価ツールは3つの入力形式を受け付けます。
テキスト - 自然言語クエリ
Compare PostgreSQL vs MongoDB for our e-commerce platform.
YAML - 自動化のための構造化入力
comparison:
technologies: ["React", "Vue"]
use_case: "SaaS dashboard"
weights:
ecosystem: 30
performance: 25
developer_experience: 45
JSON - プログラムによる統合
{
"technologies": ["React", "Vue"],
"use_case": "SaaS dashboard"
}
分析タイプ
クイック比較 (200-300トークン)
- 重み付けスコアと推奨事項
- 上位3つの決定要因
- 信頼度
標準分析 (500-800トークン)
- 比較マトリックス
- TCO概要
- セキュリティ概要
完全レポート (1200-1500トークン)
- すべてのメトリクスと計算
- 移行分析
- 詳細な推奨事項
スクリプト
stack_comparator.py
カスタマイズ可能な重み付け基準でテクノロジーを比較します。
python scripts/stack_comparator.py --help
tco_calculator.py
複数年にわたる予測で総所有コストを計算します。
python scripts/tco_calculator.py --input assets/sample_input_tco.json
ecosystem_analyzer.py
GitHub、npm、コミュニティのメトリクスからエコシステムの健全性を分析します。
python scripts/ecosystem_analyzer.py --technology react
security_assessor.py
セキュリティ体制とコンプライアンス対応状況を評価します。
python scripts/security_assessor.py --technology express --compliance soc2,gdpr
migration_analyzer.py
移行の複雑さ、労力、リスクを見積もります。
python scripts/migration_analyzer.py --from angular-1.x --to react
参考文献
| ドキュメント | 内容 |
|---|---|
references/metrics.md |
詳細なスコアリングアルゴリズムと計算式 |
references/examples.md |
すべての分析タイプの入出力例 |
references/workflows.md |
ステップバイステップの評価ワークフロー |
信頼度
| レベル | スコア | 解釈 |
|---|---|---|
| 高 | 80-100% | 明確な勝者、強力なデータ |
| 中 | 50-79% | トレードオフが存在、中程度の不確実性 |
| 低 | < 50% | 僅差、限られたデータ |
使用する場面
- 新規プロジェクトのフロントエンド/バックエンドフレームワークの比較
- 特定のワークロードに対するクラウドプロバイダーの評価
- リスク評価を伴うテクノロジー移行の計画
- TCOによる構築 vs. 購入の意思決定の計算
- オープンソースライブラリの実現可能性の評価
使用しない場面
- 類似ツール間の些細な決定(チームの好みを優先)
- 義務付けられたテクノロジー選択(すでに決定済みの場合)
- 緊急の運用上の問題(監視ツールを使用)
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Technology Stack Evaluator
Evaluate and compare technologies, frameworks, and cloud providers with data-driven analysis and actionable recommendations.
Table of Contents
Capabilities
| Capability | Description |
|---|---|
| Technology Comparison | Compare frameworks and libraries with weighted scoring |
| TCO Analysis | Calculate 5-year total cost including hidden costs |
| Ecosystem Health | Assess GitHub metrics, npm adoption, community strength |
| Security Assessment | Evaluate vulnerabilities and compliance readiness |
| Migration Analysis | Estimate effort, risks, and timeline for migrations |
| Cloud Comparison | Compare AWS, Azure, GCP for specific workloads |
Quick Start
Compare Two Technologies
Compare React vs Vue for a SaaS dashboard.
Priorities: developer productivity (40%), ecosystem (30%), performance (30%).
Calculate TCO
Calculate 5-year TCO for Next.js on Vercel.
Team: 8 developers. Hosting: $2500/month. Growth: 40%/year.
Assess Migration
Evaluate migrating from Angular.js to React.
Codebase: 50,000 lines, 200 components. Team: 6 developers.
Input Formats
The evaluator accepts three input formats:
Text - Natural language queries
Compare PostgreSQL vs MongoDB for our e-commerce platform.
YAML - Structured input for automation
comparison:
technologies: ["React", "Vue"]
use_case: "SaaS dashboard"
weights:
ecosystem: 30
performance: 25
developer_experience: 45
JSON - Programmatic integration
{
"technologies": ["React", "Vue"],
"use_case": "SaaS dashboard"
}
Analysis Types
Quick Comparison (200-300 tokens)
- Weighted scores and recommendation
- Top 3 decision factors
- Confidence level
Standard Analysis (500-800 tokens)
- Comparison matrix
- TCO overview
- Security summary
Full Report (1200-1500 tokens)
- All metrics and calculations
- Migration analysis
- Detailed recommendations
Scripts
stack_comparator.py
Compare technologies with customizable weighted criteria.
python scripts/stack_comparator.py --help
tco_calculator.py
Calculate total cost of ownership over multi-year projections.
python scripts/tco_calculator.py --input assets/sample_input_tco.json
ecosystem_analyzer.py
Analyze ecosystem health from GitHub, npm, and community metrics.
python scripts/ecosystem_analyzer.py --technology react
security_assessor.py
Evaluate security posture and compliance readiness.
python scripts/security_assessor.py --technology express --compliance soc2,gdpr
migration_analyzer.py
Estimate migration complexity, effort, and risks.
python scripts/migration_analyzer.py --from angular-1.x --to react
References
| Document | Content |
|---|---|
references/metrics.md |
Detailed scoring algorithms and calculation formulas |
references/examples.md |
Input/output examples for all analysis types |
references/workflows.md |
Step-by-step evaluation workflows |
Confidence Levels
| Level | Score | Interpretation |
|---|---|---|
| High | 80-100% | Clear winner, strong data |
| Medium | 50-79% | Trade-offs present, moderate uncertainty |
| Low | < 50% | Close call, limited data |
When to Use
- Comparing frontend/backend frameworks for new projects
- Evaluating cloud providers for specific workloads
- Planning technology migrations with risk assessment
- Calculating build vs. buy decisions with TCO
- Assessing open-source library viability
When NOT to Use
- Trivial decisions between similar tools (use team preference)
- Mandated technology choices (decision already made)
- Emergency production issues (use monitoring tools)
同梱ファイル
※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。
- 📄 SKILL.md (4,348 bytes)
- 📎 assets/expected_output_comparison.json (1,953 bytes)
- 📎 assets/sample_input_structured.json (1,109 bytes)
- 📎 assets/sample_input_tco.json (1,152 bytes)
- 📎 assets/sample_input_text.json (237 bytes)
- 📎 references/examples.md (10,528 bytes)
- 📎 references/metrics.md (6,656 bytes)
- 📎 references/workflows.md (8,232 bytes)
- 📎 scripts/ecosystem_analyzer.py (16,534 bytes)
- 📎 scripts/format_detector.py (12,611 bytes)
- 📎 scripts/migration_analyzer.py (20,589 bytes)
- 📎 scripts/report_generator.py (15,891 bytes)
- 📎 scripts/security_assessor.py (17,733 bytes)
- 📎 scripts/stack_comparator.py (12,381 bytes)
- 📎 scripts/tco_calculator.py (16,153 bytes)