production-code-audit
コードベース全体を行ごとに深くスキャンして自動的に分析し、アーキテクチャとパターンを理解した上で、最適化を施しながら体系的に本番環境対応のエンタープライズグレードの高品質なコードに変換できます。
description の原文を見る
Autonomously deep-scan entire codebase line-by-line, understand architecture and patterns, then systematically transform it to production-grade, corporate-level professional quality with optimizations
SKILL.md 本文
本番環境コード監査
概要
コードベース全体を自動的に分析して、そのアーキテクチャ、パターン、目的を理解してから、体系的に本番レベルのエンタープライズグレードのプロフェッショナルなコードに変換します。このスキルは一行ずつの深いスキャンを実行し、セキュリティ、パフォーマンス、アーキテクチャ、品質全般の問題をすべて特定してから、エンタープライズ標準を満たすための包括的な修正を提供します。
このスキルを使用する場合
- ユーザーが「本番環境対応にしてください」と言う場合
- ユーザーが「コードベースを監査してください」と言う場合
- ユーザーが「プロフェッショナル/エンタープライズレベルにしてください」と言う場合
- ユーザーが「すべてを最適化してください」と言う場合
- ユーザーがエンタープライズグレードの品質を求める場合
- 本番環境へのデプロイメント準備をする場合
- コードが企業標準を満たす必要がある場合
動作方法
ステップ 1: 自動コードベース発見
コードベース全体を自動的にスキャンして理解します:
- すべてのファイルを読む - プロジェクト内のすべてのファイルを再帰的にスキャン
- 技術スタックを特定 - 言語、フレームワーク、データベース、ツールを検出
- アーキテクチャを理解 - 構造、
...
詳細情報
- 作者
- luizfosc
- リポジトリ
- luizfosc/garimpoai
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/2/9
Source: https://github.com/luizfosc/garimpoai / ライセンス: unknown
関連スキル
doubt-driven-development
重要な判断はすべて、本番環境への展開前に新しい視点から対抗的レビューを実施します。速度より正確性が重要な場合、不慣れなコードを扱う場合、本番環境・セキュリティに関わるロジック・取り消し不可の操作など影響度が高い場合、または後でバグを修正するよりも今検証する方が効率的な場合に活用してください。
apprun-skills
TypeScriptを使用したAppRunアプリケーションのMVU設計に関する総合的なガイダンスが得られます。コンポーネントパターン、イベントハンドリング、状態管理（非同期ジェネレータを含む）、パラメータと保護機能を備えたルーティング・ナビゲーション、vistestを使用したテストに対応しています。AppRunコンポーネントの設計・レビュー、ルートの配線、状態フローの管理、AppRunテストの作成時に活用してください。
desloppify
コードベースのヘルスチェックと技術負債の追跡ツールです。コード品質、技術負債、デッドコード、大規模ファイル、ゴッドクラス、重複関数、コードスメル、命名規則の問題、インポートサイクル、結合度の問題についてユーザーが質問した場合に使用してください。また、ヘルススコアの確認、次の改善項目の提案、クリーンアップ計画の作成をリクエストされた際にも対応します。29言語に対応しています。
debugging-and-error-recovery
テストが失敗したり、ビルドが壊れたり、動作が期待と異なったり、予期しないエラーが発生したりした場合に、体系的な根本原因デバッグをガイドします。推測ではなく、根本原因を見つけて修正するための体系的なアプローチが必要な場合に使用してください。
test-driven-development
テスト駆動開発により実装を進めます。ロジックの実装、バグの修正、動作の変更など、あらゆる場面で活用できます。コードが正常に動作することを証明する必要がある場合、バグ報告を受けた場合、既存機能を修正する予定がある場合に使用してください。
incremental-implementation
変更を段階的に実施します。複数のファイルに影響する機能や変更を実装する場合に使用してください。大量のコードを一度に書こうとしている場合や、タスクが一度では完結できないほど大きい場合に活用します。