repomix
Repomixを使用して、コード全体をAIフレンドリーな単一ファイルにパッケージ化できます。カスタマイズ可能なインクルード/エクスクルードパターンでコードベースをパック、XML・Markdown・プレーンテキストなど複数の出力形式に対応、ファイル構造とコンテキストを保持、トークンカウント機能によりAI処理を最適化、ファイルタイプやディレクトリでフィルタリング、カスタムヘッダーと要約を追加できます。AI分析用のコードベースパッケージ化、LLMコンテキスト用のリポジトリスナップショット作成、サードパーティライブラリの分析、セキュリティ監査準備、ドキュメンテーション用コンテキスト生成、未知のコードベース評価時に利用してください。
description の原文を見る
Package entire code repositories into single AI-friendly files using Repomix. Capabilities include pack codebases with customizable include/exclude patterns, generate multiple output formats (XML, Markdown, plain text), preserve file structure and context, optimize for AI consumption with token counting, filter by file types and directories, add custom headers and summaries. Use when packaging codebases for AI analysis, creating repository snapshots for LLM context, analyzing third-party libraries, preparing for security audits, generating documentation context, or evaluating unfamiliar codebases.
SKILL.md 本文
Repomix スキル
Repomixは、リポジトリ全体を単一のAI対応ファイルにパッケージ化します。Claude、ChatGPT、Geminiなどのコードベースをフィードするのに最適です。
使用するタイミング
以下の場合に使用します:
- AIアナライシスのためのコードベースのパッケージ化
- LLMコンテキストのためのリポジトリスナップショット作成
- サードパーティライブラリの分析
- セキュリティ監査の準備
- ドキュメンテーション コンテキストの生成
- 大規模なコードベース全体のバグ調査
- AI対応のコード表現の作成
クイックスタート
インストール確認
repomix --version
インストール
# npm
npm install -g repomix
# Homebrew (macOS/Linux)
brew install repomix
基本的な使用方法
# 現在のディレクトリをパッケージ化(repomix-output.xmlを生成)
repomix
# 出力形式を指定
repomix --style markdown
repomix --style json
# リモートリポジトリをパッケージ化
npx repomix --rem
...
詳細情報
- 作者
- nordeim
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/4/14
Source: https://github.com/nordeim/Prompt-Engineering / ライセンス: unknown
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。