Analyze - 多次元コード分析スキル

役割の明確化: このスキルは分析レポート出力に特化しています。

•分析結果に基づく改善実装 → improve スキル

•問題の自動修正 → ensure-quality コマンド

•セキュリティスコアリング → scan コマンド

目的

このスキルは以下を提供します：

•コード品質分析: 命名規則、複雑性、型ヒント、docstringの品質を評価
•アーキテクチャ分析: レイヤー間の結合度、依存関係、設計パターンの適用状況を評価
•セキュリティ監査: OWASP Top 10の脆弱性チェック、認証・認可の実装確認
•パフォーマンス分析: アルゴリズム複雑度、メモリ効率、I/O最適化機会の特定
•改善ロードマップ: 発見事項を基にした段階的改善計画の作成

いつ使用するか

プロアクティブ使用（自動で使用を検討）

このスキルは通常、明示的な要求がない限り使用されません。

明示的な使用（ユーザー要求）

•/analyze コマンド
•「コード分析して」「品質を確認して」などの要求
•Task tool で subagent_type="code-analyzer" を指定された場合

分析観点

コード品質分析（--code）

以下の項目を分析します：

•命名規則の一貫性: PEP 8準拠、わかりやすい変数名
•関数・クラスの複雑性: サイクロマティック複雑性（10未満推奨）
•DRY原則の遵守状況: コード重複の検出
•型ヒントのカバレッジ: Python 3.12+ スタイル（PEP 695）の適用状況
•docstringの品質: NumPy形式の適用状況

アーキテクチャ分析（--arch）

以下の項目を分析します：

•レイヤー間の結合度: 各レイヤーの独立性
•依存関係の方向性: 循環依存の検出
•設計パターンの適用状況: SOLID原則の遵守
•モジュール間の責務分離: 単一責任原則の適用
•スケーラビリティの評価: 拡張性の観点での評価

セキュリティ監査（--security）

以下の項目を分析します：

•OWASP Top 10の脆弱性チェック: Injection、認証の不備など
•認証・認可の実装確認: アクセス制御の適切性
•入力検証とサニタイゼーション: 入力データの検証状況
•暗号化とデータ保護: 機密情報の保護状況
•エラーハンドリングの安全性: 例外処理での情報漏洩リスク

パフォーマンス分析（--perf）

以下の項目を分析します：

•アルゴリズムの時間計算量: O(n²)以上のアルゴリズム検出
•メモリ使用効率: メモリリークやメモリ非効率パターン
•I/O操作の最適化機会: ファイル操作、ネットワーク操作の効率
•データベースクエリの効率性: N+1問題の検出
•キャッシング機会の特定: キャッシュ導入による最適化機会

プロセス

ステップ 1: code-analyzer サブエージェントの呼び出し

Task ツールを使用してサブエージェントを呼び出します：

yaml

subagent_type: "code-analyzer"
description: "Multi-dimensional code analysis"
prompt: |
  コード分析を実行してください。

  ## 対象
  [指定されたパス、またはプロジェクト全体]

  ## 分析モード
  [--code, --arch, --security, --perf など指定されたオプション]

  ## 分析深度
  [--think, --think-hard, --ultrathink]

  ## 出力
  - 各観点のスコア（0-100）
  - 発見事項（重大度別: critical, high, medium, low）
  - 具体的なメトリクス
  - 改善ロードマップ（短期・中期・長期）

  ## レポート出力
  分析完了後、以下のパスにYAML形式でレポートを保存してください：
  - 出力先: docs/code-analysis-report/analysis-report-YYYYMMDD-<target>.yaml
  - テンプレート参照: docs/code-analysis-report/TEMPLATE.yaml
  - --output オプションが指定された場合はそのパスに出力

ステップ 2: 分析対象の特定

以下の優先順位で分析対象を決定します：

•明示的なパス指定: @src/market_analysis/ など
•カレントディレクトリ: 引数なしの場合
•プロジェクト全体: --all 指定時

ステップ 3: 分析モードの決定

オプション	分析内容
`--all`	全観点（code, arch, security, perf）を一括分析
`--code`	コード品質のみ
`--arch`	アーキテクチャのみ
`--security`	セキュリティのみ
`--perf`	パフォーマンスのみ

複数指定可（例: --code --security）

ステップ 4: 分析深度の設定

フラグ	分析深度
`--think`	標準的な分析（デフォルト）
`--think-hard`	深い分析
`--ultrathink`	最も詳細な分析

ステップ 5: 分析実行

code-analyzer サブエージェントが以下を実施：

•
既存ツールの実行:
- •pyright: 型チェック結果の統合
- •ruff: リンター出力の分析
- •bandit: セキュリティ問題の検出
- •pytest: テストカバレッジの確認
•
メトリクス収集:
- •サイクロマティック複雑性
- •コード重複率
- •型ヒントカバレッジ
- •docstringカバレッジ
•
問題の検出:
- •循環依存
- •セキュリティ脆弱性
- •パフォーマンスボトルネック

ステップ 6: レポート生成

分析結果をYAML形式で以下に出力：

code

docs/code-analysis-report/analysis-report-YYYYMMDD-<target>.yaml

ファイル命名例：

分析対象	出力ファイル名
`@src/market_analysis/`	`analysis-report-20260118-market_analysis.yaml`
`@src/rss/`	`analysis-report-20260118-rss.yaml`
プロジェクト全体	`analysis-report-20260118-full.yaml`

リソース

docs/code-analysis-report/TEMPLATE.yaml

レポートの詳細構造テンプレート：

yaml

metadata:
  generated_at: "YYYY-MM-DD HH:MM:SS"
  target: "<分析対象パス>"
  analysis_modes:
    - code
    - arch
  depth: "think-hard"

summary:
  total_files: 0
  total_lines: 0
  total_functions: 0
  total_classes: 0

scores:
  code_quality: 0  # 0-100
  architecture: 0  # 0-100
  performance: 0   # 0-100
  overall: 0       # 0-100

code_quality:
  complexity:
    average: 0.0
    max: 0
    max_function: "<関数名>"
    high_complexity_functions:
      - name: "<関数名>"
        file: "<ファイルパス>"
        line: 0
        complexity: 0

  duplication:
    rate: "0%"
    locations:
      - files:
          - "<ファイル1>"
          - "<ファイル2>"
        lines: "10-20"

  type_hint_coverage: "0%"
  docstring_coverage: "0%"

architecture:
  layer_structure: "<評価>"
  circular_dependencies: false
  problematic_dependencies:
    - source: "<依存元>"
      target: "<依存先>"
      reason: "<理由>"

performance:
  quadratic_or_worse_algorithms: 0
  memory_inefficient_patterns: 0
  n_plus_one_queries: 0
  caching_opportunities: 0

findings:
  critical:
    - id: "ANA-001"
      category: "<コード品質/アーキテクチャ/パフォーマンス>"
      location: "<ファイル>:<行番号>"
      description: "<問題の説明>"
      evidence: "<メトリクス値や具体例>"
      recommendation: "<改善案>"

  high: []
  medium: []
  low: []

improvement_roadmap:
  short_term:  # 1週間以内
    - priority: 1
      task: "<タスク内容>"
      related_findings:
        - "ANA-001"

  mid_term:  # 1ヶ月以内
    - priority: 1
      task: "<タスク内容>"

  long_term:
    - priority: 1
      task: "<タスク内容>"

使用例

例1: 全観点の包括的分析

状況: プロジェクト全体の品質を確認したい

実行:

bash

/analyze --all

処理:

•code-analyzer サブエージェントを呼び出し
•code, arch, security, perf の全観点を分析
•レポートを docs/code-analysis-report/analysis-report-20260118-full.yaml に出力

期待される出力:

•各観点のスコア（0-100）
•発見事項（重大度別）
•改善ロードマップ（短期・中期・長期）

例2: 特定ファイルのセキュリティ監査

状況: 認証モジュールのセキュリティを確認したい

実行:

bash

/analyze --security src/auth/

処理:

•code-analyzer サブエージェントを呼び出し
•src/auth/ ディレクトリのセキュリティを分析
•OWASP Top 10の脆弱性をチェック
•レポートを docs/code-analysis-report/analysis-report-20260118-auth.yaml に出力

期待される出力:

•セキュリティスコア
•検出された脆弱性（critical, high, medium, low）
•改善案

例3: パフォーマンスボトルネックの特定

状況: コアモジュールのパフォーマンスを詳細に分析したい

実行:

bash

/analyze --perf --ultrathink src/core/

処理:

•code-analyzer サブエージェントを呼び出し
•src/core/ ディレクトリのパフォーマンスを最も詳細に分析
•O(n²)以上のアルゴリズムを検出
•キャッシング機会を特定
•レポートを docs/code-analysis-report/analysis-report-20260118-core.yaml に出力

期待される出力:

•パフォーマンススコア
•時間計算量の問題（O(n²)以上）
•メモリ非効率パターン
•最適化機会

例4: 複合分析（コードとセキュリティ）

状況: コード品質とセキュリティを同時に確認したい

実行:

bash

/analyze --code --security --think-hard

処理:

•code-analyzer サブエージェントを呼び出し
•コード品質とセキュリティを深く分析
•レポートを docs/code-analysis-report/analysis-report-20260118-full.yaml に出力

期待される出力:

•コード品質スコア（複雑性、型ヒント、docstring）
•セキュリティスコア（脆弱性検出）
•統合された改善ロードマップ

分析深度の違い

--think（標準）

•主要なメトリクスの収集
•明らかな問題の検出
•基本的な改善提案

--think-hard（深い分析）

•詳細なメトリクス収集
•パターンベースの問題検出
•具体的なリファクタリング案

--ultrathink（最も詳細）

•全ファイルの詳細分析
•依存関係の完全なグラフ化
•段階的な改善計画の作成
•優先順位付きのアクションアイテム

品質基準

このスキルの成果物は以下の品質基準を満たす必要があります：

必須（MUST）

• YAML形式のレポートが正しく生成されている
• 指定された分析観点が全て含まれている
• 各観点のスコア（0-100）が算出されている
• 発見事項が重大度別（critical, high, medium, low）に分類されている
• 改善ロードマップ（短期・中期・長期）が含まれている

推奨（SHOULD）

•発見事項に具体的なメトリクス値が含まれている
•改善案が実装可能な形で提示されている
•関連する既存ツール（pyright, ruff, bandit）の結果が統合されている

出力フォーマット

分析完了時

code

================================================================================
                    コード分析完了
================================================================================

## 分析対象
- パス: {target_path}
- 分析モード: {modes}
- 分析深度: {depth}

## スコア
| 観点 | スコア |
|------|--------|
| コード品質 | {code_quality_score}/100 |
| アーキテクチャ | {architecture_score}/100 |
| セキュリティ | {security_score}/100 |
| パフォーマンス | {performance_score}/100 |
| 総合 | {overall_score}/100 |

## 発見事項サマリー
- Critical: {critical_count}件
- High: {high_count}件
- Medium: {medium_count}件
- Low: {low_count}件

## レポート出力先
{output_path}

================================================================================

エラーハンドリング

エラーパターン1: 分析対象が見つからない

原因: 指定されたパスが存在しない

対処法:

•パスの存在を確認
•カレントディレクトリを確認
•正しいパスを再指定

エラーパターン2: 既存ツールの実行エラー

原因: pyright, ruff, bandit などのツールが正しく実行できない

対処法:

•該当ツールのインストールを確認
•ツールのバージョンを確認
•エラーメッセージを確認して対処

エラーパターン3: レポート出力エラー

原因: 出力先ディレクトリが存在しない

対処法:

•docs/code-analysis-report/ ディレクトリを作成
•書き込み権限を確認

注意事項

•大規模なコードベースでは--ultrathinkの使用に時間がかかる場合があります
•セキュリティ分析は補完的なツールとして使用し、専門的なセキュリティ監査の代替にはなりません
•パフォーマンス分析は静的解析に基づくため、実際のベンチマークと併用してください
•レポートは日付とターゲット名で一意に命名されるため、同日・同対象の再実行で上書きされます

完了条件

このスキルは以下の条件を満たした場合に完了とする：

• code-analyzer サブエージェントが正しく呼び出されている
• 指定された分析モードが全て実行されている
• YAML形式のレポートが正しく生成されている
• レポートに全必須セクションが含まれている
• 発見事項が重大度別に分類されている
• 改善ロードマップが提示されている

参考資料

•docs/code-analysis-report/TEMPLATE.yaml: レポートテンプレート
•.claude/agents/code-analyzer.md: code-analyzer サブエージェント
•CLAUDE.md: プロジェクト全体のガイドライン

Analyze - 多次元コード分析スキル

目的

いつ使用するか

プロアクティブ使用（自動で使用を検討）

明示的な使用（ユーザー要求）

分析観点

コード品質分析（--code）

アーキテクチャ分析（--arch）

セキュリティ監査（--security）

パフォーマンス分析（--perf）

プロセス

ステップ 1: code-analyzer サブエージェントの呼び出し

ステップ 2: 分析対象の特定

ステップ 3: 分析モードの決定

ステップ 4: 分析深度の設定

ステップ 5: 分析実行

ステップ 6: レポート生成

リソース

docs/code-analysis-report/TEMPLATE.yaml

使用例

例1: 全観点の包括的分析

例2: 特定ファイルのセキュリティ監査

例3: パフォーマンスボトルネックの特定

例4: 複合分析（コードとセキュリティ）

分析深度の違い

--think（標準）

--think-hard（深い分析）

--ultrathink（最も詳細）

品質基準

必須（MUST）

推奨（SHOULD）

出力フォーマット

分析完了時

エラーハンドリング

エラーパターン1: 分析対象が見つからない

エラーパターン2: 既存ツールの実行エラー

エラーパターン3: レポート出力エラー

注意事項

完了条件

関連スキル

参考資料