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Agent Skill · 待分类

domain-model-extractor(领域模型提取器)

domain-model-extractor 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

domain-model-extractor 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 4,533。

总安装 727周安装 30GitHub Stars 75下载 238核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:domain-model-extractor(领域模型提取器)
来源仓库:https://github.com/j5ik2o/okite-ai
仓库路径:skills/domain-model-extractor
安装命令:
npx skills add https://github.com/j5ik2o/okite-ai --skill domain-model-extractor
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/j5ik2o/okite-ai --skill domain-model-extractor

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

domain-model-extractor 分析非 DDD 代码并提案转换为 DDD 构建块。适用于遗留系统改造,提取聚合、实体与值对象候选。通过四阶段流程:探索、分析、事务边界识别与模型推导。输出拟似代码与详细建议,支持渐进式重构。

domain-model-extractor 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。建议人工复核提取结果,确保符合当前业务语义。

来源仓库内路径:skills/domain-model-extractor

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/j5ik2o/okite-ai --skill domain-model-extractor;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

domain-model-extractor 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/j5ik2o/okite-ai --skill domain-model-extractor。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

domain-model-extractor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

domain-model-extractor 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

domain-model-extractor 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

domain-model-extractor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 727 次,近一周安装 30 次,下载 238 次,GitHub 75 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

domain-model-extractor 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
domain-model-extractor

领域模型提取器 · 本页

72775只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Domain Model Extractor

既存の非DDDコードを分析し、DDDのビルディングブロック(集約・ローカルエンティティ・値オブジェクト・ドメインサービス)を擬似コード付きで提案する。

分析ワークフロー

Phase 1: スコープ確認

ユーザーに以下を確認する:

  • 分析対象のディレクトリ/ファイル範囲
  • ドメインの概要(何を扱うシステムか)
  • 特に関心のある領域(あれば)

Phase 2: 既存コードの探索

以下の順序で情報を収集する:

Step 1: 構造の把握

  • ディレクトリ構造を確認し、モジュール/パッケージの全体像を掴む
  • 主要なクラス/構造体/型を一覧化する

Step 2: データ構造の分析

  • DB スキーマ(マイグレーション、ORMモデル等)があれば確認
  • 主要なクラス/構造体のフィールド・プロパティを確認
  • データ間の参照関係(外部キー、IDフィールド等)を把握

Step 3: ビジネスロジックの所在特定

  • バリデーションロジックの散在箇所を特定
  • 条件分岐の多いメソッドを特定(ビジネスルールの候補)
  • 複数エンティティにまたがる操作を特定

Step 4: トランザクション境界の分析

  • 同一トランザクションで更新されるデータ群を特定
  • これが集約境界の最重要手がかりとなる

Phase 3: ドメインモデルの導出

収集した情報を基に、以下の順序でモデルを導出する。 詳細なヒューリスティクスは references/analysis-heuristics.md を参照。

導出順序:

  1. 値オブジェクト - プリミティブ型で表現されたドメイン概念、検証ロジックの散在箇所から
  2. 集約 - トランザクション境界、CRUDの単位、不変条件の範囲から
  3. ローカルエンティティ - 集約内部でのみ意味を持つ、IDを持つオブジェクト
  4. ドメインサービス - 複数集約にまたがる操作、特定オブジェクトに属さないルール

各モデルに含める情報:

  • プロパティ(型情報付き)
  • ファクトリメソッド(生成時の検証)
  • コマンドメソッド(状態変更操作、不変で新インスタンスを返す)
  • クエリメソッド(状態参照操作)
  • 不変条件(集約が常に満たすべきルール)

Phase 4: 提案ドキュメントの出力

references/output-template.md のテンプレートに従い、以下を含むMarkdownドキュメントを生成する:

  1. 概要(分析対象、発見したモデル数)
  2. 集約ごとのセクション(擬似コード付き)
  3. 値オブジェクト一覧(擬似コード付き)
  4. ドメインサービス一覧(擬似コード付き)
  5. 集約関連図(テキストベース)
  6. 既存コードとの対応表

出力例(抜粋)

以下は EC サイトの注文管理コードを分析した場合の出力イメージ(集約1つ分):

Aggregate Order {
  id: OrderId
  customerId: CustomerId        // 他集約へのID参照
  items: List<OrderItem>        // ローカルエンティティ
  status: OrderStatus           // 値オブジェクト
  shippingAddress: Address      // 値オブジェクト

  // Invariants: items は1件以上、合計金額は0より大きい

  static create(customerId, firstItem, address): Order
  addItem(item: OrderItem): Order       // returns 新しいインスタンス
  removeItem(itemId: OrderItemId): Order
  submit(): Order                        // status を Submitted に変更
  totalAmount(): Money
}

分類判断基準

判断ポイント集約ローカルエンティティ値オブジェクト
独自のIDを持つかYes(ルートID)Yes(ローカルID)No
単独で取得されるかYesNo(親経由)No
ライフサイクルがあるかYes親に従属なし(不変)
同一性で比較するかYes(ID)Yes(ID)No(値で比較)

注意事項

  • 既存コードの1クラス = 1集約とは限らない。複数クラスが1集約になることも、1クラスが複数に分割されることもある
  • テーブル構造に引きずられすぎない。テーブルは永続化の都合であり、ドメインモデルの構造と一致するとは限らない
  • 過度に細かい値オブジェクトを作りすぎない。ドメインで意味のある単位のみ
  • 集約は小さく保つ(Vernon's Rule)。迷ったら分割する方向で

関連スキル(併読推奨)

このスキルを使用する際は、以下のスキルも併せて参照すること:

  • domain-building-blocks: 抽出対象となるビルディングブロックの定義と設計
  • aggregate-design: 集約境界の特定と設計ルール
  • cqrs-aggregate-modeling: 読み取り責務が混在する集約の分離指針

平台分布

Codex

35.92%
按下载量换算85

Claude

30.92%
按下载量换算74

Cursor

18.55%
按下载量换算44

Gemini CLI

8.61%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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