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Agent Skill · 运维和基础设施

gap-analysis(差距分析)

gap-analysis 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。

gap-analysis 是运维和基础设施类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在运维和基础设施类的 2,449 个 Skill 里排第 2,307。

总安装 212周安装 9GitHub Stars 1下载 74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
MIT

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:gap-analysis(差距分析)
来源仓库:https://github.com/hikaruegashira/agent-skills
仓库路径:skills/gap-analysis
安装命令:
npx skills add https://github.com/hikaruegashira/agent-skills --skill gap-analysis
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/hikaruegashira/agent-skills --skill gap-analysis

这个 Skill 是做什么的

运维和基础设施类 Skill 处理部署、监控、日志和云资源,多数需要较高的执行权限。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在需要围绕仓库状态或代码变更进行整理时使用。可结合来源仓库和原始 README 核验具体用法。安装前建议确认权限范围和维护状态。gap-analysis 属于运维和基础设施类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

注意是否会触发联网、命令执行或文件读写。

来源仓库内路径:skills/gap-analysis

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/hikaruegashira/agent-skills --skill gap-analys…;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

gap-analysis 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/hikaruegashira/agent-skills --skill gap-analysis。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

gap-analysis 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。

gap-analysis 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

gap-analysis 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

gap-analysis 用的人多吗?

公开数据是累计安装 212 次,近一周安装 9 次,下载 74 次,GitHub 1 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。

gap-analysis 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理运维和基础设施类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

运维和基础设施类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
brainstorming

头脑风暴 · Codex、Claude

3,148,776173,131操作浏览器MIT通过
copywriting

文案写作 · Codex、Claude

1,996,72425,583需要联网MIT通过
openclaw-secure-linux-cloud

OpenClaw secure linux cloud 命令行 · Codex、Claude

1,853,08840接触敏感数据未明确未通过
xget

xget 命令行 · Codex、Claude

1,799,28040执行命令未明确未通过
requesting-code-review

代码审查请求 · Codex、Claude

1,590,144173,103权限未标注MIT通过
gap-analysis

差距分析 · 本页

2121权限未标注MIT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

目的

表面的な比較ではなく、ギャップの根本原因を理解し、付け焼き刃ではない本質的な改善戦略を立案する。

ギャップ分析フレームワーク

1. 分析軸の定義

単一の軸ではなく、複数の観点から対象を捉える。

軸観点重要度
機能何ができるか高
品質どれだけ信頼できるか高
運用どれだけ管理しやすいか中
セキュリティどれだけ安全か高
コストどれだけ費用対効果があるか中

2. 類似概念の調査

各軸において、業界標準や先行事例を調査する。

それぞれがどのようにこの問題を解決しているか調査する。

類似概念調査

概念アプローチ強み弱み
CognitoAWSマネージドAWS統合、スケーラビリティカスタマイズ制限
Auth0SaaS機能豊富、SDK充実コスト高、ベンダーロック
KeycloakOSS自前運用柔軟性、コスト運用負荷
Firebase AuthGoogleマネージド導入容易AWS連携が弱い

業界標準: OAuth 2.0 / OIDC、SAML 2.0 先行事例: Netflix(自前基盤)、Spotify(Auth0採用)

3. ギャップの洗い出し

現行システムと類似概念との差分を特定する。

現行システムが優れている点

機能現行Cognitoギャップ
カスタム認証フロー◎ 完全自由△ 制限あり+柔軟性
既存DB統合◎ 直接接続△ Lambda必要+シンプル
監査ログ形式◎ 自社標準△ CloudTrail形式+統一性

現行システムが劣っている点

機能現行Cognitoギャップ
可用性△ 99.9%◎ 99.99%-0.09%
MFA対応△ TOTP のみ◎ 多方式-3方式
スケーラビリティ△ 手動◎ 自動-自動化

4. 根本原因の自問

なぜそのギャップが生じているのかを掘り下げる。

これはギャップではなく、当時の合理的判断の結果である。

根本原因分析

ギャップ1: MFA方式の制限

層問い回答
表層なぜTOTPのみ?他を実装していないから
中層なぜ実装していない?リソースを他に優先したから
深層なぜ優先しなかった?当時の要件で十分だったから
根本スコープ決定当時の規模に最適化した設計

結論: 規模拡大に伴い「埋めるべきギャップ」に変化

ギャップ2: 可用性

層問い回答
表層なぜ99.9%止まり?単一AZ構成だから
中層なぜ単一AZ?コスト最適化のため
深層なぜコスト優先?スタートアップ期の制約
根本リソース制約成長段階に応じた投資判断

結論: 事業成長に伴いマルチAZ化を検討すべき

5. 戦略立案

根本原因に基づき、付け焼き刃ではない戦略を策定する。

戦略の選択肢:

  • 全面Cognito移行 → 移行コスト大、カスタム機能喪失
  • 段階的ハイブリッド → 複雑性増、柔軟性維持
  • 現行強化 → 運用負荷増、完全制御維持

戦略方針: 「段階的ハイブリッド移行」

現行の強みを維持しながら、マネージドサービスの利点を取り込む。

ギャップ別対応戦略

ギャップ根本原因戦略対応
MFA方式スコープ決定転嫁Cognito MFAを部分導入
可用性リソース制約軽減マルチAZ化を実施
カスタム認証意図的設計受容現行維持、強みとして活用

具体的アクション

  1. 優先度: 高

- 現行システムのマルチAZ化 - 可用性99.95%を目標

  1. 優先度: 中

- Cognito MFAの部分導入検証 - 既存フローとの統合設計

  1. 優先度: 低

- ハイブリッド構成の本番適用 - 監視・運用体制の整備

戦略の根拠

なぜこの戦略か?

  • 全面移行はリスクが高く、カスタム機能を失う
  • 現行の強み(柔軟性)は競争優位性
  • マネージドサービスの「良いとこ取り」が最適
  • 段階的移行でリスクを分散

ギャップ分析テンプレート

# [対象] ギャップ分析

## 1. 分析軸
| 軸 | 観点 | 重要度 |
|----|------|--------|
| | | |

## 2. 類似概念調査
| 概念 | アプローチ | 強み | 弱み |
|------|-----------|------|------|
| | | | |

## 3. ギャップマトリクス
### 優れている点
| 項目 | 現行 | 競合/標準 | 差分 |
|------|------|----------|------|
| | | | |

### 劣っている点
| 項目 | 現行 | 競合/標準 | 差分 |
|------|------|----------|------|
| | | | |

## 4. 根本原因分析
### ギャップ: [名前]
| 層 | 問い | 回答 |
|----|------|------|
| 表層 | | |
| 中層 | | |
| 深層 | | |
| 根本 | | |

**結論**: [埋めるべき/受け入れる]

## 5. 戦略立案
### 方針: [一言で]

### ギャップ別対応
| ギャップ | 根本原因 | 戦略 | 対応 |
|----------|---------|------|------|
| | | 回避/軽減/転嫁/受容 | |

### アクション
- 優先度 高:
- 優先度 中:
- 優先度 低:

### 戦略の根拠
**なぜこの戦略か?**
-

自問チェックリスト

ギャップを特定したら、以下を必ず自問する:

  • なぜこのギャップが存在するのか?
  • これは意図的なトレードオフか、見落としか?
  • ギャップを埋めることで何を失うか?
  • ギャップを埋めないことで何を失うか?
  • 同じ問題を別のアプローチで解決できないか?
  • このギャップはユーザーにとって本当に重要か?

アンチパターン

振る舞い問題代わりに
全ギャップを埋めようとする差別化喪失、リソース浪費優先順位を付ける
表面的な機能追加根本解決にならないなぜなぜ分析で原因特定
競合の模倣二番煎じ独自の強みを伸ばす
ギャップを隠す信頼喪失透明に説明し代替案提示

ADRへの記録

ギャップ分析に基づく重要な意思決定は ./docs/adr に記録する。

# ADR-XXXX: [ギャップ]への対応方針

## ステータス
採用

## コンテキスト
ギャップ分析により、[対象]において[ギャップ]が特定された。

## 根本原因
[なぜなぜ分析の結果]

## 決定
[戦略: 回避/軽減/転嫁/受容]を選択する。

## 理由
- [根本原因に基づく理由]
- [トレードオフの考慮]

## 結果
- 期待される効果:
- 受け入れるリスク:

平台分布

Claude Code

30.36%
按下载量换算22

Codex

23.91%
按下载量换算18

OpenCode

19.74%
按下载量换算15

Gemini CLI

13.16%
按下载量换算10

Antigravity

7.39%
按下载量换算5

windsurf

3.42%
按下载量换算3

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。

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