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Agent Skill · 待分类

takt-analyze(节拍分析)

takt-analyze 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。

takt-analyze 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;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 9,238。

总安装 250周安装 10GitHub Stars 25下载 81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:takt-analyze(节拍分析)
来源仓库:https://github.com/j5ik2o/takt-sdd
仓库路径:skills/takt-analyze
安装命令:
npx skills add https://github.com/j5ik2o/takt-sdd --skill takt-analyze
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/takt-sdd --skill takt-analyze

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。

分析 GitHub 仓库中的协作节奏与开发活动。提取 Issue、PR 提交频率及团队工作流特征。输出时间线分析与瓶颈识别建议。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。需授权访问目标仓库方可获取完整数据。

takt-analyze 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/takt-analyze

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/takt-sdd --skill takt-analyze;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

takt-analyze 怎么安装?

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

takt-analyze 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。

takt-analyze 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

takt-analyze 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。

takt-analyze 用的人多吗?

公开数据是累计安装 250 次,近一周安装 10 次,下载 81 次,GitHub 25 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。

takt-analyze 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。

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。

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
takt-analyze

节拍分析 · 本页

25025需要联网未明确通过

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

TAKT Analyzer

既存のTAKTピースとファセットを分析し、問題点の検出と改善提案を行う。

前提 takt バージョン: v0.30.0

参照資料

資料パス用途
YAMLスキーマreferences/takt/builtins/skill/references/yaml-schema.mdピース構造の検証基準
エンジン仕様references/takt/builtins/skill/references/engine.mdルール評価・実行仕様
スタイルガイド群references/takt/builtins/ja/*_STYLE_GUIDE.mdファセット品質基準
ビルトインピースreferences/takt/builtins/ja/pieces/構造パターンの参照
ビルトインファセットreferences/takt/builtins/ja/{personas,policies,instructions,knowledge,output-contracts}/ファセット品質の参照
ログ型定義references/takt/src/shared/utils/types.tsNDJSONレコード型の参照
ルール評価references/takt/src/core/piece/evaluation/RuleEvaluator.tsmatchedRuleMethod の仕組み

takt-optimize との違い

観点takt-analyzetakt-optimize
目的問題検出・診断とレポート最適化の実行
出力分析レポート(Markdown)最適化済みファイル群
変更なし(読み取り専用)ファイルを直接編集・生成
入力ピースYAML + ファセット + 実行ログ同左
判断問題の重大度分類コスト/品質のトレードオフ判断

分析カテゴリ

1. ピース構造分析

ピースYAMLの構造的な問題を検出する。

チェック項目:

チェック内容重大度
initial_movement存在initial_movementがmovements配列内に存在するかCritical
遷移先の有効性全rules.nextが有効なムーブメント名 or COMPLETE/ABORTかCritical
loop健全遷移整合loop_monitors.cycle の健全時 next が cycle 先頭ノードと一致するかCritical
loop参照レポート範囲loop_monitors.judge.instruction_template の {report:...} が cycle 内 movement 生成物のみかCritical
セクションマップ整合性セクションマップのキーとムーブメント内参照が一致するかCritical
ファイルパス存在セクションマップのパスが実在するかCritical
parallel構造親ルールがall()/any()を使用、サブステップにnextがないかWarning
edit=false + ビルド操作edit: false のムーブメントのインストラクションがビルドコマンド(cargo check 等)の禁止を明示しているか。読み取り専用サンドボックスでビルドは Operation not permitted で失敗するWarning
supervise失敗の遷移先supervise の失敗ルールが plan に遷移していないか。修正可能な問題は fix へ遷移すべきで、supervise → plan は根本設計変更が必要な場合のみWarning
CI実行の責任配置supervise/ai_review 等の edit: false ムーブメントのインストラクションがCIの直接実行を禁止し、fix/implement のレポート証跡確認のみを求めているかWarning
provider_options構造allowed_tools が provider_options.claude.allowed_tools に配置されているか(v0.30.0〜)Warning
edit権限edit: trueのムーブメントに適切なrequired_permission_modeがあるかInfo
session設定実装系ムーブメントにsession: refreshがあるかInfo

2. ファセット品質分析

各ファセットがスタイルガイドに準拠しているか確認する。

Persona チェック:

  • ロール定義が1-2文
  • 「やること」「やらないこと」に担当エージェント名
  • ポリシーの詳細ルール(コード例・テーブル)が混入していない
  • ピース固有の概念(ムーブメント名等)がない
  • サイズ: simple 100行以内、expert 550行以内
  • ####以下のネストがない

Policy チェック:

  • 目的説明が1文
  • 原則テーブルが存在
  • 特定エージェント固有の知識がない
  • サイズ: 300行以内

Instruction チェック:

  • 冒頭が命令形
  • {task}, {previous_response}を手動記述していない
  • ペルソナ/ポリシーの内容が混入していない
  • サイズ: 種別に応じた上限内

Output Contract チェック:

  • ``` `markdown ```コードブロックで囲まれている
  • レビュー系にステータスと認知負荷軽減ルール
  • ファイル名に番号プレフィックスがない
  • サイズ: 30行以内

3. ファセット分離分析

ファセット間の責務が適切に分離されているか検出する。

違反パターン説明修正方向
ペルソナにポリシー詳細コード例・テーブル付きのルールがペルソナ内に→ ポリシーに移動
ペルソナにピース概念ムーブメント名・レポートファイル名がペルソナ内に→ インストラクションに移動
ポリシーに固有知識特定エージェント固有の検出手法がポリシー内に→ ペルソナのドメイン知識に移動
インストラクションに原則共有コーディング原則がインストラクション内に→ ポリシーに移動
出力契約に手順実行手順が出力契約内に→ インストラクションに移動

4. ルール設計分析

ルール条件の設計を評価する。

チェック内容
タグ vs AI判定タグベース条件で対応可能な箇所でai()を使用していないか
aggregate使用parallelの親でall()/any()を使用しているか
到達不能ルールどの条件にも該当しないケースがないか
ループリスクfix→review等の循環にloop_monitorsがあるか
loop健全遷移各 loop monitor で「健全(進捗あり)」の next が cycle 先頭ノードか
loopレポート整合loop monitor が cycle 外 movement 専用レポートを参照していないか
ABORT条件失敗時のABORT遷移が適切に定義されているか

5. ビルトイン活用分析

カスタムファセットがビルトインで代替可能か検出する。

手順:

  1. カスタムファセットの内容をビルトインファセットと比較
  2. 類似度が高い場合はビルトインへの置き換えを提案
  3. ビルトインのbare name参照とセクションマップ参照の混在を検出

6. ログベース診断分析

実行ログ(.takt/logs/*.jsonl)を解析し、動的な問題を検出する。ログがない場合はスキップする。

a) ログの場所と形式
  • .takt/logs/{sessionId}.jsonl(NDJSON形式: 1行1JSONオブジェクト)
  • .takt/logs/latest.json で最新セッションIDを参照

NDJSONレコード型一覧:

type内容
piece_startピース実行の開始
step_startムーブメント(ステップ)の開始
step_completeムーブメント完了(matchedRuleIndex, matchedRuleMethod を含む)
phase_startフェーズの開始
phase_completeフェーズ完了(error フィールドあり)
piece_completeピース実行の正常完了(iterations を含む)
piece_abortピース実行の中断(reason を含む)
interactive_start / interactive_endインタラクティブモードの開始・終了
各レコード型の詳細フィールドは references/takt/src/shared/utils/types.ts を参照。

別ファイルのログ(v0.30.0〜):

ファイル形式内容設定
{sessionId}-provider-events.jsonlNDJSONプロバイダAPIイベント(トークン数、レイテンシ等)logging.provider_events: true
trace.mdMarkdown実行トレースレポート(フェーズ・ムーブメント実行履歴)logging.trace: true
これらはセッションNDJSONとは別ファイルに出力される。設定は ~/.takt/config.yaml の logging セクションで制御する(v0.30.0 で observability → logging にリネーム)。
b) matchedRuleMethod

step_complete レコードの matchedRuleMethod は、ルール評価エンジンがどの手法でルールをマッチさせたかを示す。

評価順序(フォールバックチェーン):

1. aggregate     → all()/any() による並列サブステップ集約
2. phase3_tag    → Phase 3 出力からのタグ検出
3. phase1_tag    → Phase 1 出力からのタグ検出(フォールバック)
4. ai_judge      → ai() 条件のみをAI判定
5. ai_judge_fallback → 全条件をAI判定(最終フォールバック)

手法別の特性:

methodコスト信頼性説明
aggregateなし高並列サブステップの完了状態で判定
phase3_tagなし高出力テンプレートのタグで確定的に判定
phase1_tagなし中エージェント応答からタグ検出
ai_judgeAPI 1回中ai() 条件のみをAI判定
ai_judge_fallbackAPI 1回低全条件をAI判定(タグ検出失敗時)
auto_selectなし高ルールが1つのみの場合の自動選択
structured_outputなし高構造化出力による判定
ai_judge_fallback の頻度が高い場合、output-contract にタグ出力指示を追加すべき。
c) 診断分析項目
分析方法重大度判定基準
ループホットスポット同一ステップの step_start 出現回数を集計閾値超え=Warning、loop_monitor 未設定=Critical
デッドルールmatchedRuleIndex の分布でマッチ0回のルールを検出Critical(到達不能コード)
ルール評価効率matchedRuleMethod の分布を集計。ai_judge_fallback の割合に注目>50%=Warning、>80%=Critical
ABORT率piece_abort / piece_complete の比率>30%=Warning、>50%=Critical
フェーズ別エラーphase_complete の error フィールドを集計同一フェーズで繰り返しエラー=Warning
イテレーション効率piece_complete.iterations vs max_movements常に上限近く=Warning
d) 複数ログの統合分析ガイド
  • 3回以上: パターン確認に十分。統計的な傾向を報告する
  • 1回: 参考情報として扱い、静的分析を優先する
e) ログ診断レポート例
## ログ診断結果

### 分析対象
- セッション数: 5
- 期間: 2026-03-01 〜 2026-03-04

### ルール評価効率
| ムーブメント | phase3_tag | ai_judge | ai_judge_fallback | 改善優先度 |
|------------|-----------|---------|-------------------|----------|
| ai_review  | 20%       | 13%     | 67%               | 高       |
| supervise  | 80%       | 20%     | 0%                | -        |

### ループホットスポット
| サイクル | 最大連続回数 | loop_monitor | 状態 |
|---------|------------|-------------|------|
| review→fix | 6 | threshold: 3 | OK |
| implement→test | 4 | なし | Warning: loop_monitor未設定 |

### ABORT分析
- 成功: 4/5 (80%)
- ABORT: 1/5 (20%) - reason: "max_movements exceeded"

ワークフロー

Step 1: 対象の特定

分析対象のピースYAMLを特定し、実行ログの有無を確認する。

探索順序:
1. ユーザー指定のパス
2. ~/.takt/pieces/ 内のカスタムピース
3. .takt/pieces/ 内のプロジェクトピース

ログ確認:
- .takt/logs/ ディレクトリの存在確認
- ログあり → 静的分析 + ログ診断
- ログなし → 静的分析のみ(従来通り)

Step 2: ピースYAML解析

ピースYAMLを読み込み、構造分析を実施する。

  1. YAML構文の検証
  2. ムーブメント構成の確認
  3. ルール条件の型チェック
  4. セクションマップの参照解決

Step 3: ファセット読み込みと品質チェック

セクションマップとビルトイン参照から全ファセットを読み込み、スタイルガイドに照合する。

Step 3.5: ログ読み込みと診断(ログがある場合のみ)

  1. .takt/logs/latest.json から最新セッションIDを取得
  2. 対象の .jsonl ファイルを読み込み、NDJSONレコードを解析
  3. カテゴリ6の診断分析項目に従い、各指標を算出
  4. 複数ログがある場合は統合分析を実施

Step 4: 分離分析

ファセット間の責務侵犯を検出する。

Step 5: レポート出力

# TAKT分析レポート: {ピース名}

## サマリー
- Critical: {N件}
- Warning: {N件}
- Info: {N件}

## Critical(必須修正)
| # | カテゴリ | 場所 | 問題 |
|---|---------|------|------|

## Warning(推奨修正)
| # | カテゴリ | 場所 | 問題 | 改善案 |
|---|---------|------|------|--------|

## Info(改善提案)
| # | カテゴリ | 場所 | 提案 |
|---|---------|------|------|

## ビルトイン活用の提案
{カスタムファセットのビルトイン置き換え提案}

## ログ診断結果(ログ提供時のみ)
{ログベース診断のサマリー}

平台分布

Codex

36.94%
按下载量换算30

Claude

29.78%
按下载量换算24

Cursor

19.6%
按下载量换算16

Gemini CLI

9.23%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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