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待分类需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计提醒

takt-analyzer节拍分析仪

Agent Skill

takt-analyzer 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。

总安装

1,248

周安装

51

GitHub Stars

22

下载量

207
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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-analyzer(节拍分析仪)
来源仓库:https://github.com/j5ik2o/ai-tools
仓库路径:skills/takt-analyzer
安装命令:
npx skills add https://github.com/j5ik2o/ai-tools --skill takt-analyzer
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/ai-tools --skill takt-analyzer

简介

解析代码变更与任务推进之间的节拍关系。

  • 关联提交历史、分支合并与发布周期。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。
  • 生成可视化节奏报告供项目管理参考。
  • 依赖 Git 日志完整性,稀疏提交可能导致偏差。
  • takt-analyzer 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

TAKT Analyzer

既存のTAKTワークフロー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: v0.36.0

参照資料

資料パス用途
YAMLスキーマreferences/takt/builtins/skill/references/yaml-schema.mdワークフロー構造の検証基準
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
ビルトインワークフローreferences/takt/builtins/ja/workflows/構造パターンの参照
ビルトインファセットreferences/takt/builtins/ja/facets/{personas,policies,instructions,knowledge,output-contracts}/ファセット品質の参照
ログ型定義references/takt/src/core/logging/contracts.tsNDJSONレコード型の参照(v0.30.0で observabilitylogging にリネーム)
プロバイダイベントreferences/takt/src/core/logging/providerEventLogger.ts*-provider-events.jsonl の構造
利用イベントreferences/takt/src/core/logging/usageEventLogger.ts利用量イベントの構造
ルール評価references/takt/src/core/workflow/evaluation/RuleEvaluator.tsmatchedRuleMethod の仕組み(when: 決定論的条件含む)

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
入力ワークフロー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. ワークフロー構造分析

ワークフロー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_step存在initial_stepsteps配列内に存在するかCritical
遷移先の有効性rules.nextが有効なステップ名 or COMPLETE/ABORTCritical
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{report:...} が cycle 内 step 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ステップ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 のステップ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 ステップ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 がトップレベルではなく provider_options.claude.allowed_tools に配置されているか(v0.30.0〜)Warning
edit権限edit: trueのステップに適切なrequired_permission_modeがあるかInfo
session設定実装系ステップに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
  • ワークフロー固有の概念(ステップ名等)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
ペルソナにワークフロー概念ステップ名・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 step 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/{sessionId}-provider-events.jsonl(プロバイダイベントログ、別ファイル)
  • .takt/logs/{sessionId}/trace.md(トレースレポート、Markdown形式)
  • .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ステップの開始
step_completeステップ完了(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。

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なし並列サブステップの完了状態で判定
phase3_tagなし出力テンプレートのタグで確定的に判定
phase1_tagなしエージェント応答からタグ検出
ai_judgeAPI 1回ai() 条件のみをAI判定
ai_judge_fallbackAPI 1回全条件をAI判定(タグ検出失敗時)
auto_selectなしルールが1つのみの場合の自動選択
structured_outputなし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_completeerror 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_steps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
| ステップ | 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_steps exceeded"

ワークフロー

Step 1: 対象の特定

分析対象のワークフロー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/workflows/ 内のカスタムワークフロー
3. .takt/workflows/ 内のプロジェクトワークフロー

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: ワークフローYAML解析

ワークフローYAMLを読み込み、構造分析を実施する。

  1. YAML構文の検証
  2. ステップ構成の確認
  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: {ワークフロー名}

## 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}

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.96%
按下载量换算72

Claude

34%
按下载量换算70

Cursor

18.7%
按下载量换算39

Gemini CLI

9.7%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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