ai-first-toolkit (Claude Skill) — インストール & ライブデモ

なぜ使うのか

主な機能

AI対応度監査 — リポジトリの構造、ドキュメント、テスト、エージェント親和性をスコアリング
レガシーコードのAIエルゴノミクスを改善するリエンジニアリングレシピ
適切なデフォルト設定で新規プロジェクトを立ち上げるブートストラップスキル
クロスエージェント対応：Claude Code と Codex の両方で動作
TypeScriptベースのツール群

ライブデモ

実際の動作

ai-first-toolkit-skill.replay ▶ 準備完了

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インストール

作者のリポジトリ · Claude Skills の公式ドキュメント

ユースケース

実用的な使い方： ai-first-toolkit

コードベースのAIエージェント対応度を監査する方法

👤 AI支援による本格的な開発に備えてコードベースを整備したいテックリード ⏱ ~45 min intermediate

使うタイミング： チームが Claude や Codex を使って大量のフィーチャー開発を行うことを決定する前に実施してください。

フロー

監査を実行する

Audit this repo for AI-agent readiness. Score each dimension and list the top 5 friction points.✓ コピーしました

→ 各ディメンションのスコアと修正すべき具体的なファイル
修正の優先順位を決める

Which of those fixes would give the biggest agent-effectiveness lift per hour of work?✓ コピーしました

→ 工数とインパクトを考慮したランク付きリスト
最優先の修正を適用する

Apply fix #1 end-to-end — edit files, update docs, add tests.✓ コピーしました

→ 差分と完了確認

結果： 具体的な改善計画と、リポジトリをAIエージェントにとってより扱いやすくする修正が少なくとも1つ適用された状態。

注意点

監査が「ドキュメントを改善しましょう」のような漠然とした内容になる — 抽象的なアドバイスではなく、ファイル名:行番号レベルの具体的な指摘を求める

組み合わせ： filesystem · github

AIフレンドリーな新規プロジェクトをブートストラップする

👤 新しいリポジトリを立ち上げるファウンダーやIC ⏱ ~30 min beginner

使うタイミング： 新規プロジェクトの初日、後々問題になる不適切なデフォルト設定を選んでしまう前に。

フロー

プロジェクトを定義する

Bootstrap a new TypeScript API project using ai-first-toolkit defaults. Purpose: internal billing API.✓ コピーしました

→ 提案されたフォルダ構成、tsconfig、スクリプト、READMEスケルトン
ファイルをスキャフォールドする

Create the files. Include AGENTS.md and CLAUDE.md with the relevant codebase notes.✓ コピーしました

→ リポジトリファイルが生成される
最初のコミット

Initialize git and make the first commit with a clean message.✓ コピーしました

→ クリーンな初期リポジトリ

結果： コミット0の時点から人間にもAIエージェントにもフレンドリーな新規リポジトリ。

注意点

スキャフォールディングが不要な依存関係をインポートする — インストール前に依存関係の一覧を Claude に提示させ、個別に承認する

組み合わせ： github · filesystem

煩雑なモジュールをAI可読性向上のためにリエンジニアリングする

👤 モジュール単位で技術的負債を返済しているエンジニア ⏱ ~60 min advanced

使うタイミング： Claude が繰り返し間違えるモジュールを特定した場合に使用します。これは通常、その構造がエージェントにとって読み解きにくいことを示しています。

フロー

モジュールを診断する

Look at src/billing/. What about this code makes it hard for an agent to edit safely?✓ コピーしました

→ 具体的な問題点：間接参照、隠れた状態、長すぎる関数
リファクタリング計画を立てる

Propose a 3-step refactor that improves agent-legibility without changing public API.✓ コピーしました

→ 差分スケッチ付きの段階的な計画
ステップ1を実行する

Apply step 1. Keep tests green.✓ コピーしました

→ PRサイズの差分

結果： 次のイテレーションで Claude が実際に推論できるようになったモジュール。

注意点

過度なリファクタリングで意図しない動作変更を引き起こす — パブリックAPIの安定性を堅持し、各ステップ後にテストを実行する

組み合わせ： filesystem · github

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

ai-first-toolkit-skill + filesystem

監査がリポジトリをスキャンする際、実際にファイルを読み取るために filesystem が必要

Walk the repo and score AI-readiness; report findings file-by-file.✓ コピーしました

ai-first-toolkit-skill + github

提案された AGENTS.md / CLAUDE.md の追加内容でPRを作成する

Apply the audit's top 3 fixes and open a PR titled 'AI-first improvements'.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール	入力	呼び出すタイミング
ai-readiness-audit	repo root	AI主導のワークフローに本格投資する前に
ai-first-bootstrap	project spec (lang, purpose, stack)	新規プロジェクトの立ち上げ時
re-engineer-module	module path + goals	モジュールがエージェントの編集に抵抗する場合

コストと制限

運用コスト

APIクォータ: ご利用のLLMプロバイダーの枠以外の追加消費なし
呼び出しあたりのトークン: 中規模リポジトリの監査で5〜20kトークン
金額: 無料、オープンソース
ヒント: モノレポ全体ではなくサブツリーに範囲を絞って監査を実行してください

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管： なし

データ送信先： filesystem/github ツールが行う範囲を超えるデータ送信なし

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

監査結果が抽象的すぎる

具体的なディメンションを指定して再プロンプトしてください：「テストレイアウトだけを評価して」や「モジュール境界だけを評価して」など。

ブートストラップが間違った言語を選択する

最初のプロンプトで必ず言語・ランタイム・ビルドツールを明示してください。

代替案

ai-first-toolkit 他との比較

代替案	代わりに使う場面	トレードオフ
init (built-in)	CLAUDE.md だけあれば十分で、それ以外は不要な場合	スコープが狭い
antivibe-skill	逆の視点が欲しい場合 — AI的なスラッジへの批評	診断的であり、処方的ではない

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

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