gap

skillreaper gap

AIエージェントが読み込んだコンテキストのうち、実際に使われた割合や、ノイズの多いMCPツールを分析します。

AIスキル大辞典による日本語要約
品質評価93/100評価確度:十分
人気度(GitHub Star) 60発掘スコア 81
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このSkillでできること

  • 読み込み済みコンテキストと実際の利用量の差を測定する
  • スキル・MCP・エージェントなどカテゴリ別の利用率を確認する
  • ノイズの多いMCPツールや未使用項目を特定する
  • 過去のスナップショットと利用状況を比較する
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使い方

01
STEP 1

reap gap --agentを実行する

02
STEP 2

必要に応じて--days Nで証拠期間を指定する

03
STEP 3

出力されたレポートをそのまま確認する

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STEP 4

JSONやMarkdown形式でレポートを出力する

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Skillのインストール

このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。

Repository:
https://github.com/thousandflowers/skillreaper
手動でインストールする

README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。

brew install thousandflowers/tap/skillreaper
npm install -g skillreaper
go install github.com/thousandflowers/skillreaper/cmd/reap@latest
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このSkillを使うプロンプト例

Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。

読み込まれているコンテキストのうち、実際に使われている割合と、利用率が低いカテゴリを調べてください。
出力例を見る
カテゴリ別に、項目数・トークン量・利用率が表示され、読み込み量と実使用量の差を確認できます。実行時点で判定できない項目は「?」として示されます。
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安全性チェック

自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。

外部API通信検出あり
Shellコマンド実行明確な記述なし
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス検出あり
認証情報明確な記述なし
検出根拠を見る
  • network: s read `?` today and the total under-counts ([#27](https://github.com/thousandflowers/skillreaper/issues/27)). - **Better verdicts** - `--since` / `-
  • network: -until` and a window that respects the corpus ([#53](https://github.com/thousandflowers/skillreaper/issues/53)); measuring wrong-tool picks ([#55](
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