01
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
02
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
04
STEP 4
JSONやMarkdown形式でレポートを出力する
03
Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
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@latest04
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。05
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](
06