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bootstrap-project

bootstrap-project

github.com/kylelundstedtエージェントワークフロー79 回インストール
リポジトリ

bootstrap-project について

新規・既存プロジェクトに AI エージェント向けのコンテキストを整えるスキルです。プロジェクトのファイルを確認し、`AGENTS.md`、`CLAUDE.md` のシンボリックリンク、補足資料用ディレクトリを作成します。

主な機能

  1. 01プロジェクトファイルと技術構成の確認
  2. 02プロジェクト用 `AGENTS.md` の作成
  3. 03`CLAUDE.md` シンボリックリンクの作成
  4. 04`agent_docs/` ディレクトリの作成
  5. 05データプロジェクトの検出と構成記録

活用シーン

  1. 01新規リポジトリにエージェント向け説明を用意
  2. 02`AGENTS.md` のないリポジトリにコンテキストを追加
  3. 03データプロジェクトのディレクトリ規約を記録

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/kylelundstedt/dotfiles --skill bootstrap-project

インストール後、Claude Code で/bootstrap-projectを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

プロジェクトのブートストラップ

エージェント用コンテキストファイルを設定し、Claude Code、Codex、その他の AI エージェントが最初のプロンプトからプロジェクトを理解できるようにします。

このスキルを使う場面

次のような場合に使います。

  • エージェント用コンテキストを最初から用意して新しいプロジェクトを始めたい場合
  • AGENTS.md がない既存のリポジトリを開いた場合
  • 「このプロジェクトをブートストラップして」「エージェント用コンテキストを設定して」などと依頼された場合
  • CLAUDE.md または AGENTS.md の作成を依頼された場合

手順

1. 新規プロジェクトか既存プロジェクトかを判断する

既存プロジェクト — 現在のディレクトリにソースファイル、README、または .git ディレクトリがある場合：

  • 手順 3 に進みます。

新規プロジェクト — 現在のディレクトリがプロジェクトではない場合、またはユーザーがプロジェクトの作成を希望している場合：

  • 次の項目を確認します。
    1. プロジェクト名 — ディレクトリ名（my-project のようなケバブケース）と AGENTS.md の見出しに使用します。
    2. 場所 — 親ディレクトリ（既定値：現在のディレクトリ）。
    3. 簡単な説明 — 目的、想定する技術スタック、主な制約。手順 3 でのファイルベースの推測に代えて使用します。
  • ディレクトリを作成します：mkdir -p <location>/<project-name>
  • そのディレクトリに cd します。
  • git init を実行します。
  • 説明された技術スタックに適した .gitignore を作成します（例：Node、Python、Rust）。
2. 上書きを防止する
  • AGENTS.md がすでに存在する場合は、上書きする前に停止して確認します。
  • CLAUDE.md が存在し、AGENTS.md へのシンボリックリンクではない場合は、停止して確認します。
  • agent_docs/ がすでに存在する場合は、作成をスキップし、その旨を伝えます。
3. プロジェクトのコンテキストを収集する

以下のファイルが存在する場合は読み取ります（変更しないでください）。

  • README.md / README
  • package.json、pyproject.toml、Cargo.toml、go.mod、または同等のマニフェスト
  • トップレベルのディレクトリ一覧（1 階層分）
  • CI 設定（.github/workflows/、.gitlab-ci.yml、Makefile、Justfile など）

ファイルのない新規プロジェクトでは、代わりに手順 1 で確認したユーザーの説明を使用します。

3b. データプロジェクトを検出する

データパイプラインまたは分析プロジェクトの場合 — pyproject.toml 内の dlt、sqlmesh、polars、duckdb などの依存関係、.duckdb ファイルの存在、ingest/ または transform/ ディレクトリの存在、あるいはユーザーの説明から判断できます — /data-pipelines スキルのディレクトリ構成を提案します。

ingest/          # Extraction and loading scripts
transform/       # SQL models or transformation logic
notebooks/       # marimo notebooks (.py files)
data/            # Local data files (gitignored)

この構成を AGENTS.md の ディレクトリ構成セクションに含めます。新規データプロジェクトの場合はディレクトリを作成します。異なる構成がすでにある既存プロジェクトの場合は、既存の構成を記載し、再構成はしません。

また、規約セクションに「取り込み、変換、分析の作業には /data-pipelines スキルを使用してください。」と記載します。

4. AGENTS.md を作成する

プロジェクトのルートに AGENTS.md を作成します。以下の構成を参考にし、手順 3 で得た具体的な情報を使ってすべてのセクションを記入します。該当しないセクションは省略してください。 出力にプレースホルダーテキストや山かっこで囲まれたトークンを残さないでください。

構成：

  • 見出し — プロジェクト名。
  • 冒頭の一文 — 目的を説明する一文。
  • 技術スタック — 言語、フレームワーク、主要な依存関係。
  • ディレクトリ構成 — 主要なパスとその用途をまとめた表。
  • 主要なコマンド — ビルド、テスト、lint／フォーマット、開発サーバー（存在するもののみ）。
  • 規約 — コーディングスタイル、命名、ブランチモデル、PR プロセス。
  • 注意点 — エージェントが知っておくべき自明でない事項（環境変数、生成ファイル、モノレポ特有の事情など）。
5. CLAUDE.md のシンボリックリンクを作成する
ln -s AGENTS.md CLAUDE.md

Claude Code はプロジェクトの指示を CLAUDE.md から読み込みます。シンボリックリンクを使うことで、AGENTS.md を唯一の信頼できる情報源として維持できます。Codex は AGENTS.md を直接読み込むため、追加のシンボリックリンクは必要ありません。

6. agent_docs/ ディレクトリを作成する
mkdir -p agent_docs

Git でディレクトリを追跡できるように、agent_docs/README.md を追加します。

# agent_docs

Supplementary context for AI agents working in this repository.
Place architecture decisions, API specs, or onboarding notes here.
7. 結果を報告する

作成したものの概要を出力します。

Created:
  AGENTS.md          — project context for AI agents
  CLAUDE.md          -> AGENTS.md (symlink)
  agent_docs/        — supplementary context directory

Next steps:
  - Review AGENTS.md and refine any sections
  - Add architecture docs or API specs to agent_docs/
  - Commit the new files

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