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code-generator

code-generator

github.com/partme-ai開発716123 回インストール3 週間前に更新
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code-generator について

code-generatorは、開発者向けのコード生成スキルです。ドキュメントやエラー処理を含むコード、プロジェクトの雛形、定型コードを作成し、既存の構成も整理します。

主な機能

  1. 01関数・クラス・モジュールの生成
  2. 02プロジェクト構成と設定の雛形作成
  3. 03CRUD定型コードの作成
  4. 04コード構成のリファクタリング
  5. 055言語とテストへの対応

活用シーン

  1. 01新機能向けの型付きコード生成
  2. 02TypeScriptプロジェクトの基本構成作成
  3. 03正常系・異常系テストの追加

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/partme-ai/full-stack-skills --skill code-generator

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

詳細

このスキルを使う場面

ユーザーが次のことを希望する場合に、このスキルを使います。

  • 適切なドキュメントとエラーハンドリングを備えた関数、クラス、モジュールを生成する
  • 設定ファイルとディレクトリ構造を含む新しいプロジェクトをスキャフォールドする
  • ボイラープレートコード(CRUD コントローラー、サービスレイヤー、データモデル)を作成する
  • 既存のコード構造をリファクタリングまたは最適化する
  • テンプレートや仕様からコードを生成する

このスキルの使い方

ワークフロー
  1. 要件を明確にする - 対象言語、フレームワーク、コーディング規約を特定します
  2. 生成タイプを選ぶ - 関数/クラス、モジュール/パッケージ、またはプロジェクト全体のスキャフォールドから選びます
  3. コードを生成する - 以下のパターンに従って、完全でドキュメントとテストを備えたコードを作成します
  4. 出力を検証する - コードがコンパイルまたは実行でき、プロジェクトの規約に従っていることを確認します
コード生成パターン

関数の生成(Python の例):

def calculate_order_total(
    items: list[OrderItem],
    discount_pct: float = 0.0,
    tax_rate: float = 0.08,
) -> Decimal:
    """Calculate the total price for an order including tax and discount.

    Args:
        items: List of order items with price and quantity.
        discount_pct: Discount percentage (0.0 to 1.0).
        tax_rate: Tax rate to apply after discount.

    Returns:
        Final order total as a Decimal rounded to 2 places.

    Raises:
        ValueError: If discount_pct is not between 0 and 1.
    """
    if not 0 <= discount_pct <= 1:
        raise ValueError(f"discount_pct must be 0-1, got {discount_pct}")

    subtotal = sum(item.price * item.quantity for item in items)
    discounted = subtotal * Decimal(1 - discount_pct)
    total = discounted * Decimal(1 + tax_rate)
    return total.quantize(Decimal("0.01"))

プロジェクトのスキャフォールド(TypeScript/Node):

my-service/
├── src/
│   ├── controllers/    # Route handlers
│   ├── services/       # Business logic
│   ├── models/         # Data models / DTOs
│   ├── middleware/      # Auth, logging, error handling
│   └── index.ts        # Entry point
├── tests/
│   ├── unit/
│   └── integration/
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md
対応言語
  • Python(型ヒント、docstring、pytest を使用)
  • JavaScript / TypeScript(ESM、JSDoc または TSDoc)
  • Java(JavaDoc、Maven/Gradle)
  • Go(godoc、モジュール)
  • Rust(rustdoc、Cargo)

ベストプラクティス

  1. 必ずエラーハンドリングを含める - 入力を検証し、型付き例外を使い、意味のあるエラーメッセージを返します
  2. ドキュメントを追加する - すべての公開関数/クラスに、パラメーター、戻り値、例外を記載した docstring を付けます
  3. 言語の規約に従う - Python では PEP 8、Go では gofmt、TypeScript では Prettier を使います
  4. コードと合わせてテストを生成する - 各関数について、少なくとも正常系のテストとエラー系のテストを1つずつ作成します
  5. 型注釈を使う - 言語が対応している場合は静的型付けを使い、早期にバグを検出します

キーワード

代码生成, code generation, scaffold, boilerplate, template, 函数, 类, 模块, project structure, code scaffold, 项目脚手架

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