作成者 · JetBrains
最終更新 · 2026年8月24日
importing-a-codebase
Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of setting-up-a-project, normally reached via that dispatcher, directly only when the situation is unmistakable. Not for empty workspaces (starting-a-new-project) or feature work in a specced proj
サンドボックス限定
インストール先
Codex インストールプロンプト
Install the "importing-a-codebase" agent skill from https://github.com/JetBrains/thinkrail/tree/main/packages/pi-thinkrail-workflow/skills/importing-a-codebase. Read its SKILL.md or equivalent instructions first, install only the files needed for this workspace, and summarize any required setup before using it. Skill purpose: Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of setting-up-a-project, normally reached via that dispatcher, directly only when the situation is unmistakable. Not for empty workspaces (starting-a-new-project) or feature work in a specced project (brainstorming). After the install attempt, report the result to https://www.openagentskill.com/api/agent/outcome with POST JSON {"event_id":"install_<unique-id>","skill_slug":"jetbrains-importing-a-codebase","task":"Install importing-a-codebase","agent":"codex","outcome":"success","install_used":true}. Replace event_id with a unique value and outcome with success or failed. Report success only after the skill is installed and a minimal verification passes.供給アセットの概要
リサーチとナレッジ作業
Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.
シナリオ
リサーチ Agent
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Agent 適合
Claude Code + Cursor + CLI
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase
メンテナンス
新しい
本日プッシュ
リスク
要レビュー
Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
GitHub 品質
38
63/100 品質 · 77/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision · Low GitHub adoption signal
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
有望有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 38
リポジトリ活動
スター 38、フォーク 8
メンテナンス
本日プッシュ
ライセンス
Apache-2.0
インストール
npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
filesystem or document access, network or browser access
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 38 GitHub stars
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
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Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- GitHub automation ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
- Inspect repository metadata
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 69/100
- 監査
- 79/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent セーフティ v2
59/100 · インストール前にレビュー
利用可能な候補ですが、Agent はインストール前に権限と監査メモを提示する必要があります。
実際のワークスペースへインストールする前に人の承認が必要です。
中
Browser automation
Skill may drive a browser or interact with web pages.
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision
Agent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20importing-a-codebase%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20importing-a-codebase%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/jetbrains-importing-a-codebase/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use importing-a-codebase in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20importing-a-codebase%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/jetbrains-importing-a-codebase/install
Install command: npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/jetbrains-importing-a-codebase/install
LLM テキスト形式
/api/skills/jetbrains-importing-a-codebase/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=importing-a-codebase&limit=3
Agent プロンプト
Use importing-a-codebase for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/jetbrains-importing-a-codebase/install, then install with: npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebaseRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/jetbrains-importing-a-codebase
LLM テキスト
/api/registry/manifest/jetbrains-importing-a-codebase?format=text
インストール別名
/api/registry/install/jetbrains-importing-a-codebase
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20importing-a-codebase%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
GitHub automation
プラットフォーム
Claude Code, Cursor
Agent 判断パネル
Fallback candidate for GitHub automation
まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。
スタック内の役割
代替候補
主な適合
GitHub automation
信頼ラベル
まずプロトタイプ
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- GitHub automation ワークフロー
- Claude Code チーム
- builders willing to evaluate younger projects
根拠
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 63/100
先にレビュー
- Low GitHub adoption signal
- OpenAgentSkill の利用フィードバックはまだありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、GitHub automation タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
確認GitHub スター 38
スター/フォーク活動
確認スター 38、フォーク 8; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格本日プッシュ
ライセンスの明確さ
合格Apache-2.0
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- GitHub adoption: 38 GitHub stars
- Stars/forks activity: 38 stars, 8 forks; issue activity unavailable in current metadata
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
有望 Agent ワークフロー向けの候補
有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Manage repositories
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
代替候補
インストール前に比較
このタスクに適する可能性のある類似スキル。
Last30days Skill
Research the last 30 days across Reddit, X, YouTube, Hacker News, Polymarket, GitHub, and the web, then synthesize a grounded brief for an AI agent.
Academic Research Skills
Academic Research Skills for Claude Code: research → write → review → revise → finalize
GPT Researcher
Run autonomous deep research over web and local sources
DeepResearch
Tongyi Deep Research, the Leading Open-source Deep Research Agent
概要
--- name: importing-a-codebase description: "Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of setting-up-a-project, normally reached via that dispatcher, directly only when the situation is unmistakable. Not for empty workspaces (starting-a-new-project) or feature work in a specced project (brainstorming)." ---
# Importing a codebase
The workspace holds real code but no specs. **Reverse-engineer the spec graph the project should have had.** When the repo already carries real spec-like documents, build the graph around them, not parallel to them. Do as much as possible yourself, from the files; ask the user only where the code genuinely can't tell you and the answer changes a spec.
**Hold the writing-specs bar.** Read that concept skill before drafting — everything in this flow is inferred rather than confirmed, so its honesty rules (draft until the user reviews, unconfirmed marked inline) bind hardest here.
## 1. Read first, ask last
Survey before you ask a single question. Read, in roughly this order:
- **Agent files (mine these first — they state intent + conventions directly):** `AGENTS.md`, `CLAUDE.md`, `.cursor/rules/*`, `.cursorrules`, `.github/copilot-instructions.md`, `GEMINI.md`, `.windsurfrules`. - **Docs:** `README`, `docs/`, `CONTRIBUTING`, ADRs. - **Manifests & layout:** `package.json` / `pyproject.toml` / `go.mod` / `Cargo.toml`, workspace globs, `tree`-style structure, entry points, build/test scripts. - **Code:** entry points and the top of each candidate module — enough to see responsibilities and the dependency edges between them.
While you read, collect **adoption candidates**: durable, declarative documents that state the world as it is — architecture/design docs, ADRs / decision records, domain glossaries, protocol/contract docs. Never candidates (input only): READMEs, CONTRIBUTING, changelogs, roadmaps, TODOs, implementation plans (finished or planned), generated API docs.
Confirm with the spec tools (`spec_grep` / `spec_graph`) that there's no graph yet. If specs already exist, stop and hand back to the `setting-up-a-project` dispatcher — this flow is for un-specced repos.
## 2. Build a working model
From what you read, form a working model of what the project **is** and how it's **shaped** — held in the conversation, not written to a file (this flow declares no working files):
``` what: one-sentence purpose (the job the codebase does) domain: the space it's in stack: languages / frameworks / runtime modules: the real boundaries + the dependency edges between them (who imports whom) invariants: rules the code already enforces (layering, "X never imports Y", public surfaces) decisions: non-obvious choices visible in the code (and where the "why" is missing) ```
Agent files and READMEs usually hand you `what`, `invariants`, and `decisions` for free — prefer them over re-deriving from code.
## 3. Interview only the gaps
Ask **only** what the files can't answer and that would change a spec — typically: the primary job / who it's for, explicit non-goals, and the *why* behind a non-obvious decision. Batch them per the **asking-user-questions** concept skill; infer a concrete answer and let the user correct it rather than asking open-ended.
If adoption candidates exist, add one question to the same round: a multiSelect listing them (grouped when many — an `adr/` set is one option) — which should become spec-graph nodes? A contradiction between a candidate and the code found by now goes into the round too (confirm the correction). Skipped or declined → adopt none; candidates stay input, noted at hand-off.
If the files answered everything material, **skip the interview** and say so — don't manufacture questions (adoption candidates alone still make a round — the offer is never dropped as "no gaps"). A skipped/declined question is not a blocker: record the assumption inline in the spec, marked unconfirmed.
## 4. Draft the graph, top-down
Save with the spec tools as you go (`spec_create` per node, `edit` for prose). Order:
1. **`goal-and-requirements.md`** (`type: goal-and-requirements`) — the goal + scope. This is the graph root; the confirmed intent lives here. 2. **`architecture.md`** (`type: architecture-design`, `parent: <goal id>`) — topology, the module boundaries, the real dependency edges (a small DAG only if it carries real information), and the invariants the code enforces. 3. **One short `SPEC.md` per genuine module** (`type: module-design`, or `submodule-design` for a directory-level module inside a package; `parent:` its enclosing module or `architecture`). Each states its **responsibility** and its **boundary** (allowed deps / forbidden reaches).
**Adopted docs become nodes in place.** First, for each accepted candidate: read it carefully, then add spec frontmatter where the file lies (`id`, `type`, `title`, `status: draft`, `parent`; `depends-on`/`references` only where real) — content untouched. A slot an adopted doc fills is not drafted again: an adopted architecture doc *is* the `architecture-design` node, an adopted module design doc *is* that module's node, an ADR earns a node only while its decision is still in force. Build the rest of the graph around them, linked by id. One exception to "content untouched": where an adopted doc is unclear or has drifted from the code, correct that content as part of adoption and call the correction out (in the interview round when caught in time, at hand-off otherwise).
Wire `parent` to mirror the code hierarchy and `depends-on` only on edges the code actually shows. Keep each file **you draft** to the **writing-specs** bar — its granularity and say-it-once rules decide what counts as a module and where shared edges live. If a boundary is genuinely unclear, ask, or leave that spec `draft` with a one-line note — don't guess elaborately.
## 5. Validate & hand off
- Run `spec_validate`; fix dangling links, duplicate ids, parent cycles. - Tell the user the specs are drafted on this workspace's branch — **review them in Changes; nothing merges until they approve** — and summarize what you inferred vs. what they confirmed, which docs were adopted vs. left as input, and any drift corrections made. - Point at `brainstorming` for feature work from here on — **this workflow ends here**.
技術詳細
- バージョン
- 1.0.0
- ライセンス
- Apache-2.0
- 最終更新
- 2026年8月24日
- 公開日
- 2026年8月24日
判断の要約
代替候補
最近のリポジトリ活動
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
importing-a-codebase 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
importing-a-codebase: Use when the repo holds real source code but no specs: the existing-codebase branch of settin... 38 stars https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for importing-a-codebase: https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase?ref=x Install: npx skills add JetBrains/thinkrail --skill importing-a-codebase
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- JetBrains
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
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[](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)作者
JetBrains
@jetbrains
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 38
- 品質スコア
- 35/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月24日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
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コミュニティシグナル
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信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 38確認
- スター/フォーク活動スター 38、フォーク 8; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
- 最近のメンテナンス本日プッシュ合格
- ライセンスの明確さApache-2.0合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスクnetwork or browser surface合格
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