@JetBrains

作成者 · JetBrains

最終更新 · 2026年8月24日

importing-a-codebase

レビュー · 69Registry に収録

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

OpenAgentSkill Trust Score
69/100

サンドボックス限定

品質63/100
監査79/100
スター38
Verified installs0

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.

カテゴリを見る

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

リサーチリサーチ Agentagent-skill

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
63

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
69

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
79

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。

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

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。

View technical data+

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

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

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

権限メモ付きでレビュー済みレビュー

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。

API で解決

Browser automation

Skill may drive a browser or interact with web pages.

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。

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。

テキストプランを開く

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。

Install API を開く

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-codebase

Registry 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 を開く

Agent 適合

62/100

GitHub automation

プラットフォーム

Claude Code, Cursor

監査レポート

要レビュー · 79/100

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。

監査レポートを見る評価レポートを見る

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。

62
準備状況
プロトタイプ
段階

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. 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。
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 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。

69
OpenAgentSkill Trust Score

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。

63
GitHub スター
38
鮮度
今日
インストール準備完了
はい
ライセンス
Apache-2.0
インストール前にレビュー: Low GitHub adoption signal

ワークフロー適合

このスキルを使うシナリオ

ワークフロー適合

完全なワークフローに追加

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。

すべて比較

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

62
準備完了
プロトタイプ
段階

最近のリポジトリ活動

監査

インストールレビュー

インストールと採用のレビュー

79
要レビュー
セキュリティ
84/100
メンテナンス
100/100
インストール
92/100
完全な監査を開く評価レポートを見る

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。

0
実証済み
Needs first agent run自動インストール: 先にレビュー最新: 不明
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。

インストール

Agent ワークフローに追加

無料・オープンソース. 本番 Agent にインストールする前にレポートを確認してください。

成長ループ

共有キット

X

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。

キュレーターノート
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
X 下書きを開く
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
返信の下書きを開く

掲載元

Registry により登録

申請可能

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

帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。

このスキルを申請

所有者の申請

このスキル掲載を申請

この Registry により登録 掲載は JetBrains に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。

クリエイター被リンクキット

README にエビデンスバッジを追加

開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/jetbrains-importing-a-codebase?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/jetbrains-importing-a-codebase)

作者

J

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
0
インストールコピー数
0
外部クリック
0

コミュニティシグナル

このスキルが Agent ワークフローに役立つかを共有してください。集約されたフィードバックがランキングを改善します。

信頼と安全性

サンドボックス限定

69
  • 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