リポジトリインテーク
このワークフローを使用して、実装前にリポジトリを迅速に理解します。
目標
エビデンスに基づいた、リスクと次のステップが明確な短いリポジトリプロファイルを作成すること。
出力
.ai/PROJECT_PROFILE.md（templates/PROJECT_PROFILE.mdを使用）
ルール
- プロダクトコードを編集しないでください。
- アーキテクチャを書き換えないでください。
- 仮定よりも、観察されたコードパターンを優先してください。
- プロファイルは簡潔で実用的なものにしてください。
- 「該当なし」は主要エリアに対する有効かつ期待される回答です。静的/ポートフォリオサイトでバックエンドがない場合、認証、データベース、AIロジックのレーンは該当しません。コンテンツをでっち上げたり、将来のニーズを推測したり、空白や曖昧なままにしたりせず、「該当なし」とマークしてください。
手順
- フレームワーク、言語、パッケージマネージャー、デプロイターゲットを検出します。
- パッケージ/ロック/設定ファイルと主要なエントリポイントを読み取ります。
- 利用可能なスクリプト（dev、typecheck、lint、test、build）を特定します。
- フロントエンド、バックエンド、データベース、認証、AI、デプロイメントエリアをマッピングします。
- 環境変数の使用パターンを特定します。
- コードで使用されている現在のアーキテクチャパターンを把握します。
- 明らかに欠けているプロダクションの基本と主要なリスクをリストアップします。
.ai/PROJECT_PROFILE.mdを生成または更新します。
最小限のエビデンス
各発見に対して具体的なファイルを引用します。カテゴリの例:
- スクリプトソース（
package.json、pyproject.tomlなど） - デプロイメントソース（
vercel.json、Docker、CI ワークフロー） - 環境変数使用ソース（
process.env、NEXT_PUBLIC_など） - 認証/データ境界（ミドルウェア、ルートハンドラー、ポリシーファイル）
完了チェック
- プロファイルに、検出されたスタック、スクリプト、主要エリア、パターン、リスクが含まれていること。
- 通常のコーディングタスクで役立つ程度に出力が短いこと。