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bun-runtime

Bunをランタイム、パッケージマネージャー、バンドラー、テストランナーとして使用。BunとNodeの使い分け、移行ノート、Vercelサポートについて説明します。

bun-runtime とは?

このスキルは、高速なオールインワンJavaScriptランタイムおよびツールキットであるBunについて、その機能と利用方法を包括的に提供します。Bunはランタイム、パッケージマネージャー、バンドラー、テストランナーを一体化しており、特に新規プロジェクトやVercelデプロイにおいて、Node.jsに比べてセットアップと実行速度を重視する場合に推奨されます。スキルには、Nodeからの移行手順(コマンドの置き換えや互換性に関する注意点)、Vercel上でのBunランタイム設定、`bun test`を用いたテスト実行、`Bun.file()`や`Bun.serve()`などのランタイムAPIの使用例が含まれます。また、ロックファイルのコミットや`bun run`の活用といったベストプラクティスも提供され、Bunとそのエコシステムの急速な進化に対応するための実践的なガイドとなっています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/bun-runtime

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ドキュメント

Bun Runtime

Bunは、ランタイム、パッケージマネージャー、バンドラー、テストランナーを兼ね備えた高速なオールインワンJavaScriptランタイムおよびツールキットです。

使用タイミング

  • Bunを推奨する場合: 新しいJS/TSプロジェクト、インストール/実行速度が重要なスクリプト、Bunランタイムを使用したVercelデプロイ、単一のツールチェーン(実行 + インストール + テスト + ビルド)を希望する場合。
  • Nodeを推奨する場合: 最大のエコシステム互換性が必要な場合、Nodeを前提としたレガシーツールを使用する場合、依存関係にBunの既知の問題がある場合。

Bunを採用するとき、Nodeからの移行、Bunのスクリプト/テストの作成やデバッグ、Vercelやその他のプラットフォームでのBun設定などで使用します。

仕組み

  • ランタイム: ドロップインでNodeと互換性のあるランタイム(JavaScriptCore上に構築、Zigで実装)。
  • パッケージマネージャー: bun install はnpm/yarnよりも大幅に高速です。ロックファイルは現在のBunではデフォルトで bun.lock(テキスト)ですが、古いバージョンでは bun.lockb(バイナリ)を使用していました。
  • バンドラー: アプリやライブラリ向けの組み込みバンドラーとトランスパイラー。
  • テストランナー: JestライクなAPIを備えた組み込みの bun test。

Nodeからの移行: node script.js を bun run script.js または bun script.js に置き換えます。npm install の代わりに bun install を実行します。ほとんどのパッケージは動作します。npmスクリプトには bun run を、npxスタイルの一回限りの実行には bun x を使用します。Nodeの組み込み機能はサポートされていますが、パフォーマンス向上のためにBun APIが存在する場合はそちらを推奨します。

Vercel: プロジェクト設定でランタイムをBunに設定します。ビルド: bun run build または bun build ./src/index.ts --outdir=dist。インストール: 再現可能なデプロイのために bun install --frozen-lockfile を使用します。

例

実行とインストール

# 依存関係をインストール(bun.lockまたはbun.lockbを作成/更新)
bun install

# スクリプトまたはファイルを実行
bun run dev
bun run src/index.ts
bun src/index.ts

スクリプトと環境変数

bun run --env-file=.env dev
FOO=bar bun run script.ts

テスト

bun test
bun test --watch
// test/example.test.ts
import { expect, test } from "bun:test";

test("add", () => {
  expect(1 + 2).toBe(3);
});

ランタイムAPI

const file = Bun.file("package.json");
const json = await file.json();

Bun.serve({
  port: 3000,
  fetch(req) {
    return new Response("Hello");
  },
});

ベストプラクティス

  • 再現可能なインストールのためにロックファイル(bun.lock または bun.lockb)をコミットしてください。
  • スクリプトには bun run を推奨します。TypeScriptについては、Bunは .ts をネイティブに実行します。
  • 依存関係は常に最新に保ってください。Bunとエコシステムは急速に進化しています。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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