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Pythagora-io/gpt-pilot

複雑なマルチファイルコードベース操作における開発のボトルネックやコードの改善ループを追跡する監視スクリプト。

gpt-pilot とは?

このスキルは、大規模で複雑なコードベースにおける開発プロセスのボトルネックやコード改善サイクルを監視・分析するためのスクリプト群を提供します。特に、複数ファイルにまたがるリファクタリングや機能追加などの操作において、どの部分で時間がかかっているか、どのような繰り返しパターンが発生しているかを可視化します。これにより、開発者は最も効果的な改善点を特定し、開発ワークフローを最適化できます。主にAIエージェント(Claude Code、Cursorなど)との連携を想定しており、エージェント実行時のログからパフォーマンスデータを抽出し、人間が理解しやすい形でレポートします。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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ドキュメント

gpt-pilot は何をしますか?

複雑なマルチファイルコードベース操作における開発のボトルネックやコードの改善ループを追跡する監視スクリプト。

概要

このスキルは、AIエージェントによる大規模なコードベース操作(例:複数ファイルのリファクタリング、新機能追加、バグ修正)を監視し、以下のような情報を提供します:

  • 各操作にかかった時間
  • 頻繁に変更されるファイルやモジュール
  • 繰り返し発生するエラーや回帰
  • 開発フロー全体のボトルネック

使い方

  1. スクリプトをプロジェクトに追加します。

  2. 監視を開始するには、以下のコマンドを実行します:

    python monitor.py --project /path/to/project
    
  3. レポートを生成するには:

    python report.py --output report.html
    

設定

環境変数 GPT_PILOT_CONFIG を使用して設定ファイルのパスを指定できます。デフォルトでは ./config.yaml が読み込まれます。

設定例

monitoring:
  interval: 5  # 秒
  output: ./logs
  alert_threshold: 30  # 秒

対応プラットフォーム

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • その他のAIエージェント

注意事項

  • 監視スクリプトはプロジェクトのルートディレクトリに配置してください。
  • ログファイルは .gpt-pilot-logs/ ディレクトリに保存されます。
  • パフォーマンスに影響を与えないよう、監視間隔はデフォルトで5秒に設定されています。

ライセンス

MIT

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