Library eval

Skill turntuptechnologies-ai/skills/skills/library-eval

Turnt Up Technologies株式会社の Claude Code プラグインマーケットプレイス

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npx -y skills add turntuptechnologies-ai/skills --skill library-eval

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What its author says it does

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依存ライブラリやツールを選ぶとき。「どのライブラリを使うべき？」「○○ と △△ を比較して」「この依存を入れて大丈夫か調べて」等で使う。候補を保守状況・採用度・ライセンス・脆弱性・API 適合で比較し、推奨とリスクを出す。成熟した定番ライブラリを優先する方針に沿う。

SKILL.md

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技術選定調査（library-eval）

候補ライブラリ/ツールを意思決定向けに比較し、推奨を出す。成熟した定番を優先し、サプライチェーンは lock 層で固める前提。

裏取り・出典確認は deep-research のエンジンに委ねてよい。 本 Skill は「選定の型」（評価軸・データ源・判断基準）を足す。

評価軸

軸	見るもの	データ源
保守・活発さ	最新リリース時期、コミット頻度、未解決 Issue/PR、メンテナ数	GitHub、リポジトリ
採用度	DL 数・スター・依存元の多さ（広く使われているか）	npm / PyPI / crates.io、deps.dev
ライセンス	permissive か（GPL 系は不可）	パッケージメタdata、LICENSE
セキュリティ	既知脆弱性・勧告、更新の速さ	OSV、GitHub Advisory、deps.dev
API 適合 / DX	要件を満たすか、型・ドキュメント・使い勝手	公式 docs、README
サプライチェーン	依存の深さ・transitive リスク、lock 固定可否	deps.dev、lockfile
規模・性能	バンドルサイズ・実行性能（フロント等で重要なら）	bundlephobia 等

手順

要件と候補を確定する — 解きたい課題・必須要件（機能/ランタイム/ライセンス制約）と、比較する候補を挙げる。曖昧なら確認する。
軸ごとに証拠を集める — 上表のデータ源から事実を取る。推測でなく一次情報（リポジトリ・レジストリ・勧告 DB）で裏を取る。
比較マトリクスにする — 候補×評価軸の表で並べ、差が出る軸を強調する。列はこの形で揃える:

| 候補 | 最終リリース | 採用度（週DL等） | ライセンス | 既知脆弱性 | API 適合 | 依存の深さ | 備考 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| lib-a | 2026-06（活発） | 2.1M/週 | MIT | なし（OSV 確認済） | ◎ 要件を全て満たす | 浅い（3） | |
| lib-b | 2024-11（停滞気味） | 300K/週 | Apache-2.0 | CVE-2025-xxxx（修正済） | ○ 一部自前実装が必要 | 深い（27） | 単一メンテナ |

推奨を出す — 要件への適合と総合評価から推す候補を1つ挙げ、根拠と残るリスク（保守停滞・脆弱性・移行コスト等）を添える。

ルール・コツ

ライセンスは必ず確認。 GPL 系（GPL/AGPL/LGPL）は不可、permissive（MIT/Apache-2.0/BSD/ISC 等）のみ（→ license-policy ルール）。transitive 依存のライセンスも見る。
成熟・保守されているものを優先。 何でも自前実装しない。放置気味・単一メンテナ・低採用のものはリスクとして明記する。
既知脆弱性を確認。 OSV / GitHub Advisory で候補と主要依存をチェックする。
事実に出典を付ける。 DL 数・最終更新・脆弱性などは確認して数値・日付を示す（→ deep-research で裏取り）。
サプライチェーン対策は依存選定だけでなく lock 固定で担保する前提を明記する。

補足

結論は「比較マトリクス＋推奨1つ＋リスク注記」の形が意思決定しやすい。
学術文献は literature-review、市場・競合は market-research を使う。

完了条件

以下を全て満たしたら完了。満たせない項目があれば、黙って省略せず理由を報告する。

要件と候補を確定してから比較した
全候補のライセンスを確認した（GPL 系が混ざっていない。transitive 依存も確認）
OSV / GitHub Advisory で既知脆弱性を確認した
各事実（DL数・最終更新・脆弱性）に出典・日付を付けた
「比較マトリクス + 推奨1つ + 残るリスク」の形で結論を出した