本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開日本語紹介

search-first

新しい機能を実装する前に、既存コードやnpm・PyPIのパッケージ、MCP serversなどを調べます。候補を比較し、採用・拡張・自作の判断につなげるスキルです。

原文原文の説明を見る

Research-before-coding workflow: search npm/PyPI, MCP servers, skills, and GitHub for existing tools before writing custom code, then adopt, extend, or build. Launches the researcher agent for non-trivial needs. Use when starting a feature, adding a dependency or integration, or about to write a utility that may already exist.

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 機能追加前に既存の解決策を調べたいとき
  • 依存パッケージの導入前の比較
  • 外部連携に使えるツールの調査
  • 共通処理の自作前に代替案を探したいとき

日本語での紹介

できること

新しい機能を書く前に、使える既存の実装やツールを調べ、実装方針を決めます。必要な機能と言語・フレームワークの制約を整理し、プロジェクト内のコード、npm・PyPI、MCP servers、スキル、GitHubなどを検索します。候補は機能、保守状況、ドキュメント、ライセンス、依存関係などで比較し、そのまま採用するか、拡張するか、組み合わせるか、自作するかを判断します。

こんなときに便利

機能追加や外部サービス連携を始めるとき、共通処理を自作する前に代替案を探したいときに向いています。複雑な調査ではresearcher agentに比較を依頼し、実装計画に取り込むための推奨案を得ます。

使い方の例

  • 「Markdownのリンク切れを調べる機能を追加する前に、既存ツールを比較して」
  • 「設定ファイルを検証するパッケージを、制約とライセンスも含めて調べて」
  • 「この共通処理が既存コードやスキルで代用できるか確認して」

注意点

実行可能なセットアップスクリプトではなく、調査と判断の手順です。検索前に利用できるツールや認証状態を確認します。使えない検索経路は明示し、公開Webや公式ドキュメントなどで補います。調査用エージェントの呼び出し方は実行環境に合わせます。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル(1)

  • SKILL.md8.0 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

/search-first — Research Before You Code

Systematizes the "search for existing solutions before implementing" workflow.

Trigger

Use this skill when:

  • Starting a new feature that likely has existing solutions
  • Adding a dependency or integration
  • The user asks "add X functionality" and you're about to write code
  • Before creating a new utility, helper, or abstraction

Workflow

┌─────────────────────────────────────────────┐
│  0. TOOL AVAILABILITY PREFLIGHT             │
│     Check search channels before relying on │
│     them; report skipped channels honestly   │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  1. NEED ANALYSIS                           │
│     Define what functionality is needed      │
│     Identify language/framework constraints  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  2. PARALLEL SEARCH (researcher agent)      │
│     ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐  │
│     │  npm /   │ │  MCP /   │ │  GitHub / │  │
│     │  PyPI    │ │  Skills  │ │  Web      │  │
│     └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  3. EVALUATE                                │
│     Score candidates (functionality, maint, │
│     community, docs, license, deps)         │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  4. DECIDE                                  │
│     ┌─────────┐  ┌──────────┐  ┌─────────┐  │
│     │  Adopt  │  │  Extend  │  │  Build   │  │
│     │ as-is   │  │  /Wrap   │  │  Custom  │  │
│     └─────────┘  └──────────┘  └─────────┘  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  5. IMPLEMENT                               │
│     Install package / Configure MCP /       │
│     Write minimal custom code               │
└─────────────────────────────────────────────┘

Decision Matrix

SignalAction
Exact match, well-maintained, MIT/ApacheAdopt — install and use directly
Partial match, good foundationExtend — install + write thin wrapper
Multiple weak matchesCompose — combine 2-3 small packages
Nothing suitable foundBuild — write custom, but informed by research

How to Use

Step 0: Tool Availability Preflight

This is agent guidance, not an executable setup script. Check only the channels that are relevant to the task and project in front of you.

ChannelCheckIf missing
Repository searchrg --files and targeted rg queriesState that only visible files were inspected
Package registrynpm --version, python -m pip --version, or project package managerUse web/docs search and avoid claiming registry coverage
GitHub CLIgh auth statusUse public web or local git history only
MCP/docs toolsAvailable tool list or local MCP configFall back to official docs/web search
Skills directoryls ~/.claude/skills ~/.codex/skills where applicableSay no local skill catalog was available

Quick Mode (inline)

Before writing a utility or adding functionality, mentally run through:

  1. Does this already exist in the repo? → rg through relevant modules/tests first
  2. Is this a common problem? → Search npm/PyPI
  3. Is there an MCP for this? → Check ~/.claude/settings.json and search
  4. Is there a skill for this? → Check ~/.claude/skills/
  5. Is there a GitHub implementation/template? → Run GitHub code search for maintained OSS before writing net-new code

Full Mode (agent)

For non-trivial functionality, launch the researcher agent:

Agent(subagent_type="general-purpose", prompt="
  Research existing tools for: [DESCRIPTION]
  Language/framework: [LANG]
  Constraints: [ANY]

  Search: npm/PyPI, MCP servers, Claude Code skills, GitHub
  Return: Structured comparison with recommendation
")

Older Claude Code docs may call this Task(...); use the current agent/subagent tool name exposed by the active harness.

Search Shortcuts by Category

Development Tooling

  • Linting → eslint, ruff, textlint, markdownlint
  • Formatting → prettier, black, gofmt
  • Testing → jest, pytest, go test
  • Pre-commit → husky, lint-staged, pre-commit

AI/LLM Integration

  • Claude SDK → Context7 for latest docs
  • Prompt management → Check MCP servers
  • Document processing → unstructured, pdfplumber, mammoth

Data & APIs

  • HTTP clients → httpx (Python), ky/undici (Node)
  • Validation → zod (TS), pydantic (Python)
  • Database → Check for MCP servers first

Content & Publishing

  • Markdown processing → remark, unified, markdown-it
  • Image optimization → sharp, imagemin

Integration Points

With planner agent

The planner should invoke researcher before Phase 1 (Architecture Review):

  • Researcher identifies available tools
  • Planner incorporates them into the implementation plan
  • Avoids "reinventing the wheel" in the plan

With architect agent

The architect should consult researcher for:

  • Technology stack decisions
  • Integration pattern discovery
  • Existing reference architectures

With iterative-retrieval skill

Combine for progressive discovery:

  • Cycle 1: Broad search (npm, PyPI, MCP)
  • Cycle 2: Evaluate top candidates in detail
  • Cycle 3: Test compatibility with project constraints

Examples

Example 1: "Add dead link checking"

Need: Check markdown files for broken links
Search: npm "markdown dead link checker"
Found: textlint-rule-no-dead-link (score: 9/10)
Action: ADOPT — npm install textlint-rule-no-dead-link
Result: Zero custom code, battle-tested solution

Example 2: "Add HTTP client wrapper"

Need: Resilient HTTP client with retries and timeout handling
Search: npm "http client retry", PyPI "httpx retry"
Found: got (Node) with retry plugin, httpx (Python) with built-in retry
Action: ADOPT — use got/httpx directly with retry config
Result: Zero custom code, production-proven libraries

Example 3: "Add config file linter"

Need: Validate project config files against a schema
Search: npm "config linter schema", "json schema validator cli"
Found: ajv-cli (score: 8/10)
Action: ADOPT + EXTEND — install ajv-cli, write project-specific schema
Result: 1 package + 1 schema file, no custom validation logic

Anti-Patterns

  • Jumping to code: Writing a utility without checking if one exists
  • Ignoring MCP: Not checking if an MCP server already provides the capability
  • Silent skipping: Reporting "nothing found" when a search channel was unavailable
  • Over-customizing: Wrapping a library so heavily it loses its benefits
  • Dependency bloat: Installing a massive package for one small feature

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

同じリポジトリのスキル

概要と使いどころ

accessibility

無料日本語概要

Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。

  • アイコンボタンの説明を付けたいとき
  • キーボード操作とモーダルの点検
  • コントラストや操作対象の大きさの確認
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

agent-architecture-audit

無料日本語概要

AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。

  • アプリ内だけで起きる不調を調べたいとき
  • 過去の会話が混ざる原因を調査
  • ツールの未実行や実行の誤報を確認
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

agent-eval

無料日本語概要

実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。

  • 実際の開発課題でエージェントを比較
  • 新しいツールやモデルの導入前評価
  • エージェント更新後の性能確認
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

agent-harness-construction

無料日本語概要

AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。

  • エージェントのツールや入力形式の設計
  • ツールの結果と次の行動を明確にしたいとき
  • 安全な再試行と停止条件を定めたいとき
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

agent-introspection-debugging

無料日本語概要

AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。

  • 同じツール操作を繰り返す原因の調査
  • 会話の肥大化による品質低下の調査
  • ファイルパスや環境の食い違いの確認
affaan-m/ECC27.8万2026年10月12日 更新

agent-introspection-debugging

無料日本語概要

AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。

  • エージェントの連続失敗を診断したいとき
  • 同じツール操作のループ調査
  • 情報の蓄積による出力劣化の点検
affaan-m/ECC27.8万2026年10月5日 更新

affaan-m のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する