architectural-forensics
Master protocol for deconstructing agent frameworks to inform derivative system architecture. Use when (1) analyzing an agent framework's codebase comprehensively, (2) comparing multiple frameworks to select best practices, (3) designing a new agent system based on prior art, (4) documenting architectural decisions with evidence, or (5) conducting technical due diligence on AI agent implementations. This skill orchestrates sub-skills for data substrate, execution engine, cognitive architecture, and synthesis phases.
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o architectural-forensics.zip https://jpskill.com/download/18849.zip && unzip -o architectural-forensics.zip && rm architectural-forensics.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/18849.zip -OutFile "$d\architectural-forensics.zip"; Expand-Archive "$d\architectural-forensics.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\architectural-forensics.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
architectural-forensics.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
architectural-forensicsフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 8
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
[Skill 名] architectural-forensics
アーキテクチャフォレンジックプロトコル
エージェントフレームワークを分解し、派生システムのアーキテクチャに役立てます。
ミッション
ソフトウェアエンジニアリングの決定(どのように動作するか)と認知アーキテクチャの決定(どのように思考するか)を区別し、新しいシステムのための再利用可能なパターンを抽出します。
クイックスタート
# 1. コードベースをマッピングします(codebase-mapping スキルのスクリプトを使用)
python .claude/skills/codebase-mapping/scripts/map_codebase.py /path/to/framework --output codebase-map.json
# 2. コマンドで分析を実行します
/analyze-frameworks
プロトコルフェーズ
フェーズ 1: エンジニアリングシャーシ
ソフトウェア基盤を分析します。詳細なガイダンスについては、references/phase1-engineering.md を参照してください。
| 分析 | 注目ファイル | 出力 |
|---|---|---|
| データ基盤 | types.py, schema.py, state.py | 型付け戦略、ミューテーションパターン |
| 実行エンジン | runner.py, executor.py, agent.py | 非同期モデル、制御フローのトポロジー |
| コンポーネントモデル | base_*.py, interfaces.py | 抽象化の深さ、DI パターン |
| 弾力性 | executor.py, try/except ブロック | エラー伝播、サンドボックス化 |
フェーズ 2: 認知アーキテクチャ
エージェントの「ビジネスロジック」を抽出します。詳細なガイダンスについては、references/phase2-cognitive.md を参照してください。
| 分析 | 注目ファイル | 出力 |
|---|---|---|
| 制御ループ | agent.py, loop.py | 推論パターン、ステップ関数 |
| メモリ | memory.py, context.py | コンテキストアセンブリ、エビクションポリシー |
| ツールインターフェース | tool.py, functions.py | スキーマ生成、エラーフィードバック |
| ハーネス-モデルプロトコル | llm.py, adapters/, stream.py | ワイヤーフォーマット、ツール呼び出しエンコーディング、エージェントプリミティブ |
| マルチエージェント | orchestrator.py, router.py | 協調モデル、状態共有 |
フェーズ 3: 統合
実行可能な出力を生成します。
- ベストオブブリードマトリックス → フレームワーク比較表
- アンチパターンカタログ → 「繰り返さない」リスト
- 参照アーキテクチャ → 新しいフレームワーク仕様
実行ワークフロー
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ For Each Framework │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. codebase-mapping │
│ ↓ │
│ 2. Phase 1 Analysis (parallel) │
│ ├── data-substrate-analysis │
│ ├── execution-engine-analysis │
│ ├── component-model-analysis │
│ └── resilience-analysis │
│ ↓ │
│ 3. Phase 2 Analysis (parallel) │
│ ├── control-loop-extraction │
│ ├── memory-orchestration │
│ ├── tool-interface-analysis │
│ ├── harness-model-protocol │
│ └── multi-agent-analysis (if applicable) │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Synthesis │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 4. comparative-matrix │
│ 5. antipattern-catalog │
│ 6. architecture-synthesis │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
クイック分析(単一フレームワーク)
迅速な評価のために、最小限のパスを実行します。
codebase-mapping → execution-engine-analysis → control-loop-extraction → tool-interface-analysis
出力ディレクトリ構造
forensics-output/ # 作業/中間ファイル
├── .state/
│ ├── manifest.json
│ └── {framework}.state.json
└── frameworks/
└── {framework}/
├── codebase-map.json
├── phase1/*.md
└── phase2/*.md
reports/ # 最終成果物
├── frameworks/
│ └── {framework}.md # フレームワークの概要
└── synthesis/
├── comparison-matrix.md
├── antipatterns.md
├── reference-architecture.md
└── executive-summary.md
状態管理と再開
このプロトコルは、ステートフルで再開可能に設計されています。
- 冪等性: Orchestrator は
manifest.jsonで進捗を追跡し、completedとマークされたフレームワークはスキップします。 - クリーンな状態での再開: 実行が中断された場合、
in_progressとマークされたフレームワークは「古い」と見なされます。python scripts/state_manager.py reset-runningを使用して、それらをpendingに戻し、部分的な出力ディレクトリを削除することで、それらの項目についてクリーンな再開を保証します。
エージェントオーケストレーション
このスキルは、コンテキスト効率のために4層の階層を持つ特殊なエージェントを使用します。
Orchestrator
│
└── Framework Agents (並列、フレームワークごとに1つ)
│
└── Skill Agents (並列、スキルごとに1つ) [COORDINATORS]
│
└── Reader Agents (並列、ファイルクラスターごとに1つ) [EXTRACTORS]
│
└── Synthesis Agent (フレームワーク横断的な統合)
エージェントの役割
| エージェント | コンテキスト予算 | 読み取り | 生成 |
|---|---|---|---|
| Orchestrator | ~10K | 状態ファイル | 調整の決定 |
| Framework Agent | ~50K | スキル出力 | フレームワーク概要レポート |
| Skill Agent | ~25K | クラスター抽出 | スキル分析レポート |
| Reader Agent | ~20K | 1-5個のソースファイル | JSON抽出 (~2K) |
| Synthesis Agent | ~40K | 全フレームワークレポート | 比較マトリックス、アーキテクチャ仕様 |
主要なイノベーション: クラスターベースの読み取り
Reader Agent は、個々のファイルではなくファイルクラスター(1〜5個の関連ファイル)を読み取ります。
- クラスターは、階層、モジュールコホート、型+使用法、インターフェース+実装などの関係によってグループ化されます。
- ファイル間のパターン(継承、インポート、共有状態)が捕捉されます。
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Architectural Forensics Protocol
Deconstruct agent frameworks to inform derivative system architecture.
Mission
Distinguish between software engineering decisions (how it runs) and cognitive architecture decisions (how it thinks) to extract reusable patterns for new systems.
Quick Start
# 1. Map the codebase (uses codebase-mapping skill's script)
python .claude/skills/codebase-mapping/scripts/map_codebase.py /path/to/framework --output codebase-map.json
# 2. Run analysis via the command
/analyze-frameworks
Protocol Phases
Phase 1: Engineering Chassis
Analyze the software substrate. See references/phase1-engineering.md for detailed guidance.
| Analysis | Focus Files | Output |
|---|---|---|
| Data Substrate | types.py, schema.py, state.py | Typing strategy, mutation patterns |
| Execution Engine | runner.py, executor.py, agent.py | Async model, control flow topology |
| Component Model | base_*.py, interfaces.py | Abstraction depth, DI patterns |
| Resilience | executor.py, try/except blocks | Error propagation, sandboxing |
Phase 2: Cognitive Architecture
Extract agent "business logic". See references/phase2-cognitive.md for detailed guidance.
| Analysis | Focus Files | Output |
|---|---|---|
| Control Loop | agent.py, loop.py | Reasoning pattern, step function |
| Memory | memory.py, context.py | Context assembly, eviction policies |
| Tool Interface | tool.py, functions.py | Schema generation, error feedback |
| Harness-Model Protocol | llm.py, adapters/, stream.py | Wire format, tool call encoding, agentic primitives |
| Multi-Agent | orchestrator.py, router.py | Coordination model, state sharing |
Phase 3: Synthesis
Generate actionable outputs:
- Best-of-Breed Matrix → Framework comparison table
- Anti-Pattern Catalog → "Do Not Repeat" list
- Reference Architecture → New framework specification
Execution Workflow
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ For Each Framework │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 1. codebase-mapping │
│ ↓ │
│ 2. Phase 1 Analysis (parallel) │
│ ├── data-substrate-analysis │
│ ├── execution-engine-analysis │
│ ├── component-model-analysis │
│ └── resilience-analysis │
│ ↓ │
│ 3. Phase 2 Analysis (parallel) │
│ ├── control-loop-extraction │
│ ├── memory-orchestration │
│ ├── tool-interface-analysis │
│ ├── harness-model-protocol │
│ └── multi-agent-analysis (if applicable) │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Synthesis │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 4. comparative-matrix │
│ 5. antipattern-catalog │
│ 6. architecture-synthesis │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
Quick Analysis (Single Framework)
For rapid assessment, run the minimal path:
codebase-mapping → execution-engine-analysis → control-loop-extraction → tool-interface-analysis
Output Directory Structure
forensics-output/ # Working/intermediate files
├── .state/
│ ├── manifest.json
│ └── {framework}.state.json
└── frameworks/
└── {framework}/
├── codebase-map.json
├── phase1/*.md
└── phase2/*.md
reports/ # Final deliverables
├── frameworks/
│ └── {framework}.md # Framework summary
└── synthesis/
├── comparison-matrix.md
├── antipatterns.md
├── reference-architecture.md
└── executive-summary.md
State Management & Resumption
The protocol is designed to be stateful and resumable.
- Idempotency: The Orchestrator tracks progress in
manifest.jsonand will skip frameworks marked ascompleted. - Clean Slate Resumption: If a run is interrupted, frameworks marked as
in_progressare considered "stale". Usepython scripts/state_manager.py reset-runningto move them back topendingand delete their partial output directories, ensuring a clean restart for those items.
Agent Orchestration
This skill uses a 4-tier hierarchy of specialized agents for context efficiency:
Orchestrator
│
└── Framework Agents (parallel, one per framework)
│
└── Skill Agents (parallel, one per skill) [COORDINATORS]
│
└── Reader Agents (parallel, one per file cluster) [EXTRACTORS]
│
└── Synthesis Agent (cross-framework synthesis)
Agent Roles
| Agent | Context Budget | Reads | Produces |
|---|---|---|---|
| Orchestrator | ~10K | State files | Coordination decisions |
| Framework Agent | ~50K | Skill outputs | Framework summary report |
| Skill Agent | ~25K | Cluster extracts | Skill analysis report |
| Reader Agent | ~20K | 1-5 source files | JSON extract (~2K) |
| Synthesis Agent | ~40K | All framework reports | Comparison matrix, architecture spec |
Key Innovation: Cluster-Based Reading
Reader Agents read file clusters (1-5 related files) rather than individual files:
- Clusters are grouped by relationship: hierarchy, module cohort, type+usage, interface+impl
- Cross-file patterns (inheritance, imports, shared state) are captured in the extract
- This enables understanding architectural patterns that span multiple files
See:
references/orchestrator-agent.md— Top-level coordinationreferences/framework-agent.md— Per-framework analysis coordinationreferences/skill-agent.md— Skill coordination and cluster assignmentreferences/reader-agent.md— File cluster extractionreferences/synthesis-agent.md— Cross-framework synthesis
Sub-Skill Reference
| Skill | Purpose | Key Outputs |
|---|---|---|
codebase-mapping |
Repository structure | File tree, dependencies, entry points |
data-substrate-analysis |
Type system | Typing strategy, serialization |
execution-engine-analysis |
Control flow | Async model, event architecture |
component-model-analysis |
Extensibility | Abstraction patterns, DI |
resilience-analysis |
Error handling | Error propagation, sandboxing |
control-loop-extraction |
Reasoning loop | Pattern classification, step function |
memory-orchestration |
Context management | Assembly, eviction, tiers |
tool-interface-analysis |
Tool system | Schema gen, error feedback |
harness-model-protocol |
LLM interface layer | Wire format, encoding, agentic primitives |
multi-agent-analysis |
Coordination | Handoffs, state sharing |
comparative-matrix |
Comparison | Decision tables |
antipattern-catalog |
Tech debt | Do-not-repeat list |
architecture-synthesis |
New design | Reference spec |
同梱ファイル
※ ZIPに含まれるファイル一覧。`SKILL.md` 本体に加え、参考資料・サンプル・スクリプトが入っている場合があります。
- 📄 SKILL.md (9,051 bytes)
- 📎 references/framework-agent.md (4,367 bytes)
- 📎 references/orchestrator-agent.md (2,903 bytes)
- 📎 references/phase1-engineering.md (4,218 bytes)
- 📎 references/phase2-cognitive.md (6,075 bytes)
- 📎 references/reader-agent.md (12,509 bytes)
- 📎 references/skill-agent.md (7,882 bytes)
- 📎 references/synthesis-agent.md (9,336 bytes)