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📦 Codebase Inspection

codebase-inspection

既存のコードベースを分析し、行数や使用言語、その比率などを詳細に把握するSkill。

⏱ よくある定型作業 半日 → 数分

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【Claude Code完全入門】誰でも使える/Skills活用法/経営者こそ使うべき ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Inspect codebases w/ pygount: LOC, languages, ratios.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

既存のコードベースを分析し、行数や使用言語、その比率などを詳細に把握するSkill。

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⚠️ 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. 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. 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. 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\

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
2026-05-17
取得日時
2026-05-17
同梱ファイル
1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

  • Codebase Inspection の使い方を教えて
  • Codebase Inspection で何ができるか具体例で見せて
  • Codebase Inspection を初めて使う人向けにステップを案内して

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

Codebase Inspection with pygount

Analyze repositories for lines of code, language breakdown, file counts, and code-vs-comment ratios using pygount.

When to Use

  • User asks for LOC (lines of code) count
  • User wants a language breakdown of a repo
  • User asks about codebase size or composition
  • User wants code-vs-comment ratios
  • General "how big is this repo" questions

Prerequisites

pip install --break-system-packages pygount 2>/dev/null || pip install pygount

1. Basic Summary (Most Common)

Get a full language breakdown with file counts, code lines, and comment lines:

cd /path/to/repo
pygount --format=summary \
  --folders-to-skip=".git,node_modules,venv,.venv,__pycache__,.cache,dist,build,.next,.tox,.eggs,*.egg-info" \
  .

IMPORTANT: Always use --folders-to-skip to exclude dependency/build directories, otherwise pygount will crawl them and take a very long time or hang.

2. Common Folder Exclusions

Adjust based on the project type:

# Python projects
--folders-to-skip=".git,venv,.venv,__pycache__,.cache,dist,build,.tox,.eggs,.mypy_cache"

# JavaScript/TypeScript projects
--folders-to-skip=".git,node_modules,dist,build,.next,.cache,.turbo,coverage"

# General catch-all
--folders-to-skip=".git,node_modules,venv,.venv,__pycache__,.cache,dist,build,.next,.tox,vendor,third_party"

3. Filter by Specific Language

# Only count Python files
pygount --suffix=py --format=summary .

# Only count Python and YAML
pygount --suffix=py,yaml,yml --format=summary .

4. Detailed File-by-File Output

# Default format shows per-file breakdown
pygount --folders-to-skip=".git,node_modules,venv" .

# Sort by code lines (pipe through sort)
pygount --folders-to-skip=".git,node_modules,venv" . | sort -t$'\t' -k1 -nr | head -20

5. Output Formats

# Summary table (default recommendation)
pygount --format=summary .

# JSON output for programmatic use
pygount --format=json .

# Pipe-friendly: Language, file count, code, docs, empty, string
pygount --format=summary . 2>/dev/null

6. Interpreting Results

The summary table columns:

  • Language — detected programming language
  • Files — number of files of that language
  • Code — lines of actual code (executable/declarative)
  • Comment — lines that are comments or documentation
  • % — percentage of total

Special pseudo-languages:

  • __empty__ — empty files
  • __binary__ — binary files (images, compiled, etc.)
  • __generated__ — auto-generated files (detected heuristically)
  • __duplicate__ — files with identical content
  • __unknown__ — unrecognized file types

Pitfalls

  1. Always exclude .git, node_modules, venv — without --folders-to-skip, pygount will crawl everything and may take minutes or hang on large dependency trees.
  2. Markdown shows 0 code lines — pygount classifies all Markdown content as comments, not code. This is expected behavior.
  3. JSON files show low code counts — pygount may count JSON lines conservatively. For accurate JSON line counts, use wc -l directly.
  4. Large monorepos — for very large repos, consider using --suffix to target specific languages rather than scanning everything.