🛠️ 開発・MCP コミュニティ

github-to-skill

GitHubのリポジトリを検索し、質の高いライブラリを見つけたり、既存のプロジェクトを再利用可能なClaudeの機能（Skill）に変換したりするためのテンプレートを生成するSkill。

📜 元の英語説明(参考)

Search GitHub repositories and generate Claude Skills from them. Use this skill when users want to create a new skill based on an existing GitHub repository, need to find high-quality libraries for skill development, or want to transform a GitHub project into a reusable Claude capability. Supports repository search, quality filtering, and skill template generation.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

※ 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。

⚡ おすすめ: コマンド1行でインストール(60秒)

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。

🍎 Mac / 🐧 Linux

mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o github-to-skill.zip https://jpskill.com/download/9714.zip && unzip -o github-to-skill.zip && rm github-to-skill.zip

🪟 Windows (PowerShell)

$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/9714.zip -OutFile "$d\github-to-skill.zip"; Expand-Archive "$d\github-to-skill.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\github-to-skill.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 github-to-skill.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 → github-to-skill 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

⬇ .zip でダウンロード(推奨) ⬇ .skill 形式(上級者用) 元のソース ↗

⚠️ 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\

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: 1

📖 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。

GitHub to Skill Creator

GitHubリポジトリを自動的に発見し、Claude Skillに変換します。

概要

GitHubリポジトリを再利用可能なClaude Skillに変換します。

GitHubで高品質でアクティブなリポジトリを検索します。
リポジトリの構造とドキュメントを分析します。
適切な構造を持つスキルテンプレートを生成します。
すぐに使用できるスキルをパッケージ化します。

ワークフロー決定木

User Request
    ↓
Does user have a specific repo in mind?
    ├─ YES → Generate skill template directly
    │         (use generate_skill_template.py)
    │
    └─ NO → Search GitHub first
             1. Ask clarifying questions
             2. Run repository search
             3. Present TOP 5-10 options
             4. User selects repo
             5. Generate skill template

フェーズ1：リポジトリの検索と推奨

ステップ1：要件の理解

ユーザーに以下を尋ねます。

どのような機能が必要ですか？
希望するプログラミング言語はありますか？
特定の要件（ライセンス、アクティビティレベル）はありますか？

ステップ2：GitHubの検索

適切なフィルターを使用して検索スクリプトを使用します。

# Basic search
python3 scripts/search_github_repos.py "PDF processing"

# With language filter
python3 scripts/search_github_repos.py "image manipulation" --language python

# High quality, recently updated
python3 scripts/search_github_repos.py "REST API" --min-stars 500 --sort updated

# Save results for analysis
python3 scripts/search_github_repos.py "data processing" --output results.json

ステップ3：結果の提示

結果を明確なテーブル形式で表示します。

#	Repository	Stars	Updated	Language	Description	Recommendation
1	owner/repo	2500	2024-01	Python	Brief desc	⭐ High quality, active

品質基準

リポジトリを推奨する際は、以下を確認してください。

✅ アクティブなメンテナンス: 6ヶ月以内に更新されている
✅ 品質指標: 100以上のスター、優れたドキュメント
✅ 明確なAPI: 明確に定義されたインターフェースと例
✅ ライセンス: 寛容なライセンス（MIT、Apache、BSD）

フェーズ2：スキルテンプレートの生成

ステップ1：リポジトリの分析

ユーザーがリポジトリを選択した後：

# Generate skill template
python3 scripts/generate_skill_template.py owner/repository

# Custom output directory
python3 scripts/generate_skill_template.py owner/repository --output ./skills

ステップ2：生成された構造の確認

ジェネレーターは以下を作成します。

skill-name/
├── SKILL.md              # Ready to customize
├── scripts/
│   └── example.py        # Starter code
└── references/           # For additional docs

ステップ3：スキルのカスタマイズ

SKILL.mdの更新:

フロントマターの説明を編集します（いつ使用するかを具体的に記述します）。
[TODO]項目を実際のコンテンツに置き換えます。
明確な使用例を追加します。
構成オプションをドキュメント化します。

コアロジックの実装:

scripts/にラッパースクリプトを記述します。
エラーを適切に処理します。
ロギングとユーザーフィードバックを追加します。

参考文献の追加:

APIドキュメント
構成例
トラブルシューティングガイド

ステップ4：テストとパッケージ化

# Test the skill
# [Manual testing steps]

# Package the skill
cd ../skill-creator
python3 scripts/package_skill.py ../skill-name

使用例

例1：ユーザーが何を求めているかを知っている場合

ユーザー: "pdfplumberリポジトリからスキルを作成してください"

アクション:

python3 scripts/generate_skill_template.py jsvine/pdfplumber

例2：ユーザーがガイダンスを必要とする場合

ユーザー: "PDF処理機能を追加したい"

アクション:

質問: "どのような種類のPDF処理ですか？（抽出、操作、フォーム入力）"
検索: python3 scripts/search_github_repos.py "PDF extraction" --language python
長所/短所とともに上位5つのオプションを提示します。
選択をガイドし、テンプレートを生成します。

例3：適切なリポジトリが見つからない場合

ユーザー: "量子コンピューティングシミュレーションが必要です"

アクション:

検索により、限定的または古いリポジトリが明らかになります。
代替案を提案します。
- 複数の小さなライブラリを組み合わせる
- skill-creatorで最初から作成する
- 代わりにWeb APIを使用する

ベストプラクティス

検索戦略

広範囲から始める: 一般的な用語を使用します（"PDF processing"）
絞り込む: フィルターを追加します（--language、--min-stars）
バリエーションを試す: "PDF extract"、"PDF parse"、"document processing"

リポジトリの評価

推奨する前に以下を確認してください。

最後のコミット: 6ヶ月以内
Issueの比率: オープン/クローズの比率が低いことは、良好なメンテナンスを示します。
ドキュメント: README、例、APIドキュメント
ライセンス: 寛容な使用のためにMIT/Apacheを推奨

スキル設計の原則

焦点を絞る: スキルごとに1つの主要な目的
最小限の依存関係: 広く使用されているライブラリを推奨
明確なエラーメッセージ: ユーザーのトラブルシューティングを支援
徹底的にテストする: パッケージ化する前に検証する

トラブルシューティング

リポジトリが見つかりません

検索語句を広げる
最小スター数のしきい値を下げる
異なるプログラミング言語を試す

GitHub APIレート制限

GitHubトークンを作成する: https://github.com/settings/tokens
GITHUB_TOKEN環境変数を設定する
または--tokenパラメーターを使用する

生成されたスキルが機能しない

リポジトリに明確なAPI/使用パターンがあることを確認する
依存関係がインストール可能であることを確認する
スクリプトのエラーメッセージを確認する

依存関係

pip install requests

オプション（GitHub APIレート制限の場合）：

GitHub personal access token

リソース

GitHub Search: https://github.com/search
GitHub API Docs: https://docs.github.com/en/rest
Skill Creation Guide: skill-creatorのreferences/で入手可能

📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開

GitHub to Skill Creator

Automatically discover GitHub repositories and convert them into Claude Skills.

Overview

Transforms any GitHub repository into a reusable Claude Skill by:

Searching GitHub for high-quality, active repositories
Analyzing repository structure and documentation
Generating skill templates with proper structure
Packaging ready-to-use skills

Workflow Decision Tree

User Request
    ↓
Does user have a specific repo in mind?
    ├─ YES → Generate skill template directly
    │         (use generate_skill_template.py)
    │
    └─ NO → Search GitHub first
             1. Ask clarifying questions
             2. Run repository search
             3. Present TOP 5-10 options
             4. User selects repo
             5. Generate skill template

Phase 1: Repository Search & Recommendation

Step 1: Understand Requirements

Ask the user:

What functionality do you need?
Any preferred programming language?
Specific requirements (license, activity level)?

Step 2: Search GitHub

Use the search script with appropriate filters:

# Basic search
python3 scripts/search_github_repos.py "PDF processing"

# With language filter
python3 scripts/search_github_repos.py "image manipulation" --language python

# High quality, recently updated
python3 scripts/search_github_repos.py "REST API" --min-stars 500 --sort updated

# Save results for analysis
python3 scripts/search_github_repos.py "data processing" --output results.json

Step 3: Present Results

Display results in a clear table format:

#	Repository	Stars	Updated	Language	Description	Recommendation
1	owner/repo	2500	2024-01	Python	Brief desc	⭐ High quality, active

Quality Criteria

When recommending repositories, ensure:

✅ Active maintenance: Updated within 6 months
✅ Quality indicators: 100+ stars, good documentation
✅ Clear API: Well-defined interfaces and examples
✅ License: Permissive license (MIT, Apache, BSD)

Phase 2: Skill Template Generation

Step 1: Analyze Repository

After user selects a repository:

# Generate skill template
python3 scripts/generate_skill_template.py owner/repository

# Custom output directory
python3 scripts/generate_skill_template.py owner/repository --output ./skills

Step 2: Review Generated Structure

The generator creates:

skill-name/
├── SKILL.md              # Ready to customize
├── scripts/
│   └── example.py        # Starter code
└── references/           # For additional docs

Step 3: Customize the Skill

Update SKILL.md:

Edit frontmatter description (be specific about when to use)
Replace [TODO] items with actual content
Add clear usage examples
Document configuration options

Implement Core Logic:

Write wrapper scripts in scripts/
Handle errors gracefully
Add logging and user feedback

Add References:

API documentation
Configuration examples
Troubleshooting guides

Step 4: Test & Package

# Test the skill
# [Manual testing steps]

# Package the skill
cd ../skill-creator
python3 scripts/package_skill.py ../skill-name

Usage Examples

Example 1: User Knows What They Want

User: "Create a skill from pdfplumber repository"

Action:

python3 scripts/generate_skill_template.py jsvine/pdfplumber

Example 2: User Needs Guidance

User: "I want to add PDF processing capabilities"

Action:

Ask: "What type of PDF processing? (extraction, manipulation, form filling)"
Search: python3 scripts/search_github_repos.py "PDF extraction" --language python
Present TOP 5 options with pros/cons
Guide selection and generate template

Example 3: No Suitable Repository Found

User: "I need quantum computing simulation"

Action:

Search reveals limited/old repositories
Suggest alternatives:
- Combine multiple smaller libraries
- Create from scratch with skill-creator
- Use web APIs instead

Best Practices

Search Strategy

Start broad: Use general terms ("PDF processing")
Narrow down: Add filters (--language, --min-stars)
Try variations: "PDF extract", "PDF parse", "document processing"

Repository Evaluation

Check these before recommending:

Last commit: Within 6 months
Issues ratio: Low open/closed ratio indicates good maintenance
Documentation: README, examples, API docs
License: Prefer MIT/Apache for permissive use

Skill Design Principles

Keep it focused: One primary purpose per skill
Minimal dependencies: Prefer widely-used libraries
Clear error messages: Help users troubleshoot
Test thoroughly: Verify before packaging

Troubleshooting

No repositories found

Broaden search terms
Reduce minimum stars threshold
Try different programming languages

GitHub API rate limit

Create GitHub token: https://github.com/settings/tokens
Set GITHUB_TOKEN environment variable
Or use --token parameter

Generated skill doesn't work

Verify repository has clear API/usage patterns
Check dependencies are installable
Review error messages in scripts

Dependencies

pip install requests

Optional (for GitHub API rate limits):

GitHub personal access token

Related Skills

skill-creator: Create skills from scratch
pdf-to-ppt: Example of a generated skill

Resources

GitHub Search: https://github.com/search
GitHub API Docs: https://docs.github.com/en/rest
Skill Creation Guide: Available in skill-creator references/

github-to-skill

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

🎯 このSkillでできること

📦 インストール方法 (3ステップ)

📖 Skill本文(日本語訳)

GitHub to Skill Creator

概要

ワークフロー決定木

フェーズ1：リポジトリの検索と推奨

ステップ1：要件の理解

ステップ2：GitHubの検索

ステップ3：結果の提示

品質基準

フェーズ2：スキルテンプレートの生成

ステップ1：リポジトリの分析

ステップ2：生成された構造の確認

ステップ3：スキルのカスタマイズ

ステップ4：テストとパッケージ化

使用例

例1：ユーザーが何を求めているかを知っている場合

例2：ユーザーがガイダンスを必要とする場合

例3：適切なリポジトリが見つからない場合

ベストプラクティス

検索戦略

リポジトリの評価

スキル設計の原則

トラブルシューティング

依存関係

関連スキル

リソース

GitHub to Skill Creator

Overview

Workflow Decision Tree

Phase 1: Repository Search & Recommendation

Step 1: Understand Requirements

Step 2: Search GitHub

Step 3: Present Results

Quality Criteria

Phase 2: Skill Template Generation

Step 1: Analyze Repository

Step 2: Review Generated Structure

Step 3: Customize the Skill

Step 4: Test & Package

Usage Examples

Example 1: User Knows What They Want

Example 2: User Needs Guidance

Example 3: No Suitable Repository Found

Best Practices

Search Strategy

Repository Evaluation

Skill Design Principles

Troubleshooting

Dependencies

Related Skills

Resources