gap-analysis
技術選定や競合分析を行う際に自律的にギャップ分析を行うメタスキルです。 複数の軸で類似概念を調査し、現行システムとのギャップを洗い出し、 なぜそのギャップが生じているのかを自問して戦略を立案します。
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill gap-analysis-hikaruegashira-agent-skills --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
## 目的 表面的な比較ではなく、ギャップの根本原因を理解し、付け焼き刃ではない本質的な改善戦略を立案する。 ## ギャップ分析フレームワーク ### 1. 分析軸の定義 単一の軸ではなく、複数の観点から対象を捉える。 <example> <input> 状況: 認証基盤のギャップ分析 </input> <thinking> 分析軸を網羅的に洗い出す： - 機能軸: 認証方式、MFA対応、SSO連携 - 品質軸: 可用性、レイテンシ、スケーラビリティ - 運用軸: 監視、ログ、障害対応 - セキュリティ軸: 暗号化、監査、コンプライアンス - コスト軸: 初期費用、運用費用、スケール時コスト </thinking> <output> ## 分析軸 | 軸 | 観点 | 重要度 | |----|------|--------| | 機能 | 何ができるか | 高 | | 品質 | どれだけ信頼できるか | 高 | | 運用 | どれだけ管理しやすいか | 中 | | セキュリティ | どれだけ安全か | 高 | | コスト | どれだけ費用対効果があるか | 中 | </output> </example> ### 2. 類似概念の調査 各軸において、業界標準や先行事例を調査する。 <example> <input> 状況: 現行のEC2ベース認証基盤とマネージドサービスの比較 </input> <thinking> この機能に関連する類似概念は何か： - Amazon Cognito: AWSマネージド認証 - Auth0: SaaS型認証プラットフォーム - Keycloak: OSS認証サーバー - Firebase Auth: Googleマネージド認証 それぞれがどのようにこの問題を解決しているか調査する。 </thinking> <output> ## 類似概念調査 | 概念 | アプローチ | 強み | 弱み | |------|-----------|------|------| | Cognito | AWSマネージド | AWS統合、スケーラビリティ | カスタマイズ制限 | | Auth0 | SaaS | 機能豊富、SDK充実 | コスト高、ベンダーロック | | Keycloak | OSS自前運用 | 柔軟性、コスト | 運用負荷 | | Firebase Auth | Googleマネージド | 導入容易 | AWS連携が弱い | **業界標準**: OAuth 2.0 / OIDC、SAML 2.0 **先行事例**: Netflix（自前基盤）、Spotify（Auth0採用） </output> </example> ### 3. ギャップの洗い出し 現行システムと類似概念との差分を特定する。 <example> <inpu
- 目的
- ギャップ分析フレームワーク
- 1. 分析軸の定義
- 分析軸
- 2. 類似概念の調査
- 類似概念調査
- 3. ギャップの洗い出し
- ギャップマトリクス
- 現行システムが優れている点
- 現行システムが劣っている点
- 4. 根本原因の自問
- 根本原因分析
- ギャップ1: MFA方式の制限
- ギャップ2: 可用性
What does the gap-analysis skill do?
技術選定や競合分析を行う際に自律的にギャップ分析を行うメタスキルです。 複数の軸で類似概念を調査し、現行システムとのギャップを洗い出し、 なぜそのギャップが生じているのかを自問して戦略を立案します。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill gap-analysis-hikaruegashira-agent-skills --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.