重いLSP serverを必要とせず、AI Agentが静的コード分析、シンボルインデックス作成、コールグラフ分析を行えるようにするオープンソースのコードインテリジェンスツールです。
インストール＆ダウンロード
1. ClawHub CLI
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install codebytelens
2. 手動インストール
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル
3. プロンプトのインストール
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って codebytelens をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。
ダウンロードをご希望ですか？
ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
CodeByteLens とは？
CodeByteLensは、Openclaw Skillsに最適化された非常に効率的なコードインテリジェンスツールキットです。Claude Code LSPToolのアーキテクチャパターンに触発され、100%オープンソースのサーバーレスな代替手段を提供します。検索用のripgrep、型チェック分析用のpyright、そしてAST解析といった高性能コンポーネントを使用して構築されており、ワークスペースから直接、電光石火の速さでリポジトリ診断を行います。
完全に動作するLSP engineを要求する従来の構成とは異なり、CodeByteLensは完全にローカルで箱から出してすぐに使用できます。ローカルファイル、定義、コードコールグラフを開発エコシステムに即座に提供することで、このツールはコードベースとのやり取りを効率化し、ペースの速いAIワークフローや安全なローカル環境に最適です。
CodeByteLens のユースケース
- AI駆動のコード探索: コードベースの深いコンテキストマッピングを提供し、Openclaw Skillsを実行するAgentが関数、クラス、メソッドシグネチャを即座に見つけられるようにします。
- LSP不要のリソース管理: dockerコンテナ、VM、軽量なCIマシンなど、リソースが制限された環境において、重いserverの要件を回避することで開発を最適化します。
- ローカルコード監査とリファクタリング: 自動化された依存関係追跡とコールグラフの可視化をサポートし、複雑なコードベースのリファクタリングを安全に行えるようにします。
- 迅速な型チェック: pyrightを使用したローカルの型安全性スキャンにより、自動化された品質管理パイプラインを実現します。
CodeByteLens の仕組み
- クエリ開始: ユーザーまたはAIコーディングAgentがローカル分析スクリプトを実行し、目的のモード（シンボル、定義、呼び出し、または複雑度）と対象のソースコードパスを指定します。
- ローカルリポジトリのgrep: トークンマッピングのために、ripgrepが超高速の文字列および正規表現マッチングを実行し、ファイル全体から宣言場所や使用箇所を特定します。
- 構文木解析: CodeByteLensはローカル構文解析を使用して対象ファイルを解析し、定義されたシンボル、構造定義、クラスを分かりやすいレイアウトに抽出します。
- 型検査: Pyrightがバックグラウンドで静かに動作して型を解決し、型の不一致警告を特定し、要求に応じてホバーと同等のデータを収集します。
- コールグラフのモデリング: システムが関数呼び出しとimport文を動的に追跡し、プログラムの制御フローを表す実行可能な階層構造を組み立てます。
CodeByteLens のセットアップ
以下の手順に従って、このスキルをOpenclaw Skillsエコシステムに構成・統合してください。
Requirements
実行環境でpython3が利用可能であることを確認してください。型チェック検証を有効にするには、pyrightユーティリティもインストールする必要があります：
pip install pyright
Execution Commands
スキルフォルダ内のスクリプトを使用して、Pythonベースの分析インターフェースを実行してください：
# ファイルのシンボルとクラスを構造化
python3 scripts/analyze.py symbols path/to/file.py
# 関数とクラスの宣言を追跡
python3 scripts/analyze.py define "ClassName.method" path/to/
# 関数呼び出し階層を生成
python3 scripts/analyze.py calls path/to/file.py
# コード品質と複雑度の指標を出力
python3 scripts/analyze.py complexity path/to/file.py
CodeByteLens のデータスキーマとタクソノミー
出力パラメータは、AIシステムやCLIスクリプトで迅速に利用できるように構造化されています。CodeByteLensは、実行された操作に基づいて適切にフォーマットされた構造化データを出力します。
| 分析モード | 入力コンテキスト | 返される出力詳細 |
|---|---|---|
symbols |
対象Pythonファイルパス | 変数、メソッド、関数、および場所を含む完全な概要。 |
define |
対象Tokenと検索パス | クラスまたはメソッドが存在するファイルパス、絶対行番号、およびコンテキスト行。 |
calls |
対象Pythonファイル | 構造的なimportチャートとメソッド間の呼び出しを示す完全なリスト。 |
complexity |
対象Pythonファイル | 可読性、循環的複雑度、ネストレベルに関する定量的指標。 |
CodeByteLens の高度な機能
- LSP不要: ポート構成、バックグラウンドプロセス、またはLSPプロトコルのオーバーヘッドを管理することなく、完全なIDEレベルのインデックス作成機能を提供します。
- 超強力なコード検索: ripgrepパターンを活用し、ミリ秒単位でグローバルにシンボル参照を解決します。
- AI Agentへのコンテキスト供給: Openclaw Skills Agentにコンテキスト配列を供給するようにカスタム構築されており、モデルが最小限のトークン消費でクラス属性をマッピングできるようにします。
- 動的依存関係ツリー: 呼び出し関係を自動的に図式化し、構造分析やリファクタリングワークフローのための安全なフレームワークを提供します。
SKILL.md
ローディング
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