概要
https://techblog.zozo.com/entry/agent-skills-for-legacy-code-analysis
詳細内容
## Agent Skills導入で既存コード調査のリードタイムを2〜5日から数時間へ短縮 - ZOZO TECH BLOG
https://techblog.zozo.com/entry/agent-skills-for-legacy-code-analysis
レガシーコードの仕様調査ワークフローを**Claude Code**の**Agent Skills**で自動化し、数日要していた分析リードタイムを数時間へと大幅に短縮する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[Claude Code, Agent Skills, レガシーコード, システムリプレイス, 開発効率化]]
ZOZOTOWNのリプレイスプロジェクトにおける、**Claude Code**の新機能「**Agent Skills**」を活用した既存コード調査の自動化事例である。ドキュメントが乏しく属人化しやすいレガシーシステムの解析において、まず調査業務をテンプレートとして標準化し、その手順を**Agent Skills**（`SKILL.md`）に落とし込むことで、品質の安定と高速化を両立させている。
技術的な工夫として、**Slash Commands**をエントリーポイントとし、依存関係の特定・詳細分析・ファイル抽出・README生成といった一連のタスクを複数の**Skills**に分割。これにより、**LSP**が提供されない古い言語への対応や、コンテキスト肥大化を防ぐための処理の並列化、中間ドキュメントによる精度向上を実現している。導入の結果、従来2〜5日かかっていた調査リードタイムが数時間に短縮され、特に新規参画メンバーのキャッチアップコストが劇的に改善された。
一方で、著者はAIによる高速な調査が「人間の深い理解（コンテキスト）」を欠落させ、設計フェーズでの考慮漏れを招くリスクや、**ハルシネーション**の見落としについても言及している。これに対し、AIの出力を鵜呑みにせず、チームでの同期的な議論やチェックリスト化を組み合わせる運用の重要性を強調している。大規模なリプレイスを控えている、あるいはレガシーコードの解析に工数を奪われているエンジニアやマネージャーにとって、極めて実践的なガイドとなっている。