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sourcegraph-automation

作成者 ComposioHQ

sourcegraph-automation は、Claude エージェントが Composio Rube MCP 経由で Sourcegraph ワークフローを自動化するためのスキルです。最新のツールスキーマを検出し、Sourcegraph 接続を確認したうえで、検証済みの入力で実行できるよう支援します。

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追加日2026年7月12日
カテゴリーWorkflow Automation
インストールコマンド
npx skills add ComposioHQ/awesome-claude-skills --skill sourcegraph-automation
編集スコア

このスキルの評価は 66/100 で、ディレクトリ掲載には許容範囲ですが機能面は限定的です。利用者は、Rube MCP 経由で Sourcegraph 自動化を行うためのスキルであることを理解でき、試用に必要なセットアップ情報も得られます。ただし、充実した Sourcegraph ワークフローパックというより、動的なツール検出を包む軽量なラッパーとして捉えるのが適切です。

66/100
強み
  • 有効な frontmatter と明確な説明があり、Rube MCP/Composio 経由で Sourcegraph タスクを自動化するという用途が分かりやすく示されています。
  • Rube MCP エンドポイントの追加、RUBE_SEARCH_TOOLS の確認、RUBE_MANAGE_CONNECTIONS による Sourcegraph 接続の有効化など、前提条件とセットアップ手順が明示されています。
  • 実行前のツール検出を重視しているため、エージェントが古い Sourcegraph スキーマを使ってしまうリスクを抑えやすくなっています。
注意点
  • SKILL.md 以外にサポートファイル、スクリプト、参考資料、README がないため、導入可否はスキル内の短い手順説明に大きく依存します。
  • ワークフローは動的な RUBE_SEARCH_TOOLS による検出を前提としており、具体的な Sourcegraph タスク例や固定のツールスキーマは用意されていないようです。そのため、実行時に判断が必要になる場面があります。
概要

sourcegraph-automation skill の概要

sourcegraph-automation でできること

sourcegraph-automation は、Composio の Rube MCP server を通じて Sourcegraph 関連タスクを自動化するための Claude skill です。固定されたツール名や古くなった引数を前提にせず、まず Rube にある最新の Sourcegraph tool schema を検索し、Sourcegraph 接続を確認したうえで、正しい tool inputs を使って依頼されたワークフローを実行するようエージェントに指示します。

リポジトリ検索、コードインテリジェンス、Sourcegraph 関連の操作を、Composio の各 tool schema を手作業で調べずに、MCP 経由で AI エージェントに任せたい場合に向いています。

Sourcegraph と MCP を使うチームに向いているケース

この sourcegraph-automation skill は、すでに Sourcegraph を利用していて、Rube MCP 経由で接続できるチームに最も適しています。特に、実行したい Sourcegraph の操作が環境、アカウント権限、現在の Composio toolkit schema によって変わる可能性があるワークフロー自動化で役立ちます。

次のようなことをエージェントに任せたいユーザーに合います。

  • 実行前に利用可能な Sourcegraph tools を見つける。
  • 認証が有効かどうかを確認する。
  • 自然言語で書かれた Sourcegraph タスクを MCP tool calls に変換する。
  • 古いツール名を参照する壊れやすいプロンプトを避ける。

汎用プロンプトとの違い

汎用プロンプトでは「Sourcegraph を使ってコードベースを検索して」といった指示になりがちです。この skill は、より安全な実行パターンを追加します。まず RUBE_SEARCH_TOOLS でツールを見つけ、RUBE_MANAGE_CONNECTIONS で Sourcegraph 接続を確認し、そのうえで現在の schema に合うツールを呼び出します。

この違いは重要です。MCP tool definitions は変わる可能性があるためです。この skill の最も大切なルールは実務的です。tool parameters を推測しないこと。まず検索し、それから実行します。

導入前に知っておきたい制約

このリポジトリに含まれているのは単一の SKILL.md のみで、補助スクリプト、examples フォルダ、ローカルの test harness はありません。導入できるかどうかは、利用している MCP client が Rube をサポートしていること、そして Composio 経由で Sourcegraph 接続が有効になっていることに依存します。

スタンドアロンの CLI、Sourcegraph API wrapper、バッチ移行スクリプトを探しているなら、これは該当しません。sourcegraph-automation は、MCP 駆動の Sourcegraph 操作に向けたエージェント指示レイヤーです。

sourcegraph-automation skill の使い方

sourcegraph-automation のインストール前提

Claude skills に対応した環境に skill をインストールします。例:

npx skills add ComposioHQ/awesome-claude-skills --skill sourcegraph-automation

次に、MCP server endpoint を追加して、クライアント側で Rube MCP を設定します。

https://rube.app/mcp

skill が動作することを期待する前に、MCP tool の RUBE_SEARCH_TOOLS が利用可能か確認してください。続いて、toolkit sourcegraph を指定して RUBE_MANAGE_CONNECTIONS を使い、接続が ACTIVE でない場合は返された認証フローを完了します。

skill に渡すべき入力

sourcegraph-automation を安定して使うには、プロダクト名だけでなく、実際にやってほしい作業をエージェントに渡してください。次の情報を含めると効果的です。

  • コード検索、リポジトリの確認、調査などの Sourcegraph タスク。
  • リポジトリ名、org 名、コードシンボル、ファイルパス、検索語。
  • 要約、リンク、表、アクションプランなど、望ましい出力形式。
  • read-only mode や「設定を変更しない」などの安全上の制限。
  • ツール発見までで止めるのか、実行まで進めるのか。

弱いプロンプト: “Use Sourcegraph to check auth code.”

より良いプロンプト: “Using sourcegraph-automation, verify the Sourcegraph connection first, discover current tools, then search for OAuth token validation logic in acme/backend and summarize relevant files with Sourcegraph links. Do not make changes.”

初回利用時のおすすめワークフロー

まず composio-skills/sourcegraph-automation/SKILL.md を読んでください。これが唯一のソースファイルであり、運用パターンが書かれています。重要な流れは次のとおりです。

  1. 具体的な Sourcegraph ユースケースに対して RUBE_SEARCH_TOOLS を呼び出す。
  2. 発見や実行を続けるときは、返された session ID を再利用する。
  3. RUBE_MANAGE_CONNECTIONS で Sourcegraph 接続を確認する。
  4. 非アクティブな場合は、auth link を完了してから再試行する。
  5. 発見結果で返された tool slugs と fields だけを使う。
  6. 結果と、ツール上の制約があればユーザーへ報告する。

この流れは、セットアップ不備とタスク失敗を切り分けられるため、sourcegraph-automation の初回導入ガイドとして有効です。

実用的なプロンプト例

schema の推測を避けるよう、skill に明確に求めるプロンプトを使います。

“Use the sourcegraph-automation skill for Workflow Automation. First call RUBE_SEARCH_TOOLS for: [specific Sourcegraph task]. If the Sourcegraph connection is inactive, stop and tell me what auth step is needed. If active, run the matching tool with the discovered schema. Return [format] and include any assumptions.”

このように書くと、エージェントはいつ停止すべきか、いつ認証が必要か、最終回答をどう整えるべきかを判断しやすくなり、出力品質が上がります。

sourcegraph-automation skill FAQ

sourcegraph-automation は Composio ユーザー専用ですか?

実質的にはそうです。この skill は Composio の Rube MCP server と、そこから公開される Sourcegraph toolkit を前提に作られています。利用環境が MCP tools をサポートしていない、または Rube に接続できない場合、指示を実行するために必要なレイヤーがありません。

初心者でも使えますか?

MCP client がすでに設定済みであれば、初心者でも使えます。難しいのは Sourcegraph の概念そのものではなく、接続準備が整っているかどうかです。新規ユーザーは実作業を依頼する前に、まず RUBE_SEARCH_TOOLS が応答すること、そして RUBE_MANAGE_CONNECTIONS で Sourcegraph 接続が有効になっていることを確認してください。

Sourcegraph を直接使う場合と何が違いますか?

Sourcegraph を直接使う場合は、UI や API にアクセスします。sourcegraph-automation は、利用可能な Sourcegraph MCP tools を発見し、それらを正しく使うための反復可能な手順を AI エージェントに与えます。ワークフローに対して、現在どの tool schema を使うべきかをエージェントに判断させたいときに特に有用です。

sourcegraph-automation をインストールしないほうがよいケースは?

オフライン動作、MCP 以外の連携、十分に文書化されたコマンドラインユーティリティ、豊富な同梱サンプルが必要な場合は、インストールしないほうがよいでしょう。また、組織として Composio/Rube 経由で Sourcegraph を認可できない場合も避けるべきです。

sourcegraph-automation skill を改善する方法

タスク固有の文脈で sourcegraph-automation の結果を改善する

sourcegraph-automation の出力を最も早く改善する方法は、検索しやすい文脈を渡すことです。正確なリポジトリ名、必要に応じたブランチ、シンボル、エラーメッセージ、ファイル拡張子、Sourcegraph query constraints を含めてください。

入力が具体的であるほど、検索範囲が広がりすぎるのを防ぎ、技術的には正しいものの一般的すぎる発見に tool calls を浪費することを避けられます。

よくある失敗を避ける

最もよくある失敗は schema の推測です。エージェントが RUBE_SEARCH_TOOLS より先に Sourcegraph tool を呼び出そうとしたら、次のように軌道修正してください。“Search current Sourcegraph tool schemas first, then continue.”

そのほかによくある問題として、非アクティブな接続、曖昧なリポジトリ指定、権限を明確にしないまま書き込みに近い操作を求めるプロンプトがあります。より安全に使うには、タスクが read-only かどうか、認証確認後にエージェントが続行してよいかどうかを明記してください。

初回出力のあとに反復する

最初の実行後は、具体的な不足点にもとづいて絞り込みを依頼します。

  • “Narrow this to repositories under platform/ only.”
  • “Return only files changed in the last release area.”
  • “Convert the findings into a triage checklist.”
  • “Run another discovery query for code navigation tools, then continue.”

こうすることで、現在利用可能なツールに skill を結びつけたまま、最終回答の質を高められます。

skill をさらに強くするには

このリポジトリは、最小限の example library があるとより導入しやすくなります。たとえば、よくある Sourcegraph タスク、想定される discovery prompts、接続確認フローのサンプル、失敗時の扱い方の例です。それまでは、ユーザーは SKILL.md を信頼できる情報源として扱い、発見、接続検証、schema に忠実な実行を明示的に求めるプロンプトを書くべきです。

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