docs: add native Japanese translation of ECC documentation (ja-JP)

Translate everything-claude-code repository to Japanese including:
- 17 root documentation files
- 60 agent documentation files
- 80 command documentation files
- 99 rule files across 18 language directories (common, angular, arkts, cpp, csharp, dart, fsharp, golang, java, kotlin, perl, php, python, ruby, rust, swift, typescript, web)
- 199 skill documentation files

Total: 455 files translated to Japanese with:
- Consistent terminology glossary applied throughout
- YAML field names preserved in English (name, description, etc.)
- Code blocks and examples untouched (comments translated)
- Markdown structure and relative links preserved
- Professional translation maintaining technical accuracy

This translation expands ECC accessibility to Japanese-speaking developers and teams.

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Claude
2026-05-16 20:12:58 +09:00
committed by Affaan Mustafa
parent b66ae3fbe0
commit ec9ace9c54
376 changed files with 48957 additions and 0 deletions

View File

@@ -0,0 +1,145 @@
---
name: agent-eval
description: カスタムタスクでコーディングエージェントClaude Code、Aider、Codex など)をヘッドツーヘッドで比較し、合格率、コスト、時間、一貫性のメトリクスを測定します
origin: ECC
tools: Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob
---
# エージェント評価スキル
再現可能なタスクでコーディングエージェントをヘッドツーヘッドで比較するための軽量 CLI ツールです。「どのコーディングエージェントが最適か?」という比較はすべて感覚に頼りがちです — このツールはそれを体系化します。
## 起動タイミング
- 自分のコードベースでコーディングエージェントClaude Code、Aider、Codex など)を比較する
- 新しいツールやモデルを採用する前にエージェントパフォーマンスを測定する
- エージェントがモデルやツールを更新した際にリグレッションチェックを実行する
- チームにデータに基づいたエージェント選択の判断を提供する
## インストール
> **注意:** agent-eval はソースを確認した後、リポジトリからインストールしてください。
## コアコンセプト
### YAML タスク定義
タスクを宣言的に定義します。各タスクは何をするか、どのファイルを操作するか、成功をどう判定するかを指定します:
```yaml
name: add-retry-logic
description: Add exponential backoff retry to the HTTP client
repo: ./my-project
files:
- src/http_client.py
prompt: |
Add retry logic with exponential backoff to all HTTP requests.
Max 3 retries. Initial delay 1s, max delay 30s.
judge:
- type: pytest
command: pytest tests/test_http_client.py -v
- type: grep
pattern: "exponential_backoff|retry"
files: src/http_client.py
commit: "abc1234" # 再現性のために特定コミットに固定
```
### Git ワークツリー分離
各エージェント実行は独自の git ワークツリーを取得します — Docker 不要。これにより再現性の分離が提供され、エージェントが互いに干渉したりベースリポジトリを破壊したりしません。
### 収集メトリクス
| メトリクス | 測定内容 |
|--------|-----------------|
| 合格率 | エージェントはジャッジをパスするコードを生成できたか? |
| コスト | タスクあたりの API 費用(利用可能な場合) |
| 時間 | 完了までのウォールクロック秒数 |
| 一貫性 | 繰り返し実行での合格率3/3 = 100% |
## ワークフロー
### 1. タスクの定義
タスクごとに 1 つの YAML ファイルを持つ `tasks/` ディレクトリを作成します:
```bash
mkdir tasks
# タスク定義を作成(上記のテンプレートを参照)
```
### 2. エージェントの実行
タスクに対してエージェントを実行します:
```bash
agent-eval run --task tasks/add-retry-logic.yaml --agent claude-code --agent aider --runs 3
```
各実行:
1. 指定されたコミットから新しい git ワークツリーを作成
2. エージェントにプロンプトを渡す
3. ジャッジ基準を実行
4. 合格・不合格、コスト、時間を記録
### 3. 結果の比較
比較レポートを生成します:
```bash
agent-eval report --format table
```
```
Task: add-retry-logic (3 runs each)
┌──────────────┬───────────┬────────┬────────┬─────────────┐
│ Agent │ Pass Rate │ Cost │ Time │ Consistency │
├──────────────┼───────────┼────────┼────────┼─────────────┤
│ claude-code │ 3/3 │ $0.12 │ 45s │ 100% │
│ aider │ 2/3 │ $0.08 │ 38s │ 67% │
└──────────────┴───────────┴────────┴────────┴─────────────┘
```
## ジャッジタイプ
### コードベース(決定論的)
```yaml
judge:
- type: pytest
command: pytest tests/ -v
- type: command
command: npm run build
```
### パターンベース
```yaml
judge:
- type: grep
pattern: "class.*Retry"
files: src/**/*.py
```
### モデルベースLLM-as-judge
```yaml
judge:
- type: llm
prompt: |
Does this implementation correctly handle exponential backoff?
Check for: max retries, increasing delays, jitter.
```
## ベストプラクティス
- **3〜5 タスクから始める** — おもちゃの例ではなく、実際のワークロードを代表するタスク
- **エージェントごとに少なくとも 3 試行実行する** — エージェントは非決定論的なので分散を把握する
- **タスク YAML でコミットを固定する** — 日や週をまたいで結果が再現可能になる
- **タスクごとに少なくとも 1 つの決定論的ジャッジを含める**(テスト、ビルド)— LLM ジャッジはノイズを加える
- **合格率と一緒にコストを追跡する** — 10 倍のコストで 95% のエージェントが正しい選択でない場合もある
- **タスク定義をバージョン管理する** — それらはテストフィクスチャであり、コードとして扱う
## リンク
- リポジトリ: [github.com/joaquinhuigomez/agent-eval](https://github.com/joaquinhuigomez/agent-eval)