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title: ユースケース
description: AIコードレビュー、バグ調査、リファクタリング、ドキュメント、オンボーディング、セキュリティ監査、アーキテクチャ分析に役立つRepomixの実践的なワークフローを紹介します。
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<script setup>
import YouTubeVideo from '../../../components/YouTubeVideo.vue';
</script>

# ユースケース

Repomixの強みは、ChatGPT、Claude、Gemini、Grokなどの様々なサブスクリプションサービスで、コストを気にすることなく、ファイル探索の必要性を排除した完全なコードベースコンテキストを提供できることです。これにより、分析が高速化され、多くの場合、より正確になります。

コードベース全体がコンテキストとして利用可能になることで、Repomixは実装計画、バグ調査、サードパーティライブラリのセキュリティチェック、ドキュメント生成など、幅広いアプリケーションを可能にします。


## 実際の使用例

### RepomixとAIアシスタント（Grokの例）
この動画では、RepomixのWebインターフェースを使用してGitHubリポジトリをAI読み取り可能な形式に変換し、戦略的計画とコード分析のためにGrokなどのAIアシスタントにアップロードする方法を示しています。

**ユースケース**: AIツール向けクイックリポジトリ変換
- WebインターフェースでパブリックGitHubリポジトリをパック
- 形式を選択：XML、Markdown、またはプレーンテキスト
- コードベース理解のためにAIアシスタントにアップロード

<YouTubeVideo video-id="XTifjfeMp4M" :start="488" />

### RepomixとSimon WillisonのLLM CLIツール
RepomixとSimon Willison's [llm CLI tool](https://github.com/simonw/llm)を組み合わせてコードベース全体を分析する方法を学びます。この動画では、リポジトリをXML形式にパッケージ化し、Q&A、ドキュメント生成、実装計画のために様々なLLMに送信する方法を示しています。

**ユースケース**: LLM CLIによる強化されたコードベース分析
- `repomix`コマンドでリポジトリをパッケージ化
- `--remote`フラグを使用してGitHubから直接パック
- `-f repo-output.xml`でLLMプロンプトに出力を添付

<YouTubeVideo video-id="UZ-9U1W0e4o" :start="592" />

### LLMコード生成ワークフロー
開発者がRepomixを使用してコードベース全体のコンテキストをClaudeやAiderなどのツールに送信する方法を学びます。これにより、AI駆動の段階的開発、よりスマートなコードレビュー、自動化されたドキュメンテーションが可能になり、プロジェクト全体の一貫性を維持できます。

**ユースケース**: AIアシスタンスによる効率的な開発ワークフロー
- 完全なコードベースコンテキストの抽出
- より良いコード生成のためのLLMへのコンテキスト提供
- プロジェクト全体での一貫性の維持

[完全なワークフローを読む →](https://harper.blog/2025/02/16/my-llm-codegen-workflow-atm/)

### LLM用ナレッジデータパック作成
著者らがRepomixを使用して、ブログ、ドキュメント、書籍などの執筆コンテンツをLLM互換フォーマットにパッケージ化し、読者がAIパワードQ&Aシステムを通じて専門知識と対話できるようにしています。

**ユースケース**: ナレッジ共有とインタラクティブドキュメント
- ドキュメントをAI対応フォーマットにパッケージ化
- コンテンツとのインタラクティブQ&Aを実現
- 包括的なナレッジベースの作成

[ナレッジデータパックについて詳しく学ぶ →](https://lethain.com/competitive-advantage-author-llms/)


## その他の例

### コード理解と品質

#### バグ調査
複数のファイルと依存関係にわたる問題の根本原因を特定するために、コードベース全体をAIと共有します。

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このコードベースにはサーバーにメモリリークの問題があります。アプリケーションは数時間稼働後にクラッシュします。コードベース全体を分析して、潜在的な原因を特定してください。
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#### 実装計画
コードベース全体のアーキテクチャと既存のパターンを考慮した包括的な実装アドバイスを取得します。

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このアプリケーションにユーザー認証を追加したいと思います。現在のコードベース構造を確認し、既存のアーキテクチャに適した最適なアプローチを提案してください。
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#### リファクタリング支援
コードベース全体の一貫性を保ちながらリファクタリングの提案を取得します。

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このコードベースは保守性を向上させるためにリファクタリングが必要です。既存の機能を保持しながら改善を提案してください。
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#### コードレビュー
プロジェクト全体のコンテキストを考慮した包括的なコードレビューです。

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このコードベースを徹底的なコードレビューとして確認してください。コードの品質、潜在的な問題、改善提案に焦点を当ててください。
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#### ドキュメント生成
コードベース全体をカバーする包括的なドキュメントを生成します。

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このコードベースの包括的なドキュメントを生成してください。APIドキュメント、セットアップ手順、開発者ガイドを含めてください。
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#### 知識抽出
コードベースから技術的知識とパターンを抽出します。

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このコードベースで使用されている主要なアーキテクチャパターン、設計決定、ベストプラクティスを抽出して文書化してください。
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#### コードベースオンボーディング
新しいチームメンバーがコードベース構造と主要概念を素早く理解できるよう支援します。

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このコードベースを理解する新しい開発者を支援しています。アーキテクチャの概要を提供し、主要コンポーネントとその相互作用を説明し、最初に確認すべき最重要ファイルを強調してください。
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### セキュリティと依存関係

#### 依存関係セキュリティ監査
サードパーティライブラリと依存関係のセキュリティ問題を分析します。

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このコードベースのすべてのサードパーティ依存関係を分析して、潜在的なセキュリティ脆弱性を特定し、必要に応じてより安全な代替手段を提案してください。
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#### ライブラリ統合分析
外部ライブラリがコードベースにどのように統合されているかを理解します。

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このコードベースが外部ライブラリとどのように統合されているかを分析し、保守性向上のための改善を提案してください。
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#### 包括的セキュリティスキャン
コードベース全体の潜在的なセキュリティ脆弱性を分析し、実行可能な推奨事項を取得します。

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このコードベースの包括的なセキュリティ監査を実行してください。SQLインジェクション、XSS、認証の問題、安全でないデータ処理などの一般的な脆弱性をチェックし、各発見事項に対する具体的な推奨事項を提供してください。
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### アーキテクチャとパフォーマンス

#### API設計レビュー
一貫性、ベストプラクティス、潜在的な改善のためのAPI設計をレビューします。

```
このコードベースのすべてのREST APIエンドポイントをレビューしてください。命名規則、HTTPメソッドの使用、レスポンス形式、エラーハンドリングの一貫性をチェックし、RESTベストプラクティスに従った改善を提案してください。
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#### フレームワーク移行計画
最新のフレームワークや言語への更新のための詳細な移行計画を取得します。

```
このコードベースを[現在のフレームワーク]から[ターゲットフレームワーク]に変換するためのステップバイステップの移行計画を作成してください。リスク評価、推定工数、推奨移行順序を含めてください。
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#### パフォーマンス最適化
パフォーマンスボトルネックを特定し、最適化の推奨事項を取得します。

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このコードベースのパフォーマンスボトルネックを分析してください。非効率なアルゴリズム、不要なデータベースクエリ、メモリリーク、キャッシュや最適化の恩恵を受けられる領域を探してください。
```

## 関連リソース

- [プロンプト例](/ja/guide/prompt-examples) - AI分析用のプロンプトテンプレート
- [出力フォーマット](/ja/guide/output) - AIモデルに最適な出力形式を選択
- [カスタム指示](/ja/guide/custom-instructions) - AI分析にコンテキストを追加
- [GitHubリポジトリの処理](/ja/guide/remote-repository-processing) - リモートリポジトリの分析