AlphaMoatによると、2026-09時点でNode.js Project Architectureのダウンロード数は1,729、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,627位、開発では577件中546位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 40 | 1729 | - | - |
| SkillHub ↗ | 304 | 1692 | - | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
ルート、共通処理、DB、画面資産を分け、実行時設定と管理編集の例を示します。ゲーム、ツール、ライブラリーを扱います。共有設定に秘密を入れず、公開項目を限定し、管理変更を認証・検証してから本番へ適応します。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1729 | — | - |
| 2026-08 | 1542 | +19.2% | - |
| 2026-07 | 1294 | +22.4% | - |
| 2026-06 | 1057 | +19.3% | - |
| 2026-05 | 886 | — | - |
| 2026-03 | 646 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: nodejs-project-arch description: Node.js project architecture standards for AI-assisted development. Enforces file splitting (<400 lines), config externalization, route modularization, and admin dashboards. Use when creating new Node.js projects, refactoring large single-file codebases, or when AI context window is being consumed by oversized files. Covers H5 games (Canvas/Phaser/Matter.js), data tools (crawlers/scrapers), content platforms, monitoring dashboards, API services, and SDK libraries. --- # Node.js Project Architecture for AI-Friendly Development Architecture standards that keep files small enough for AI agents to read/edit without blowing the context window. ## Core Rules
- Single file max **400 lines**, `index.html` max **200 lines**, `server.js` entry max **100 lines**
- All tunable values in `config.json`, loaded at runtime, editable via admin dashboard
- Backend: `routes/` by domain, `services/` for shared logic, `db.js` for database
- Frontend: HTML skeleton only, JS/CSS in separate files
- Every project gets `admin.html` + `routes/admin.js` for config hot-reload
## Project Type Selection
Determine project type, then read the corresponding reference:
| Type | Signals | Reference |
|------|---------|-----------|
| **H5 Game** | Canvas, Phaser, Matter.js, game loop, sprites | [references/game.md](references/game.md) |
| **Data Tool** | Crawler, scraper, scheduler, data sync, analytics | [references/tool.md](references/tool.md) |
| **Content/Utility** | Generator, library, publisher, file processing | [references/tool.md](references/tool.md) |
| **Dashboard/Monitor** | Charts, real-time, alerts, metrics | [references/tool.md](references/tool.md) |
| **API Service** | REST endpoints, middleware, microservice | [references/tool.md](references/tool.md) |
| **SDK/Library** | Shared module, build step, multi-consumer | [references/sdk.md](references/sdk.md) |
## Quick Start (All Types)
1. Identify project type from table above
2. Read the corresponding reference file
3. Create directory structure per the reference
4. Extract hardcoded values → `config.json`
5. Split large files by function (each <400 lines)
6. Add `routes/admin.js` + `admin.html`
7. Frontend: `config.js` fetches `/api/config` at startup, code reads `GAME_CONFIG.xxx` or `APP_CONFIG.xxx`
8. Test locally → backup → deploy
## config.json Pattern (Universal)
```javascript
// Server: load and serve config
const config = JSON.parse(fs.readFileSync('./config.json', 'utf8'));
app.get('/api/config', (req, res) => {
const safe = { ...config };
delete safe.admin; // strip secrets
res.json(safe);
});
// Admin: hot-reload
app.post('/admin/config', requireAdmin, (req, res) => {
fs.writeFileSync('./config.json.bak', fs.readFileSync('./config.json'));
fs.writeFileSync('./config.json', JSON.stringify(req.body, null, 2));
Object.assign(config, req.body);
res.json({ ok: true });
});
```
## Admin Dashboard Pattern (Universal)
`admin.html` auto-generates form from config structure:
- Password login (`x-admin-password` header)
- Visual config editor with save + hot-reload
- Stats overview (users/data/uptime)
- Config backup history + restore
## Why This Matters
Large single files consume massive context tokens when AI reads them:
- 3000-line file → ~40K tokens per read (20% of 200K window)
- 200-line module → ~2.7K tokens per read (1.3% of window)
- **Result: 10-15 productive rounds vs 3-5 before context compression**
gh コマンドラインで GitHub の PR チェック、ワークフロー実行、API 照会を扱うスキルです。
16 の検索エンジンをまとめて使え、API キーが不要な検索スキルです。
コマンドラインから MCP サーバーとツールを一覧、設定、認証、呼び出しします。
Generate valid Mermaid diagrams like flowcharts, sequence diagrams, mind maps, ER diagrams, or user journeys from text or product descriptions.
管理された OAuth で YouTube Data API に接続し、動画検索とチャンネル管理を行います。
管理された OAuth 接続で GitHub REST API にアクセスします。
計画、実装、検証、テストをカバーするコーディング作業のスキルです。
Docker の基本コマンドとコンテナ作業をまとめたスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。