Communitygithub.com

founder-os

Claude Code用のマルチエージェントプリミティブ:コンセンサス、ディベート、ファンアウトリサーチ、スキル構築、計測最適化。

founder-os とは?

founder-osは、Claude Codeにマルチエージェント機能を追加するプラグインです。通常のClaude Codeが単一の回答しか提供しないのに対し、founder-osでは複数のエージェントに同じ質問を投げかけ、それらの回答を比較・集約することで、コンセンサス(合意点)、ディバージェンス(意見の相違)、アウトライアー(外れ値)を特定できます。これにより、単一の応答では得られない多角的な視点や、幻覚(ハルシネーション)のフィルタリング、真の判断ポイントの表面化が可能になります。プリミティブとして、複数エージェントへのポーリング(/stochastic)、エージェント間のディベート(/model-chat)、並列リサーチと統合(/fanout)、スキル構築(/skillbuilder)、自律的なコード最適化(/autoresearch)を提供し、Claude Code上で直接実行できます。開発者やAIエージェントユーザーは、これらのプリミティブを組み合わせることで、より堅牢で洞察に富んだ意思決定と自動化を実現できます。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/rhinehart514/founder-os/tree/main

お気に入りのAIに質問する

このエージェントスキルを事前に読み込んだ状態で新しいチャットを開きます。

ドキュメント

founder-os は何をしますか?

Claude Code用のマルチエージェントプリミティブ。

Claude Codeは一つの答えを返します。founder-osなら、複数のエージェントに質問し、コンセンサスを比較し、意見の相違を表面化し、有用な部分を合成できます。

claude plugin install rhinehart514/founder-os

まずはこちらをお試しください:

/founder-os:stochastic n=10 このプロジェクトにはPostgresとSQLiteのどちらを使うべきですか?

同じプロンプトで10のエージェントに問い合わせ、コンセンサス、相違点、外れ値を集約します。

プリミティブ

スキル機能
/stochasticN個のエージェント(デフォルト10)に同一プロンプトを送信。コンセンサス、相違点、外れ値を集約。
/model-chat5つのエージェントをディベートルームに生成。ラウンドロビンでターンを回し、共有履歴を保持し、シンセサイザーが統合。
/fanoutN人のリサーチャー(Sonnet)を並列にファンアウトし、Opusによる統合でファンイン。
/skillbuilder完璧なClaude Codeスキルを構築。既存のスキルを参考にし、正しい形式を確保し、真のインテリジェンスを追求。
/autoresearch自律的なヒルクライム。コードを読み、変異を生成し、測定し、保持または元に戻す、を繰り返す。

インストール

プラグインインストール

claude plugin install rhinehart514/founder-os

スキルは /founder-os:stochastic, /founder-os:model-chat, /founder-os:fanout, /founder-os:skillbuilder, /founder-os:autoresearch として利用可能になります。

直接インストール(短いスキル名)

npm i -g @rhinehart514/founder-os

またはソースから:

git clone https://github.com/rhinehart514/founder-os.git
cd founder-os && bash bin/install.sh

スキルは /stochastic, /model-chat, /fanout, /skillbuilder, /autoresearch として利用可能になります。

インストール後、Claude Codeを再起動してください。

使用法

/stochastic このユースケースにはPostgresとSQLiteのどちらを使うべきですか?
/stochastic n=5 レート制限の最善のアプローチは何ですか?

/model-chat このAPI設計は良いですか?
/model-chat agents=3 rounds=3 この機能をリリースすべきですか?

/fanout サーバーコンポーネントとクライアントコンポーネントのトレードオフは何ですか?
/fanout n=3 model=haiku このスタックの認証パターンをリサーチしてください

/skillbuilder 検証ゲートを備えたコードレビューのスキルを作成してください
/skillbuilder audit /stochastic

/autoresearch Lighthouseのスコアを最適化してください
/autoresearch バンドルサイズを縮小してください

なぜこれが機能するのか

同じモデルでも、異なる実行では出力が系統的に異なります。複数のエージェントに問い合わせることで、幻覚(ハルシネーション)をフィルタリングし(コンセンサス)、真の判断の分かれ目を表面化し(相違点)、単一パスでは見逃されるアイデアを捕捉します(外れ値)。

含まれるもの

skills/
  stochastic/SKILL.md
  model-chat/SKILL.md
  fanout/SKILL.md
  skillbuilder/SKILL.md
  autoresearch/SKILL.md
  autoresearch/templates/   # hill-climb ランナー、ダッシュボード、設定
agents/
  parent.md      # オーケストレーター
  qa.md          # 品質チェッカー
  researcher.md  # リサーチエージェント

ライセンス

MIT

関連スキル