solopreneur-claude-skills は何をしますか？
ソロプレナー向けClaude Codeスキル：構造化ワークフロー（standard-process）、外部リポジトリ評価（repo-eval）、AIモデルベンチマーク（model-bench）、さらに証拠、セキュリティ、並列エージェント安全性、コミットに関する常時適用ルール。
!!! 重要：このスキルは現在、最初の開発段階にあります。ドキュメントは不完全で変更される可能性があります。実際のルールとプロンプトは ./rules/ および ./prompts/ ディレクトリにあります。
クイックスタート
このスキルを claude-code で使用するには、以下のコマンドを実行します：
claude code
次に、以下のようなコマンドを使用します：
/standard-process "私の要件はここに記述"
/repo-eval https://github.com/owner/repo
/model-bench --models gpt-4o claude-3.5-sonnet --task "FizzBuzz を実装"
スキル
このリポジトリは3つのカスタムスキルを提供します。
1. standard-process — 構造化された標準プロセス
目的： 複雑なタスクを計画可能なステップに分解し、ソロプレナーが迷子になったり重要な詳細を見逃したりするのを防ぎます。
使用方法：
/standard-process <タスクの説明>
動作の仕組み： Claude に段階的な計画（分析、実装、検証）を作成するよう促します。各ステップには完了条件（DoD）があります。
2. repo-eval — 外部リポジトリ評価
目的： ソロプレナーがオープンソースプロジェクトやクライアントのコードベースを迅速に評価できるようにします。
使用方法：
/repo-eval <リポジトリURL>
動作の仕組み： Claude はリポジトリをクローンし、構造、コード品質、セキュリティ、設計パターンを分析し、スコア付きのレポートを生成します。
3. model-bench — AIモデルベンチマーク
目的： コード生成タスクにおいて異なるAIモデルを比較します。
使用方法：
/model-bench --models <モデルリスト> --task <タスク>
動作の仕組み： Claude はタスクを実行し、各モデルの出力を収集し、品質と正確性を比較します。
ルール
./rules/ ディレクトリ内の .claude/rules/ に配置される常時適用ルール。
evidence.md— すべての主張に証拠を添えるよう要求します（例：コード、ログ、ソース）。推測は許可されません。security.md— 機密データ（APIキー、パスワード）がハードコードされるのを防ぎます。機密性の高い操作には常に確認を求めます。parallel-agent.md— 複数のエージェントが同時に動作する際の安全性を確保します（グローバル状態のロック、干渉の防止）。commits.md— 一貫性のあるコミットメッセージ（Conventional Commits）と、コミット前に変更をレビューすることを強制します。
インストール
# リポジトリをクローン
gh repo clone tungdd2710/solopreneur-claude-skills
# または手動でダウンロード
# ルールをコピー（Claude Code が自動的に読み込みます）
cp -r rules/* /path/to/your/project/.claude/rules/
# カスタムスキルを ~/.claude/skills/ にシンボリックリンク
mkdir -p ~/.claude/skills
ln -s $(pwd)/prompts ~/.claude/skills/
または、各プロジェクトの CLINE.md または CLAUDE.md ファイルに手動でルールを追加します。
貢献
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