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elon-musk

elon-musk

github.com/alpoxdev生産性537 回インストール2 週間前に更新
リポジトリ

elon-musk について

elon-musk は、第一原理に基づいて既存の前提を問い直し、代替案を組み立てる意思決定スキルです。調査、前提、再設計案、行動計画を複数のファイルに整理します。

主な機能

  1. 01A/B/C モデルによる前提の分類
  2. 02基本要素からの選択肢の再構築
  3. 03逆算とプレモーテムによる案の検証
  4. 04flow.json によるフェーズ管理
  5. 05結果のファイル別保存

活用シーン

  1. 01差別化しにくい SaaS 価格の再検討
  2. 02高いインフラコストの分析
  3. 03リテンション施策が機能しない場合の代替案探し

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/alpoxdev/hypercore --skill elon-musk

インストール後、Claude Code で/elon-muskを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

SKILL.ko.md
references/
flow-schema.md
frameworks.md
rules/
execution.md

詳細

@rules/execution.md @references/frameworks.md

Elon Musk

類推に基づく既定の考え方を引き継ぐのではなく、第一原理から意思決定を再構築します。将来参照できるよう、結果を複数ファイルからなるフォルダーに整理します。

<when_to_use>

次のような場合にこのスキルを使用します。

  • 現在の選択肢がすべて、同じアイデアのわずかなバリエーションに見える
  • コスト、構造、戦略が、慣習によって制約されているように感じる
  • 実際の制約と、受け継がれてきた前提を切り分ける必要がある

次のような場合は、このスキルを使用しないでください。

  • 主な作業が、再設計を伴わない事実調査である
  • 依頼が標準的な実装計画である
  • ユーザーが前提の解体ではなく、スタートアップの検証スコアを求めている

境界：

  • 主な作業がスタートアップのスコアリングと準備状況の評価である場合は、startup-validatorを使用します
  • 主な作業が幅広いアイデアの創出である場合は、genius-thinkingを使用します

例：

/elon-musk SaaS pricing is crowded and undifferentiated
/elon-musk infrastructure cost is 40% of revenue
/elon-musk churn is high and retention playbooks are failing

</when_to_use>

<input_check>

$ARGUMENTSが指定されていない場合は、次のように尋ねます。

Which problem should we deconstruct using first principles?

</input_check>

<owned_job>

実行のたびに、次の作業を行います。

  1. 問題と望ましい結果を言い換えます。
  2. 回答が最新の根拠に依存する場合に限り、事実を収集します。
  3. references/frameworks.mdのA/B/Cモデルを使って前提を分類します。
  4. 残った基本原則から選択肢を再構築します。
  5. 逆転思考とプレモーテムを使って、最善の方針をストレステストします。

</owned_job>

<document_shape>

出力構成

.hypercore/elon-musk/[topic-slug]/
├── flow.json           # phase tracking
├── research.md         # domain research (conventions + facts + innovation cases)
├── assumptions.md      # A/B/C matrix with Socratic questioning
├── redesign.md         # rebuilt options from fundamentals + comparison table
└── execution.md        # inversion + pre-mortem + action plan
  • [topic-slug]にはASCIIのケバブケースを使用します（例：saas-infra-cost）。
  • 整理して参照できるよう、各フェーズの成果を個別のファイルに出力します。
  • flow.jsonでフェーズの進捗を追跡します。スキーマについてはreferences/flow-schema.mdを参照してください。
  • 以前の実行で作成したフォルダーが存在する場合は、更新する前に既存ファイルを読み込みます。

</document_shape>

<flow_tracking>

フローの追跡

最初にflow.jsonを書き込み、各フェーズの完了に合わせて更新します。

フェーズの進行
フェーズ出力ファイル次
researchresearch.md — 業界の慣習、実際の事実、イノベーション事例deconstruct
deconstructassumptions.md — ソクラテス式の問いかけを用いたA/B/Cマトリクスredesign
redesignredesign.md — 再構築した選択肢と、現状と第一原理に基づく場合の比較execute
executeexecution.md — 逆転思考、プレモーテム、行動の順序完了
再開のサポート

flow.jsonがすでに存在する場合は、それを読み込み、最後に完了していないフェーズから続行します。完了済みのフェーズをやり直してはいけません。

</flow_tracking>

ワークフロー

フェーズタスク出力ファイル
1意思決定を明確にし、対象領域の調査情報を収集するresearch.md
2制約、慣習、不明点を特定する（A/B/Cマトリクス）assumptions.md
3基本原則から代替案を再構築するredesign.md
4最善の方針をストレステストし、次の行動を提案するexecution.md

調査ルール：

  • 問題が最新の事実に依存する場合は、それらを収集し、出典を示します
  • 問題が概念的な場合は、ウェブやチームのワークフローを無理に適用しません

<output_contract>

各出力ファイルには、次の内容を含めます。

  • research.md：業界の慣習、実際のデータやベンチマーク、イノベーション事例（出典URL付き）
  • assumptions.md：A/B/Cマトリクス（A＝物理的制約、B＝排除すべき慣習、C＝検証が必要な事項）、ソクラテス式の問いかけを適用
  • redesign.md：現状と第一原理に基づく場合の比較表、実現可能性と影響度のスコア付き代替案3～5件
  • execution.md：逆転思考による失敗シナリオ（5～7件）、プレモーテム分析、優先順位を付けた行動の順序

</output_contract>

完了する前に、次の点を確認します。

  • 慣習と真の制約が区別されている
  • 根拠による検証が必要な不明点に、明示的なラベルが付いている
  • 推奨事項が、古くなったツール名やモデル名に依存していない
  • 推奨する方針への異議を検討するために、逆転思考またはプレモーテムが使われている
  • すべての出力ファイルが.hypercore/elon-musk/[topic-slug]/に保存されている
  • flow.jsonのステータスがcompletedに設定されている

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