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solo-swarm

solo-swarm

github.com/fortunto2マーケティング・グロース1853 回インストール今日更新
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solo-swarm について

solo-swarmは、3つのエージェントを連携させ、市場・ユーザー・技術の観点からテーマを調査するスキルです。調査結果をresearch.mdにまとめ、GO / NO-GO / PIVOTの提案を示します。

主な機能

  1. 013つのエージェントによる並行調査
  2. 02市場・ユーザー・技術の分析
  3. 03利用可能なWeb・MCP検索ツールの使用
  4. 04調査結果をresearch.mdに集約
  5. 05GO / NO-GO / PIVOTの提案

活用シーン

  1. 01製品アイデアの評価
  2. 02競合やビジネスモデルの比較
  3. 03ユーザーの課題や機能要望の把握
  4. 04技術的な実現性と再利用機会の検討

MCP 対応

利用可能なMCPツールを使って、Web検索・抽出、ナレッジベース検索、プロジェクトやコードの調査を行えます。MCPツールは任意です。

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/fortunto2/solo-factory --skill solo-swarm

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

詳細

/swarm

複数の視点から「$ARGUMENTS」を並行して調査するエージェントチームを作成します。

チーム構成

それぞれ異なる調査分野を担当するチームメイトを3人起動します。

1. 市場調査担当

注目分野：競合、市場規模、価格モデル、ビジネスモデル。

  • 直接的および間接的な競合を検索します
  • TAM／SAM／SOMの数値を含む市場レポートを見つけます
  • 価格戦略と収益化を分析します
  • 市場の空白と機会を特定します
  • 既存の製品について、Product Hunt、G2、Capterraを確認します
2. ユーザー調査担当

注目分野：課題、ユーザーの感想、機能リクエスト。

  • Redditでユーザーの議論を検索します（WebSearch経由でsite:reddit.com <query>を使うか、利用可能な場合はMCP web_searchを使用）
  • Hacker Newsで技術コミュニティの意見を検索します（site:news.ycombinator.com）
  • MCP session_searchが利用可能な場合、このアイデアが過去のセッションで調査されていないか確認します
  • アプリのレビューと評価を見つけます
  • 不満に関するユーザーの直接の引用を抽出します
  • 満たされていないニーズと機能リクエストを特定します
3. 技術分析担当

注目分野：実現可能性、技術スタック、既存のソリューション、実装の複雑さ。

  • GitHubでオープンソースの代替手段を検索します（site:github.com <query>）
  • 技術スタックの選択肢を評価します
  • MCP project_infoが利用可能な場合、既存のプロジェクトに再利用できるコードがないか確認します
  • MCP codegraph_explainが利用可能な場合、類似する既存プロジェクトのアーキテクチャ概要を取得します
  • MCP codegraph_queryが利用可能な場合、プロジェクト間で共有されているパッケージを見つけます
  • MCP project_code_searchが利用可能な場合、既存のプロジェクト全体から再利用できるパターン、サービス、インフラストラクチャを検索します
  • 実装の複雑さと期間を評価します

検索バックエンド

チームメイトは、利用可能な検索ツールを使用してください。

  • WebSearch（組み込み）— 広範な情報の発見や市場レポートの検索に使用します。常に利用可能です
  • WebFetch — 詳細情報を得るため、特定のURLをスクレイピングします。常に利用可能です
  • MCP web_search（利用可能な場合）— エンジンのルーティング機能を使って追加検索を行います
  • MCP web_extract（利用可能な場合）— 単一のページをクリーンなMarkdownとして読み込みます
  • MCP kb_search（利用可能な場合）— 関連する調査をローカルのナレッジベースから検索します

ドメインの絞り込み： 対象を絞った検索には、site:github.comやsite:reddit.comなどを使用します。

連携

  • 各チームメイトは、共有タスクリストに調査結果を記載します
  • チームメイトが詳細な調査を始める前に、計画の承認を必須にします
  • 全員の作業が完了したら、調査結果を統合してresearch.mdにまとめます
  • /researchスキルのresearch.md形式を使用します

出力

チームの作業が完了したら、リーダーは以下を行います。

  1. 3人のチームメイト全員の調査結果を統合します
  2. 現在のプロジェクトディレクトリ内のdocs/にresearch.mdを書き込みます
  3. GO／NO-GO／PIVOTの推奨を提示します
  4. 次のステップとして/validate <idea>を提案します

よくある問題

エージェントチームを利用できない

原因： CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS環境変数が設定されていません。 対処方法： .claude/settings.jsonに"env": {"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"}が設定されていることを確認します。

チームメイトの調査結果が重複する

原因： 調査分野が明確に分かれていません。 対処方法： 各チームメイトに異なる注目分野（市場／ユーザー／技術）を割り当てます。リーダーが調査結果を統合し、重複を取り除きます。

Web検索で得られる結果が限られている

原因： 追加の検索バックエンドが設定されていません。 対処方法： チームメイトは、常に利用可能な組み込みのWebSearchを代わりに使用します。エンジンのルーティング機能によってより豊富な結果（Reddit、GitHub、YouTube）を得るには、SearXNG（プライベート、セルフホスト可能、無料）をセットアップし、solograph MCPを設定します。

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