cbrock84/headcount

An agent organization structured as a company — 15+ departments, 125+ skills, each independently installable, citing the standards and regulators that settle the question. Runs in Claude Code and ChatGPT.

headcount – AIエージェントスキルの「企業スタイル」ライブラリ

何であるか – headcount は、企業の部署のように組織化された、事前に用意された エージェントスキル のコレクションです。各部署（例：セキュリティ、財務、プロダクト）は、Claude Code、ChatGPT、または .agents プラグイン形式をサポートする任意の環境にインストール可能な独立したプラグインです。質問をすると、適切なスキル（例：security:threat-modeling や finance:unit-economics）が自動的に読み込まれ、専門家のように応答します。

なぜ存在するか – 作者の主張は「プロンプトを書くのではなく、部署を追加する」です。あらゆるタスクに長いプロンプトを書くのではなく、必要な部署だけをインストールし、名前で呼び出します。これによりプロンプトは短く保たれ、名前衝突（`department:skill` 名前）を回避でき、大きなプロジェクトは実際に必要な関数だけをロードできます。

インストール

プラットフォーム	コマンド
Claude Code	```/plugin marketplace add cbrock84/headcount
/plugin install security@headcount```
ChatGPT / Codex	リポジトリをプラグインマーケットプレイスに追加するまたは必要な部署フォルダを自身のリポジトリの `.agents/skills/` にコピーする。

すべての部署は同じスキル実装を共有していますが、各プラットフォームごとにマニフェストファイルが異なります。新しい部署を追加するのは、そのプラグインパッケージをインストールするだけです。

使い方

互動	読み込まれる内容
「なぜこのランディングページはコンバージョンしないのですか？」	`demand-generation:landing-page-cro-expert`
「この設計を構築する前にレビューしてもらえますか？」	`security:threat-modeling`
「この採用は費用的に可能ですか？」	`finance:unit-economics`
「私たちの成長が止まっています。」	`executive:business-growth-consultant`

スラッシュコマンドで直接スキルを呼び出すこともできます。例：`/finance:financial-modeling`。

部署とサンプルスキル

部署（役割）	スキル数	例のスキル（目的）
CEOオフィス（最高経営責任者）	7	`saas-idea-validator` – スタートアップアイデアを評価し、判断を返す
テクノロジー（CTO / CIO）	19	`prompt-optimizer` – 劣ったプロンプトを信頼性の高いものに変換
セキュリティ（CISO） – レビュークラス	8	`threat-modeling` – システム構築前に可能な攻撃を特定
ITオペレーション（CIO）	12	`backup-and-recovery` – バックアップ戦略を設計し、リカバリを検証
プロダクト（CPO）	11	`product-discovery` – 構築前に問題と解決策の適合性を検証
マーケティング（CMO）	19	`ai-search-optimization` – AIアシスタントによるコンテンツの検索可能性を向上
需要生成（CMO）	12	`landing-page-cro-expert` – コンバージョンを改善するためにページを監査・再作成

各部署にはエージェントチャーター（`.claude/agents/`）が付属しており、専用の書き込み表面を定義し、サブエージェントとして委任可能にします。

ドキュメントとデモ

インタラクティブな組織図 – https://cbrock84.github.io/headcount/org-chart.html（172スキルすべての検索可能なリスト）。
導入ガイド – docs/GETTING-STARTED.md では、最初にインストールすべき部署と、スキルを呼び出す3つの方法を説明しています。
ユースケースのウォークスルー – docs/USE-CASES.md では、SOC 2監査、サイト障害、自動更新など、11の現実的なクロスデパートメントシナリオを紹介し、システムルーティングの仕組みと、レビュークラスの部署がフローを停止する場所を示しています。

誰が恩恵を受けるか？

AIを強化したツールを開発する 開発者 で、手作業のプロンプトではなく、専門エージェントのモジュールライブラリを望む人。
Claude Code や ChatGPT プラグインを使用する チーム で、ドメイン固有の助言（セキュリティレビュー、財務モデル、プロダクトディスカバリーなど）を一貫してリクエストしたい人。
大規模なLLM駆動エージェントセットを明確な境界と監査トレースで構造化する具体的な例を探している 教育者や趣味人。

ライセンス

MIT – スキルを自由に使用、変更、再配布できます。

結論 – headcount は「AIエージェント」という抽象的な概念を、具体的な企業スタイルの階層に変換します。必要な部署をインストールし、質問をすると、適切な専門スキルが自動的に読み込まれ、カスタムプロンプトを毎回書く手間なしに、焦点を絞った、出典付きの回答を得られます。