Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate/main/.claude/commands/biz:interview.mdgit clone --depth 1 https://github.com/reinhardhq/claude-code-spec-boilerplateWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/commands/reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate/biz-interview)<a href="https://agentmods.dev/commands/reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate/biz-interview"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate/biz-interview/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/commands/reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate/biz-interview"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate/biz-interview.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00025 | $0.02261 |
| Opus 5 | $0.00013 | $0.01130 |
| Sonnet 5 | $0.00005 | $0.00452 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00226 |
Grade A, and why
biz:interview scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 10d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 245 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Role-Based Interview Simulator
指定された役割(顧客、営業、経営者など)の視点から質問に回答し、ビジネスアイデアや仕様に対する多角的なフィードバックを生成します。
入力パラメータ:
- 役割リスト: $ROLES (カンマ区切り)
- 質問内容: $QUESTION
- 背景情報: $CONTEXT
Task: ロールベースインタビューの実施
1. 役割の理解と準備
A. 役割別ペルソナの定義
各役割に対して以下を設定:
顧客/ユーザー役割
- 業界/職種の特定
- 日常的な課題や痛み
- 意思決定プロセス
- 予算権限のレベル
営業/販売役割
- 販売経験と専門性
- 顧客との接点頻度
- 成功指標(KPI)
- よくある顧客の反応
経営者/意思決定者役割
- 組織規模と責任範囲
- 戦略的優先事項
- リスク許容度
- ROI期待値
技術者/開発者役割
- 技術的背景
- 実装の視点
- 技術的制約の理解
- 保守性への関心
投資家/財務役割
- 投資基準
- リターン期待
- リスク評価基準
- Exit戦略への関心
B. 役割別の思考パターン
- 価値判断の基準
- 懸念事項の優先順位
- 意思決定の時間軸
- コミュニケーションスタイル
2. 質問の分析と回答準備
A. 質問の意図理解
- 表面的な質問内容
- 背後にある真の関心事
- 期待される回答の深さ
- 関連する周辺情報
B. コンテキストの活用
- 提供された背景情報の要約
- 各役割にとっての関連性
- 想定される利用シーン
- 潜在的な影響範囲
3. 回答の構造化
A. 回答フレームワーク
- 初期反応: 第一印象や直感的な反応
- 詳細な見解: 論理的な分析と評価
- 具体例: 実体験や想定シナリオ
- 懸念事項: リスクや課題の指摘
- 提案: 改善や代替案の提示
B. 役割特有の視点
- その役割ならではの観点
- 業界特有の慣習や制約
- 過去の類似経験からの教訓
- 将来への影響予測
4. 洞察の統合
A. 共通テーマの抽出
- 複数役割で共通する意見
- 繰り返し現れる懸念
- 一致する価値認識
- 共有される期待
B. 相違点の分析
- 役割間の意見の対立
- 優先順位の違い
- 時間軸の相違
- 解決策の好み
5. アクション可能な洞察
A. 改善機会の特定
- 明確になった課題
- 未充足のニーズ
- 期待とのギャップ
- 新たな可能性
B. 次のステップの提案
- 追加調査が必要な領域
- 検証すべき仮説
- 優先的に対処すべき懸念
- 活用できる機会
Output: インタビュー結果
🎤 インタビュー結果
📋 背景情報
Context: $CONTEXT Question: $QUESTION
回答者プロファイル
[各役割の簡潔な背景設定]
[各役割ごとに以下のセクションを生成]
👤 役割: [役割名]
プロファイル
- 立場: [具体的な職位や状況]
- 経験: [関連する経験年数や背景]
- 関心事: [主な関心や優先事項]
💬 回答
初期反応 「[質問を聞いた瞬間の率直な反応を口語的に]」
詳細な見解 [役割の視点から見た論理的で構造化された回答。以下の要素を含む:]
- [主要なポイント1]
- [主要なポイント2]
- [主要なポイント3]
具体的な経験や例 「[実際の経験や想定される状況を交えた説明]」
⚠️ 懸念事項
-
[最大の懸念]
- 理由: [なぜこれが心配なのか]
- 影響: [どんな問題が起きうるか]
- 必要な対策: [どう対処すべきか]
-
[次の懸念]
- 理由: [懸念の背景]
- リスクレベル: [高/中/低]
- 緩和策: [可能な対策]
💡 提案・要望
- 改善提案: [より良くするためのアイデア]
- 追加機能: [あったら嬉しい要素]
- 代替案: [別のアプローチ]
📊 この役割の評価
興味度 : ★★★★☆ (4/5)
実用性 : ★★★☆☆ (3/5)
優先度 : ★★★★☆ (4/5)
推奨度 : ★★★☆☆ (3/5)
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 10d ago First seen · 245 lines · 25 tokens per session scan A 4317c65f1e1b
biz:interview is a command published in the GitHub repository reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate (2 stars, last pushed 1y ago), licensed MIT. It adds 25 tokens to every session and 2,261 once invoked, about $0.0001 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
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