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:validate.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-validate)<a href="https://agentmods.dev/commands/reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate/biz-validate"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate/biz-validate/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-validate"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate/biz-validate.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 | $0.00019 | $0.01285 |
| Opus 5.5 | $0.00008 | $0.00514 |
| Sonnet 5.5 | $0.00004 | $0.00257 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00128 |
Grade A, and why
biz:validate 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 2mo 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.
What it actually says
Business Validation Plan
ユーザーの課題と解決策に基づいて、実行可能な検証プランを作成します。
入力情報:
- ユーザーの課題: $USER_PAIN
- 提案する解決策: $SOLUTION
Task: 検証プランの作成
1. 課題と解決策の分析
提供された情報から以下を抽出・分析:
- 課題の本質的な要因
- 解決策の核となる価値提案
- 仮説となる前提条件
- 検証すべきリスク要因
2. 検証方法の設計
A. MVPアプローチの選定
以下から最適な検証方法を選択:
- コンシェルジュMVP: 手動でサービスを提供し価値を検証
- ランディングページMVP: 需要を事前に測定
- プロトタイプMVP: 最小限の機能で体験を提供
- ウィザード・オブ・オズMVP: 自動化を装った手動運用
B. 検証ステップの詳細化
-
準備フェーズ (1-2週間)
- 必要なリソースの準備
- 検証環境の構築
- 初期ユーザーの募集
-
実行フェーズ (2-4週間)
- データ収集方法
- ユーザーインタビュー計画
- 反復改善のサイクル
-
評価フェーズ (1週間)
- データ分析手法
- 意思決定基準
3. 成功指標の定義
定量的指標
- 採用率: 目標 X%以上
- 継続率: Y日後の継続利用率 Z%以上
- NPS: 推奨度スコア A以上
- 変換率: 特定アクションの達成率 B%以上
定性的指標
- ユーザーフィードバックの分析軸
- 行動観察から得る洞察
- 期待と実際のギャップ分析
4. リスクと対策
主要リスク
- 市場リスク: 需要が想定より小さい
- 対策: 早期の需要検証、ピボット準備
- 技術リスク: 実現可能性の課題
- 対策: 技術的実証実験の優先実施
- 競合リスク: 既存/新規参入者の脅威
- 対策: 差別化要素の明確化と保護
5. 検証プランの出力
✅ 検証プラン
課題と解決策
- 課題: $USER_PAIN
- 解決案: $SOLUTION
検証方法
- MVPタイプ: [選定したMVPアプローチ]
- 検証期間: [具体的な期間]
- 対象ユーザー: [具体的なセグメント]
成功指標
定量的:
- [具体的な数値目標1]
- [具体的な数値目標2]
- [具体的な数値目標3]
定性的:
- [評価軸1]
- [評価軸2]
実行ステップ
- Week 1-2: [準備内容]
- Week 3-6: [実行内容]
- Week 7: [評価内容]
リスクと対策
- 最大リスク: [内容] → 対策: [具体的アクション]
- 技術的課題: [内容] → 対策: [具体的アクション]
🔍 次のステップ
検証プランの承認後:
- タスク分解:
/biz-tasklist stage=PoC spec="[検証プランの要約]" - レビュー取得:
/biz-review context=validation_plan perspective=PM previous="[本出力]" - 実装開始: 承認されたタスクから着手
📍 現在の進捗
[ アイデア ] → [ 仕様 ] → [ 検証計画 ✅ ] → [ タスク分解 ⏳ ] → [ 実装 ] → [ 評価 ]
Instructions
- 入力を深く分析 - 表面的な課題から本質的な問題を抽出
- 実行可能な計画 - 具体的で測定可能な検証方法を設計
- リスク重視 - 早期に失敗を発見できる設計
- 段階的アプローチ - 最小限のリソースで最大の学習
- 明確な判断基準 - Go/No-Goの意思決定を可能に
この検証プランにより、最小限のリソースで最大限の学習を得られる構造化されたアプローチを提供します。
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.
- 2mo ago First seen · 124 lines · 19 tokens per session scan A cd7aab1ba83f
biz:validate is a command published in the GitHub repository reinhardhq/claude-code-spec-boilerplate (2 stars, last pushed 1y ago), licensed MIT. It adds 19 tokens to every session and 1,285 once invoked, about $0.0001 per session on Opus 5.5. 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.
biz:validate compared with commands from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| biz:validatereinhardhq/claude-code-spec-boilerplate | Command | 2 | 1y ago | MIT | A | 19 | Claude Code |
| checklistgithub/spec-kit | Command | 148k | yesterday | MIT | A | 13 | Claude Code |
| clarifygithub/spec-kit | Command | 148k | yesterday | MIT | A | 27 | Claude Code |
| specifygithub/spec-kit | Command | 148k | yesterday | MIT | A | 13 | Claude Code |
| analyzegithub/spec-kit | Command | 148k | yesterday | MIT | A | 26 | Claude Code |
| convergegithub/spec-kit | Command | 148k | yesterday | MIT | A | 35 | Claude Code |
| implementgithub/spec-kit | Command | 148k | yesterday | MIT | A | 14 | Claude Code |