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CPU AI同士の対局をベンチマーク実行し、異なる難易度レベル間での勝敗パターンを自動測定できます。 複数のワーカーで並列実行することで、100局規模の対戦を短時間で完了させられます。 難易度選定、セット数、ワーカー数などをオプションで自由に指定し、柔軟にテスト条件をカスタマイズできます。 JSON/CSV形式で構造化された結果を自動出力し、その後の詳細分析（/analyze-benchなど）へすぐに移行できます。 ゲームAIアルゴリズムの改善効果を検証したい開発者 AIコントローラーの性能比較・チューニングを定期的に行う必要があるチーム AI同士の戦略的な相性や弱点を数値化したいエンジニア 実行前にsrc/logic/cpu/benchmark/README.mdとscripts/README.mdで最新CLIオプションを確認。使用コマンド形式：pnpm bench [オプション]。主要オプション：--players=（対戦難易度、カンマ区切り、デフォルト全難易度）、--sets=（セット数、1セット=52局）、--workers=（ワーカー数、最大3、デフォルトmin(3, CPUコア数-1)）、--parallel/-p（並列実行フラグ）、--self/-s（セルフプレイのみ）、--output=（結果出力ディレクトリ、デフォルトbench-results）、--format=（json/csv、デフォルトjson）、--verbose/-v（詳細ログ）、--score-override=（パターンスコア上書き）。100局のhard対戦は10-30分程度かかるためバックグラウンド実行推奨。結果ファイルはbench-results/bench-.jsonに出力される。

棋譜から脅威パターンを自動抽出 — VCF（四追い勝ち）、VCT（脅威連続勝ち）、Mise-VCF（ミセ四追い）、活三（3連+両端空き）、四を作れる位置などを瞬時に検出し、局面の危機度や優位性を数値化できます。 特定手数や特定色に絞った分析 — 「4手目までの分析」や「黒の脅威のみ」といったオプションで、デバッグや探索結果の検証に必要な情報を効率よく抽出できます。 通常探索と深い探索の使い分け — デフォルト（VCF: depth8/1秒、VCT: depth4/1秒）から深い探索（VCF: depth16/5秒、VCT: depth6/5秒）への切り替えで、精度と速度のバランスを調整できます。 五目並べ AI・ゲーム探索アルゴリズム開発者 — 探索結果の検証、バグ調査、デバッグログの確認に活用できます 五目並べ棋譜の研究・分析をしたい方 — 特定の棋譜から局面の強弱や危機度を分析でき、棋力向上に役立ちます このスキルは棋譜文字列（例：H8 G7 I9 I7 J8 K7）を受け取り、局面の脅威（VCF/VCT/Mise-VCF/活三/四）を分析する CLI ツールです。実行コマンドは pnpm analyze:position "" [オプション] で、オプションは --move=N（N手目まで再現）、--color=black/white（指定色のみ分析）、--deep（深い探索）です。出力は各色について活三有無、四が作れる位置一覧、VCF（手数・手順・禁手追い込みフラグ）、Mise-VCF（ミセ手・手順）、VCT（手数・手順・スキップ理由）を表示します。VCT は石数が閾値未満または相手に活三がある場合スキップされます。使用例として基本分析（オプションなし）、N手目指定、色指定、深い探索、複合オプションが挙げられます。ユーザーの意図に応じて適切なオプションを組み合わせて実行し、分析結果をレポートします。

複数ブランチで同時作業するための Git ワークツリーをコマンド一つで作成し、メインリポジトリの node_modules をシンボリックリンク（ショートカット）で共有して、ディスク容量を節約できます。 既存のワークツリー一覧を表示したり、不要になったワークツリーを削除したりする操作を自動化します。 絶対パスでのシンボリックリンク設定により、ワークツリー内でのパス解決が安定し、ワークツリーの移動時も正常に動作します。 複数の機能を並行開発していて、ブランチ切り替えの待ち時間を減らしたいエンジニア npm install や pnpm install によって node_modules が重くて、ディスク容量を効率化したい人 Git ワークツリーの概念は知っているが、セットアップを毎回手作業で行うのは面倒な人 作成手順: (1) git worktree list でメインリポジトリのパスを確認。(2) ワークツリーをメインリポの親ディレクトリに holorenju-- という命名で作成（新規ブランチは -b オプション、既存ブランチは直接指定）。(3) 絶対パスで ln -s /Users/.../holorenju/node_modules ../holorenju--/node_modules を実行。(4) ワークツリーのパス、ブランチ名、リンク状態をユーザーに報告。 削除: git worktree remove ../holorenju-- でワークツリーとシンボリックリンク（ディレクトリごと）を削除。 重要な注意: ワークツリー内で pnpm install を実行しない（シンボリックリンクが壊れる）。メインリポで依存関係を更新すればすべてのワークツリーに反映される。同じブランチを複数ワークツリーでチェックアウトはできない。

GoogleのMaterial Symbolsを自動ダウンロード: 公式リポジトリからアイコンのSVGファイルを取得し、プロジェクトのsrc/assets/icons/に配置。手作業でダウンロードする手間が不要。 SVGファイルを自動調整: ダウンロード後、fill="currentColor"属性を自動追加。CSSのcolorプロパティで色を自由に変更できるように最適化。 Vueコンポーネントとして即座に使用: 調整されたSVGをVueのコンポーネントとしてそのままimportして使用可能。v-htmlは不要で、props経由での色制御やクラス追加ができる。 一元管理されたアイコンセット: プロジェクト内のすべてのアイコンがMaterial Symbols (weight 400)で統一され、デザインの一貫性を保証。既存アイコン一覧も管理。 Vue.jsを使ったWebデザイナー・フロントエンド開発者: GoogleのデザインシステムにあわせたアイコンをVueコンポーネント化して使いたい人。 デザインの統一性を重視するプロジェクト: Material Designの規格に統一することで、洗練された外観を保ちたい人。 アイコン管理の手間を減らしたい人: 手作業でのダウンロード・調整の手間を自動化し、迅速にアイコンを追加したい人。 Google Material Symbols Outlined (weight 400)のSVGアイコンを公式リポジトリ（github.com/google/material-design-icons）から取得します。手順は：(1)[Material Symbols](https://fonts.google.com/icons?icon.set=Material+Symbols)でアイコン名を確認（例：info、settings、close）、(2)curlコマンドでhttps://raw.githubusercontent.com/google/material-design-icons/master/symbols/web/{name}/materialsymbolsoutlined/{name}_24px.svgからダウンロード、(3)SVGの`タグにfill="currentColor"を追加して色制御を可能に、(4)Vueでimportを使いのように使用。既存アイコン一覧はinfo.svg(情報)、settings.svg(設定)、close.svg(閉じる)、content_copy.svg(コピー)、check.svg(チェック)、visibility.svg`(表示切替)で管理されます。