SKILLEMALL.ai

CB scout-mindset-bias-check

Обнаруживает и устраняет когнитивные искажения в рассуждениях, используя фреймворк Scout Mindset Джулии Галеф. Предоставляет тесты на обратимость, проверки чувствительности к масштабу, тесты искажения статус-кво, аудиты доверительных интервалов и полные аудиты искажений. Используйте, когда прогноз кажется эмоциональным, застрял на 50/50, или при проверке процесса прогнозирования. Используйте, когда пользователь упоминает "scout mindset", "soldier mindset", "bias check", "reversal test", "scope sensitivity" или "cognitive distortions".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detects and removes cognitive biases from reasoning using Julia Galef'…»

Detects and removes cognitive biases from reasoning using Julia Galef's Scout Mindset framework. Provides reversal tests, scope sensitivity checks, status quo bias tests, confidence interval audits, and full bias audits. Use when a prediction feels emotional, stuck at 50/50, or when validating forecasting process. Use when user mentions scout mindset, soldier mindset, bias check, reversal test, scope sensitivity, or cognitive distortions.

lyndonkl/claude Agent Skills автор: lyndonkl 4 файла тело ≈ 3 591 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Обнаруживает и устраняет когнитивные искажения в рассуждениях, используя фреймворк Scout Mindset Джулии Галеф.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
93
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 7

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 7
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/cognitive-bias-catalog.md:7
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      | Confirmation | Confirmation | Seek supporting evidence only | Search for disconfirming evidence? | Red team your forecast |
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/cognitive-bias-catalog.md:45
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Remediate:** Red team your forecast, list disconfirming evidence first, ask "How could I be wrong?"
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/debiasing-techniques.md:184
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ## Red Teaming and Devil's Advocate
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/debiasing-techniques.md:186
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ### Technique 12: Structured Red Team Review
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/debiasing-techniques.md:340
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ### Technique 22: Red Team / Blue Team Split
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/debiasing-techniques.md:344
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Red Team:** Argues forecast should be LOW
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security resources/debiasing-techniques.md:360
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      **Confirmation Bias:** → Consider-opposite (#10), Red teaming (#12), Steelman (#10)

    Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 116
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3591 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 442 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 41 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 116 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.