SKILLEMALL.ai

AB regret-minimizer

Переосмыслите трудный выбор через призму будущего сожаления — о чем вы будете меньше всего сожалеть в 80 лет? — чтобы пробиться сквозь краткосрочный шум. Используйте, когда вас спрашивают, о чем я буду меньше всего сожалеть, помоги мне принять решение с долгосрочной перспективой, я не хочу оглядываться назад и жалеть, или примени этот тест сожаления к этому. Проецирует каждый вариант в старость (сожаление о том, что сделал, а не сделал), различие между сожалением о действии и бездействии (люди больше сожалеют о бездействии), страх, который на самом деле движет колебаниями, и выбор, который лучше всего минимизирует пожизненное сожаление — для решений, которые имеют последствия.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Reframe a hard choice through the lens of future regret — which option…»

Reframe a hard choice through the lens of future regret — which option will you regret less at 80? — to cut through short-term noise. Use when asked which will I regret less, help me decide with the long view, I don't want to look back and wish, or use the regret test on this. Produces each option projected forward to old age (the regret of doing it vs not), a distinction between action-regret and inaction-regret (people regret inactions more), the fear that's really driving the hesitation, and the choice that best minimizes lifelong regret — for the decisions that echo.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 886 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 24 ч назад

Переосмыслите трудный выбор через призму будущего сожаления — о чем вы будете меньше всего сожалеть в 80 лет?

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

Генератортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
77/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills

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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. 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 77/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 886 токенов

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 577 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.