01
このSkillでできること
- ✓予測や見積もりを、単一値ではなく確率範囲で表現する
- ✓基準率・尤度比・事後確率を使って新しい証拠を評価する
- ✓未測定の数量を要素分解し、オーダー範囲で見積もる
- ✓推定の不確実性が意思決定に与える影響を整理する
02
使い方
01
STEP 1
期限・単位を含む検証可能な主張を定義する
02
STEP 2
基準率と代替仮説、反証となるケースを確認して事前確率を置く
03
STEP 3
50%・80%などの信頼区間を示し、証拠ごとに確率を更新する
04
STEP 4
必要な場合だけ要素分解して概算し、低値・高値での意思決定を比較する
03
Skillのインストール
初心者におすすめ
AIにこのSkillを追加してもらう
GitHub URLごとCodexやClaude Codeへ渡し、現在の環境に合う方法を判断してもらいます。
このGitHubリポジトリにあるSkillを確認し、現在の環境に適した方法でインストールしてください。
インストール後、正常に利用できることを確認し、基本的な使い方も簡潔に説明してください。
Repository:
https://github.com/tjboudreaux/cc-thinking-skills手動でインストールする
README / SKILL.mdから機械抽出できたコマンドのみ表示しています。推測したコマンドではありません。
git clone https://github.com/tjboudreaux/cc-thinking-skills.git
mkdir -p /path/to/project/.agents/skills
cp -R cc-thinking-skills/skills/* /path/to/project/.agents/skills/04
このSkillを使うプロンプト例
Skill名を明示すると、意図したSkillを使わせやすくなります。自動発動型では必須とは限りません。
新機能リリースの遅延リスクを確率的思考で評価してください。基準率、代替シナリオ、50%・80%信頼区間、証拠による事前確率から事後確率への更新、主要な不確実性、低値・高値での意思決定への影響を示してください。出力例を見る
主張:4週間以内にリリースできる確率は60〜75%。
事前確率:類似案件の基準率を起点に60%とする。依存関係が少ない点を調整要因とし、未確定要件を反証材料として扱う。
範囲:50%区間は60〜75%、80%区間は40〜85%。
更新:依存先の確認済みという証拠をLR 2相当として、事後確率を上方修正する。
意思決定:低値では段階リリース、高値では通常リリースを検討する。05
安全性チェック
自動解析による参考情報です。Skillの安全性を保証するものではありません。
外部API通信明確な記述なし
Shellコマンド実行検出あり
ファイル読み取り明確な記述なし
ファイル書き込み明確な記述なし
ネットワークアクセス明確な記述なし
認証情報明確な記述なし
検出根拠を見る
- shell: ## Checks and contribution Validate skill structure: ```bash node scripts/validate-skills.js ``` Run the local structural gate: ```bash EVAL_RUN=loc
- shell: alidate-skills.js ``` Run the local structural gate: ```bash EVAL_RUN=local node evals/run-structural.js ``` Run routing evaluation with the authenti
06
関連Skill
ad-campaign-analyzer
ad-campaign-analyzer(広告キャンペーン分析)
Google、Meta、LinkedInなどの広告データを分析し、成果や無駄な支出を診断。削減・拡大・テスト案とチャネル間の予算再配分を提案します。
claudeclaude-skillsclaudecode
cordis-plugin-sofagent-evolve
cordis-plugin-sofagent-evolve
think.mdの振り返り、Dream Cycle、skilloptなどを通じて、Agentの経験を蓄積・進化させるDSH向けCordisプラグイン。
agent-governanceagent-orchestrationagent-skills
harness-ceo
harness-ceo
Harness Anythingの主控・指揮・実行者として、委任契約、派工監督、証拠検証、継続改善を行うオーケストレーション技能。
マルチエージェントオーケストレーション委任管理