forage-solutions
について
このスキルは、アリコロニー最適化を用いて複数の解決経路を並行して探索し、有望なアプローチを強化し、非生産的なものを放棄します。原因が不明瞭な複雑な問題のデバッグや、初期解が早期に収束する場合に理想的です。この手法は仮説を体系的に調査し、収穫逓減を検知し、戦略を転換するタイミングを判断します。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/forage-solutionsこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
採解
以蟻群最佳則探解域——遣獨立假為偵、以證強有望徑、察漸返、知何時棄策而他探。
用時
- 面多合理法而無明勝之問
- 初法不行而替不明
- 無明根因之調——多假需並查
- 搜碼庫尋某行之源而位未知
- 前解試先斂於次佳法
- 補
build-coherence以於決前探解域
入
- 必要:問述或目(採為何?)
- 必要:當知態(已知何?)
- 可選:前試之法及其果
- 可選:探之限(時預、具可得)
- 可選:急級(影探利衡)
法
第一步:映解景
遣偵前,特解域之形。
Solution Distribution Types:
┌────────────────────┬──────────────────────────────────────────────────┐
│ Type │ Characteristics and Strategy │
├────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Concentrated │ One correct answer exists (bug fix, syntax │
│ (one right fix) │ error). Deploy many scouts quickly to locate │
│ │ it. Exploit immediately when found │
├────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Distributed │ Multiple valid approaches (architecture choice, │
│ (many valid paths) │ implementation strategy). Scouts assess quality │
│ │ of each. Use `build-coherence` to choose │
├────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Ephemeral │ Solutions depend on timing or sequence (race │
│ (time-sensitive) │ conditions, order-dependent bugs). Fast scouting │
│ │ with immediate exploitation. Cannot revisit │
├────────────────────┼──────────────────────────────────────────────────┤
│ Nested │ Solving the surface problem reveals a deeper one │
│ (layers of cause) │ (config issue masking an architecture problem). │
│ │ Scout at each layer before committing to depth │
└────────────────────┴──────────────────────────────────────────────────┘
類當問。分類定遣幾偵、速自探至利之換。
得: 明特之解景告偵策。類宜合問,非強。
敗則: 若景全未知,此本身即為類——視為或分式而遣廣偵。首偵輪示景特。
第二步:遣偵假
生獨立假為偵。各偵於解域異向探。
- 生 3-5 獨立問或解之假
- 各假定一廉試——一文讀、一 grep、一具體察
- 依可證評初望(非直覺)
- 獨遣偵:勿令假 A 之評影假 B 之試
Scout Deployment Template:
┌───────┬──────────────────────┬──────────────────────┬──────────┐
│ Scout │ Hypothesis │ Test (one action) │ Promise │
├───────┼──────────────────────┼──────────────────────┼──────────┤
│ 1 │ │ │ High/Med/│
│ 2 │ │ │ Low │
│ 3 │ │ │ │
│ 4 │ │ │ │
│ 5 │ │ │ │
└───────┴──────────────────────┴──────────────────────┴──────────┘
要則:偵評,不利。目為各假速信,非首見有望者深究。
得: 3-5 獨立假附廉試之定。無假已深探——此乃廣先過。
敗則: 若少於三假可生,問或甚拘(聚式——佳,力偵)或解過淺(多讀脈絡再假)。若諸假不獨(皆一念變),探過窄——強生至少一與他相悖之假。
第三步:痕強——循證
偵果返後,強有望徑而令弱者衰。
- 審偵果:何假得援證?
- 強援證 → 強痕:於此投更多查力
- 無證 → 令痕衰:無新信勿再查
- 反證 → 標抑信:避此徑
- 監先收斂:若諸力流首強痕,強一偵入未探域
Trail Reinforcement Decision:
┌───────────────────────────┬──────────────────────────────────────┐
│ Scout Result │ Action │
├───────────────────────────┼──────────────────────────────────────┤
│ Strong supporting evidence│ REINFORCE — deepen investigation │
│ Weak supporting evidence │ HOLD — one more cheap test before │
│ │ committing │
│ No evidence │ DECAY — deprioritize, scout elsewhere│
│ Contradicting evidence │ INHIBIT — mark as dead end │
│ Ambiguous result │ REFINE — hypothesis was too vague, │
│ │ sharpen and re-scout │
└───────────────────────────┴──────────────────────────────────────┘
得: 基證(非偏)之明痕排。最強痕得最多注,至少一替留活。
敗則: 若諸偵皆空,假誤——非法誤。重架:「我假何可誤?」自異角生新假。若諸偵皆強信,問或分式(多有效答)——轉 build-coherence 擇法。
第四步:邊際值定理——知何時離
監當法產。每工之新信落於諸法平均下時,宜換。
Marginal Value Assessment:
┌────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┐
│ Signal │ Action │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ New information per │ CONTINUE — this trail is productive │
│ action is high │ │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ New information per │ PREPARE TO SWITCH — squeeze remaining │
│ action is declining │ value, begin scouting alternatives │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Last 2-3 actions │ SWITCH — the trail is depleted. The cost │
│ yielded nothing new │ of staying exceeds the cost of switching │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Information contradicts│ SWITCH IMMEDIATELY — not just depleted │
│ earlier findings │ but misleading. Cut losses │
└────────────────────────┴──────────────────────────────────────────┘
要:計換費。易至新假意載新脈,有費。勿為邊際利換——當痕明竭方換。
得: 基產評(非慣或挫)之續或換決。換基證,非衝。
敗則: 若換過頻(假間振),換費被低估。於當痕委 N 工再評。若永不換(雖產降猶困一痕),設硬頂:N 無產工後換,不計沉沒費。
第五步:適策於果
依採果擇宜次期。
- 諸偵空,一痕弱 → 問或誤架。退一步重架:當問何?
- 一強痕,他空 → 聚式。全注利強痕
- 多競痕 → 分式。施
build-coherence擇之 - 明勝現 → 自探轉利。減偵預至 10-20%(留一偵活供替),主力委勝法
- 諸痕皆竭 → 解或不於當搜域。擴:異具、異假、問用戶
得: 自採果邏輯生之次期策決。決宜感為結,非猜。
敗則: 若無策感宜,採示真不定——此有效結。通不定於用戶:「我探 N 法得 X。最有望者為 Y,因 Z。追之乎?或汝有更多脈絡?」
驗
- 偵前已特解景
- 至少三獨立假已生並試
- 偵試廉(各一工)且獨
- 痕強基證非偏
- 深查前已評邊際值
- 策適果而非循固計
陷
- 先利:略偵替而深入首見有望之假。此最常敗——首善念常非最善
- 永偵:無窮生假而永不委。設預:N 偵後委最佳痕,不論
- 非獨假:「或於文 A」與「或於文 B(自 A 引)」非獨——共假。強法真多
- 略抑信:證反假時釋之。因已投而續投被反之痕,乃採之沉沒費謬
- 偵不記:若偵果不記,後偵重早工。各偵簡記所得再進
參
forage-resources— 此技所適之多員採食模於單員解搜build-coherence— 採示多有效法須評時用coordinate-reasoning— 管偵假與利期間之信流awareness— 採中監先斂與隧視
GitHub リポジトリ
関連スキル
evaluating-llms-harness
テストこのClaudeスキルは、lm-evaluation-harnessを実行し、MMLUやGSM8Kなど60以上の標準化学術タスクでLLMをベンチマークします。開発者がモデルの品質を比較し、トレーニングの進捗を追跡し、学術的な結果を報告するために設計されています。このツールはHuggingFaceやvLLMモデルを含む様々なバックエンドをサポートしています。
cloudflare-cron-triggers
テストこのスキルは、cron式を使用してWorkersをスケジュールするためのCloudflare Cron Triggersの実装に関する包括的な知識を提供します。定期的なタスクの設定、メンテナンスジョブ、自動化されたワークフローの構築を網羅し、無効なcron式やタイムゾーン問題といった一般的な課題への対処法も含みます。開発者はこれを使用して、スケジュールされたハンドラーの設定、cronトリガーのテスト、WorkflowsやGreen Computeとの連携を構成できます。
webapp-testing
テストこのClaude Skillは、Playwrightベースのツールキットを提供し、Pythonスクリプトを通じてローカルWebアプリケーションのテストを可能にします。フロントエンドの検証、UIデバッグ、スクリーンショット撮影、ログ表示を実現し、サーバーライフサイクルを管理します。ブラウザ自動化タスクにご利用いただけますが、コンテキストの汚染を避けるため、スクリプトのソースコードを読むのではなく直接実行してください。
finishing-a-development-branch
テストこのスキルは、開発者がテストの合格を確認し、構造化された統合オプションを提示することで、完成した作業を仕上げることを支援します。実装が完了した後のマージ、PR作成、ブランチの整理といったワークフローを案内します。コードが準備できてテスト済みの際に使用し、開発プロセスを体系的に完了させましょう。
