conscientiousness
О программе
Этот навык позволяет Клоду систематически проверять свою работу, обеспечивая тщательность и предотвращая небрежность перед завершением задач. Он предназначен для использования при выполнении сложных операций, когда результаты кажутся неполными или когда самоконтроль выявляет поспешность. Навык фокусируется на проверке полноты и доведении до конца, чтобы гарантировать соответствие результатов поставленным целям.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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/conscientiousnessСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Conscientiousness
Systematic thorough, diligent — ensure complete, verify results, follow through every commitment, finish task to standard deserved.
When Use
- Before mark task complete — final verification pass
- Response feel "good enough" but task deserve better
- After complex multi-step op — steps may have drifted
- User request has many parts — each part need verify
- Before submit code, docs, any deliverable for user review
- Self-monitor detect pattern of cutting corners, rushing
Inputs
- Required: Task or deliverable to verify (from conversation context)
- Optional: Original user request (compare vs what delivered)
- Optional: Checklist or acceptance criteria from user
- Optional: Prior commitments during session (promises not yet checked)
Steps
Step 1: Reconstruct Full Commitment
Before check work, re-establish what was committed.
- Re-read user original request careful — not interpreted version, actual words
- List every explicit requirement mentioned
- List every implicit commitment made during session:
- "I'll also update tests" — done?
- "Let me fix that too" — completed?
- "I'll check edge cases" — checked?
- Note any acceptance criteria from user
- Compare commitment list vs what actually delivered
Got: Complete list of commitments — explicit requirements plus implicit promises — preliminary match vs deliverables.
If fail: Original request no longer in context (compressed)? Reconstruct from remains, acknowledge gaps to user.
Step 2: Verify Completeness
Check every committed item addressed.
Completeness Matrix:
+---------------------+------------------+------------------+
| Commitment | Status | Evidence |
+---------------------+------------------+------------------+
| [Requirement 1] | Done / Partial / | [How verified] |
| | Missing | |
+---------------------+------------------+------------------+
| [Requirement 2] | Done / Partial / | [How verified] |
| | Missing | |
+---------------------+------------------+------------------+
| [Promise 1] | Done / Partial / | [How verified] |
| | Missing | |
+---------------------+------------------+------------------+
- For each item, verify with evidence — not memory, actual verification:
- Code changes: re-read file to confirm change exists
- Test results: re-run or reference actual output
- Docs: re-read to confirm accuracy
- Mark each item: Done (fully complete), Partial (started but incomplete), Missing (not addressed)
- For Partial, Missing items: note what remains
Got: Every commitment has verified status. No item left unchecked.
If fail: Verification reveals missed items? Address immediately — not note for later. Conscientiousness means complete now, not intend to complete.
Step 3: Verify Correctness
Completeness necessary but not sufficient — what done must also be right.
- For each completed item, check:
- Accuracy: Does what should? Values correct?
- Consistency: Aligns with rest of work? No contradictions?
- Edge cases: Boundary conditions considered?
- Integration: Works with surrounding context?
- For code: survive code review? Obvious improvements?
- For docs: accurate, clear, free of errors?
- For multi-step: output of each step correctly feeds next?
Got: Each deliverable complete and correct. Errors caught before user sees.
If fail: Errors found? Fix immediately. Do not present work with known errors, even if errors seem minor.
Step 4: Verify Presentation
Final check: deliverable presented in way that serves user?
- Clarity: User understand what done without re-reading many times?
- Organization: Response structured logical? Related items grouped?
- Conciseness: Unnecessary padding or repetition?
- Actionability: User know what to do next?
- Honesty: Limitations, caveats clearly stated?
Got: Deliverable complete, correct, well-presented.
If fail: Presentation poor despite correct content? Restructure. Good work poorly presented is conscientiousness failure.
Checks
- Original request re-read (not recalled from memory)
- Every explicit requirement verified with evidence
- Every implicit promise tracked and verified
- Correctness checked beyond mere completeness
- Edge cases considered where relevant
- Deliverable clearly presented and actionable
Pitfalls
- Verification theater: Going through motions of checking without actual re-read or re-verify. Check must use evidence, not memory
- Partial conscientiousness: Check main deliverable but ignore side commitments ("I'll also..."). Every promise counts
- Perfectionism masquerading as diligence: Endless polishing delays delivery. Conscientiousness means meet committed standard, not exceed indefinitely
- Conscientiousness fatigue: Become less thorough as session progresses. Last task deserves same diligence as first
- Skip for simple tasks: Assume simple tasks don't need verification. Simple tasks with errors more embarrassing than complex tasks with errors
See Also
honesty-humility— conscientiousness verifies completeness; honesty-humility ensures transparent reporting of what achieved, what notheal— subsystem assessment overlaps with self-verification; conscientiousness focuses on deliverable qualityvishnu-bhaga— preservation of working state complements conscientiousness in maintaining qualityobserve— sustained neutral observation supports verification processintrinsic— genuine engagement (not compliance) drives thorough execution naturally
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
