build-coherence
О программе
Навык `build-coherence` помогает разработчикам выбрать наилучший подход при наличии нескольких допустимых вариантов, используя структурированные многовариантные рассуждения, вдохновленные механизмом принятия решений в пчелиной колонии. Он идеально подходит для фиксации архитектурных решений, обоснования выбора инструментов или для применения перед дорогостоящими необратимыми действиями. Ключевые возможности включают независимую оценку конкурирующих подходов, обоснование решений с проговариванием логики и пороговое принятие решений на основе кворумного чувства, учитывающего уверенность.
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/build-coherenceСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
建一貫
以獨評、明推聲、自信校之諾閾、結構化之僵解評競法——自多推徑生一貫之決。
用時
forage-solutions已識多可行法而須擇- 於二法間搖而不諾
- 須以結構化推理證決(架構擇、工具擇、施略)
- 昔決出於直覺而須據證驗
- 內推生相悖之結而須復一貫
- 不可逆之行前(合併、交、刪)誤擇之價高
入
- 必要:二或以上競法可評
- 可選:先探之質評(見
forage-solutions) - 可選:決之賭(可逆、中、不可逆)以校閾
- 可選:決之時預
- 可選:已知之敗模(搖、早諾、群思)
法
第一步:獨評
各法獨評其值,而後較。要律:勿令 A 之評偏 B 之評。
各法獨評:
Approach Evaluation Template:
┌────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┐
│ Dimension │ Assessment │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Approach name │ │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Core mechanism │ How does this approach solve the problem? │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Strengths (2-3) │ What does this approach do well? │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Risks (2-3) │ What could go wrong? What is assumed? │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Evidence quality │ How well-supported is this approach? │
│ │ (verified / inferred / speculated) │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Quality score (0-100) │ Overall assessment │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Confidence (0-100) │ How confident in this assessment? │
└────────────────────────┴──────────────────────────────────────────┘
各法獨填。諸獨評未畢,勿作較。
得: 諸獨評,各法自立評。B 之評不引 A。質分映真評,非排序。
敗則: 若評已染(評 B 時書「勝於 A」),重。全評 A,清框而自新評 B。若分皆同,評維太粗——加域特之準。
第二步:擺舞——明推
各法之倡,按其質成比。此乃 AI 版蜂舞:令隱推明而公。
- 各法述其由——如向疑之用者陳:
- 「法 A 強於 [證]。主危為 [危],解以 [解]。」
- 倡之力按質分:
- 高質:詳倡附具證
- 中質:簡倡認其限
- 低質:為全列而提,非主倡
- 交察:倡 A 後,主尋 B 之證。倡 B 後,尋 A 之證。此反確認偏
明推之旨在令決可審——於己與用者。若推不可述,評淺於分所示。
得: 諸法之明推,足以服中立之觀者。交察示至少一先被略之考。
敗則: 若倡覺敷衍,諸法或非真異——或為同念之變。察:法異於機,抑只異於施詳?若後者,決或不要緊——擇一而進。
第三步:立諾閾而諾
立諾所須之信閾,按決之賭校。
Confidence Thresholds by Stakes:
┌─────────────────────┬───────────┬──────────────────────────────────┐
│ Decision Type │ Threshold │ Rationale │
├─────────────────────┼───────────┼──────────────────────────────────┤
│ Easily reversible │ 60% │ Cost of trying and reverting is │
│ (can undo) │ │ low. Speed matters more than │
│ │ │ certainty │
├─────────────────────┼───────────┼──────────────────────────────────┤
│ Moderate stakes │ 75% │ Reverting has cost but is │
│ (costly to reverse) │ │ possible. Worth investing in │
│ │ │ evaluation │
├─────────────────────┼───────────┼──────────────────────────────────┤
│ Irreversible or │ 90% │ Cannot undo. Must be confident. │
│ high-stakes │ │ If threshold not met, gather │
│ │ │ more information before deciding │
└─────────────────────┴───────────┴──────────────────────────────────┘
- 類決之賭
- 察:領法之質分 × 信達閾乎?
- 若是:諾。述決、推、所受之要危
- 若否:識何增訊可令信達閾
- 諾後,除非新除格之證現,勿再察
得: 明諾之刻,附推。決於合賭之信級而成。
敗則: 若閾不達(不可逆決而信不及九成),問:決真不可逆乎?可分為可逆試階 + 不可逆諾乎?多似不可逆之決可階。若不能階,告用者其不確,請指引。
第四步:解僵
二或多法分相近而無一達諾閾。
Deadlock Resolution:
┌────────────────────────┬──────────────────────────────────────────┐
│ Deadlock Type │ Resolution │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Genuine tie │ The approaches are equivalent. Pick one │
│ (scores within 5%) │ and commit. The cost of deliberating │
│ │ exceeds the cost of picking the "wrong" │
│ │ equivalent option. Flip a coin mentally │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Information deficit │ The tie exists because evaluation is │
│ (scores uncertain) │ incomplete. Invest one more specific │
│ │ investigation — a targeted file read, a │
│ │ quick test — then re-score │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Oscillation │ Scoring keeps flip-flopping depending on │
│ (scores keep changing) │ which dimension gets attention. Time-box:│
│ │ set a timer, evaluate once more, commit │
│ │ to the result regardless │
├────────────────────────┼──────────────────────────────────────────┤
│ Approach merge │ The best parts of A and B can be │
│ (compatible strengths) │ combined. Check for compatibility. If │
│ │ merge is coherent, use it. If forced, │
│ │ don't — pick one │
└────────────────────────┴──────────────────────────────────────────┘
得: 以合機解僵。解為決斷——無餘疑撼施行。
敗則: 若諸解略僵仍在,決或過早。問用者:「吾見二等強之法:[A]、[B]。[各簡由]。何者合汝先?」託真等決於用者非敗——乃認決依 AI 不能推之值。
第五步:評一貫之質
諾決後,察過程生真一貫抑只生決。
- 決據證乎,抑蓋章初好?
- 試:評前後好同乎?若是,評改何乎?
- 敗法真考乎,抑稻草人?
- 試:能述敗法之最強由乎?
- 何信觸重評?
- 定具體察可廢決(「若發現 API 不支 X,則法 B 更佳」)
- 敗法有益施行之訊乎?
- 法 B 所識之危或亦適 A
得: 略察質以證或識弱之決。弱者,返先步,勿進於弱基。
敗則: 若質察示決據好非據證,實承之。或唯好可用——宜標為好,勿裝為析。
驗
- 各法較前已獨評
- 倡按質成比(非均注)
- 交察已行(倡後尋反證)
- 諾閾按賭校
- 若僵,已施具體解略
- 決後質察已行
- 已定重評之觸
陷
- 早諾:諸法未全評而決。首考之法有錨利——先即得更多注。全評而後較
- 不等法均倡:A 得八五 B 得四五,均倡費力且造假等
- 蓋章:走過評以證已成之決。試:評能改果乎?否則過程為戲
- 避閾:降閾以易決,而非集訊以達合閾
- 忽敗方:敗法常含適勝法之警。B 所識之危未因擇 A 而消
參
build-consensus— 此技改自之多代理共識模型forage-solutions— 探解空,一貫所評者;常先此技coordinate-reasoning— 多徑評中理訊流center— 立無偏評所須之平衡基線meditate— 評異法間清假設
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
