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decision-bias-quality-control决策偏差质量控制

Agent Skill

decision-bias-quality-control 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

294

周安装

12

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

95
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:decision-bias-quality-control(决策偏差质量控制)
来源仓库:https://github.com/timlai666/skills
仓库路径:skills/decision-bias-quality-control
安装命令:
npx skills add https://github.com/timlai666/skills --skill decision-bias-quality-control
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/timlai666/skills --skill decision-bias-quality-control

简介

提供双轨输出与12问检查清单,推动重大决策从直觉走向可追溯流程。

  • 适用于提案评审、会议引导和个人辅导等多种决策支持模式。
  • 需按输入结构接收必要字段,不足时自动触发数据充分性检查。
  • 建议结合参考文档理解评分规则与输出模板后再实际应用。
  • decision-bias-quality-control 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Decision Bias Quality Control

Overview

使用此技能來執行「決策品管」,把重大決策從直覺推進到可追溯、可檢查、可比較的判斷流程。

遵循兩個核心原則:

  • 維持「雙軌輸出」:每次都同時輸出質性洞察與量化評分。
  • 檢查「提案過程」而非只看「提案結論」:用 12 問檢查清單找出偏誤來源。

先閱讀下列參考檔:

Input Contract

接收下列結構化輸入;欄位不足時走 Data Sufficiency Gate。

  • mode: proposal-review | meeting-facilitation | personal-coaching | auto
  • decision_statement: string(必要)
  • decision_context: string(必要)
  • proposal_snapshot: string(提案審查時建議提供)
  • decision_size_factors:

- financial_impact: 1|2|3 - reversibility: 1|2|3 - org_blast_radius: 1|2|3

Mode Routing

mode=auto,依需求語意路由:

  • 出現「審查提案、投資案、核准、go/no-go」等語意時,路由 proposal-review
  • 出現「主持、引導討論、會議流程、追問順序」等語意時,路由 meeting-facilitation
  • 出現「我該怎麼選、個人抉擇、職涯選擇」等語意時,路由 personal-coaching

若語意混合,先以 proposal-review 執行主流程,並在附錄提供會議引導問題。

Data Sufficiency Gate

先檢查必要欄位:

  • decision_statement
  • decision_context

再檢查評分所需欄位:

  • decision_size_factors.financial_impact
  • decision_size_factors.reversibility
  • decision_size_factors.org_blast_radius

缺資料時,輸出 MissingDataOutput

  • missing_fields
  • why_needed
  • questions_to_user
  • temporary_assumption
  • risk_of_assumption

預設規則:

  • 若三因子缺漏且使用者仍要求繼續,暫定 decision_size=Medium,並標註風險。

Output Contract (Mandatory Dual Track)

每次輸出都必須同時包含以下兩軌,不得省略其中任一軌。

A. 質性軌

  • bias_diagnosis: 偏誤診斷摘要(依 12 問分組)
  • key_risks: 3-5 個核心風險(附證據來源)
  • recommended_actions: 3-5 個可執行行動(含優先級)

B. 量化軌

  • question_scores: 12 題逐題分數(0|1|2)與簡要理由
  • group_scores: 三組標準化分數(0-100)
  • weighted_total_score: 加權總分(0-100)
  • decision_size: Low|Medium|High
  • risk_level: Green|Yellow|Red
  • threshold_profile_used: 對應門檻表

Scoring Rules

references/04-scoring-thresholds.md 計算,使用固定模型:

  • 題目分數:每題 0|1|2
  • 分組加權:

- Q1-3 = 30% - Q4-9 = 40% - Q10-12 = 30%

  • 分組先標準化至 0-100,再算加權總分
  • 動態門檻依決策大小調整風險等級

Execution Workflow

  1. 確認模式與決策邊界。
  2. 進行 Data Sufficiency Gate。
  3. 逐題執行 12 問,收集證據與評分。
  4. 計算分組分數、總分、風險等級。
  5. 輸出雙軌結果與 mode-specific 結論。
  6. 附上「下一步驗證行動」與「可逆/不可逆提醒」。

Mode-Specific Decision Output

  • proposal-review: 輸出 go | conditional-go | no-go
  • meeting-facilitation: 輸出會議腳本、追問順序、決策收斂規則。
  • personal-coaching: 輸出選項比較、偏誤提醒、48 小時驗證行動。

詳見 references/03-mode-workflows.md

Quality Rules

  • 不可跳過 12 問中的任何一題。
  • 不可輸出無證據支持的結論。
  • 不可只給結論不給計算過程。
  • 不可把單一觀點誤當團隊共識。
  • 必須標註假設與不確定性來源。

Suggested Prompt

Use $decision-bias-quality-control to evaluate this high-stakes decision in dual-track mode with full 12-question scoring and dynamic risk thresholds.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

35.64%
按下载量换算34

Claude

29.76%
按下载量换算28

Cursor

18.09%
按下载量换算17

Gemini CLI

8.64%
按下载量换算8

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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