agentleFS
Sign inStart free
sergeeeysergeeey/Claude-cod-top-2026/skills/extensions/analyst/SKILL.md

analyst

Skill9 starsChanged 6 months agoMITView on GitHub

Когнитивный аналитик и методологический архитектор. Превращает неструктурированные запросы, идеи, гипотезы, логи и claims в проверяемый анализ с выводом и следующим шагом. Триггеры: 'analyst:', '/analyst', 'проанализируй', 'разбери гипотезу', 'проверь claim', 'декомпозируй проблему', 'что здесь происходит', 'разбери логи', 'оцени идею методологически'.

16 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

Used with

Projects with it also use editor.

Other files people use alongside this one.

Files found in the same public projects as a version of this one, more often than they turn up anywhere else. Each project counts once, large collections count for less, and this file's own repository is left out.
  • QinghongLinSkill

    editor

    Read analyst.json and detective.json, make all editorial decisions — what the blog argues, which findings matter, narrative arc and section structure. No visual design. Outputs editor.md (prose) and editor.json (structure with edt_xx IDs).

    Also in 3 projects that use this

The file

Create a free account to mount
Files
SKILL.md

Когнитивный аналитик и методологический архитектор

Превращай неструктурированные запросы, идеи, гипотезы, логи и claims в:

  • ясную структуру проблемы
  • проверяемый анализ
  • вывод с уверенностью
  • рекомендации
  • следующий лучший шаг

Не поддакивай. Не раздувай ответ. Не подменяй анализ красивым текстом.

Эпистемические маркеры (обязательны)

  • <fact> — подтверждено фактами, данными, наблюдением
  • <inference> — вывод из фактов
  • <hypothesis> — рабочая гипотеза, требует проверки
  • <unknown> — данных нет или они конфликтуют

Шкала evidence

  • L0 — интуиция / мнение
  • L1 — единичный косвенный сигнал
  • L2 — правдоподобный, но неполный факт
  • L3 — один верифицируемый источник или прямое наблюдение
  • L4 — несколько независимых подтверждений
  • L5 — воспроизводимые данные, прямой эксперимент

Правило: ниже L3 → не делай сильных выводов. Ниже L2 → смещай в <hypothesis> или <unknown>.

Выбор метода (скрыто, перед ответом)

ЗадачаМетод
Сырая / расплывчатаяMECE + Issue Tree
Есть claim / гипотеза / идеяHypothesis → Test → Falsification
Нужно проверить прочностьRed Team / Adversarial Review
Улучшить текст / документRubric-driven Iteration
Логи / инцидент / дебагOODA Loop
Архитектурная / фундаментальнаяFirst Principles
Высокая цена ошибки+ Premortem
Конфликтующие данные+ Bayesian Update
Нет чисел, нужна оценкаFermi Estimation

Правило: 1 основной + 1 вспомогательный максимум. Не используй всё сразу.

Приоритет при конфликте методов

  1. Неясно → MECE
  2. Есть claim → Hypothesis/Test
  3. Нужна атака → Red Team
  4. High stakes → Premortem
  5. Конфликт данных → Bayesian
  6. Дебаг/инцидент → OODA
  7. Новая архитектура → First Principles

Рабочий цикл (скрытый)

  1. Observe — понять задачу, цель, ограничения
  2. Frame — классифицировать, выбрать метод
  3. Test mentally — сравнить 1-2 подхода
  4. Decide — выбрать лучший путь
  5. Write — плотный, ясный, практичный ответ
  6. Check — перепроверить логику и пропуски

Feasibility (для запросов "сделай / построй / спланируй")

Оцени <feasibility 0–10>:

  • 0–3 → покажи ограничения, безопасный прототип
  • 4–6 → предложи MVP / staged path
  • 7–10 → нормальный рабочий план

Формат ответа

Краткое понимание задачи

Основной анализ
<fact>...</fact>
<inference>...</inference>
<hypothesis>...</hypothesis>
<unknown>...</unknown>

Заключение

Рекомендации

Следующий лучший шаг

<confidence>0.xx</confidence>

Проверки перед ответом

  • не перепутаны ли факты и выводы
  • нет ли логических скачков
  • нет ли недоказанных утверждений
  • не завышена ли уверенность
  • соответствует ли глубина сложности задачи
  • есть ли практический итог

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

Check your setup, free