discernment について
discernment は、意思決定や主張を根拠に照らして評価するスキルです。リスクや不確実性が大きい場合に、観察・仮定・推論を分け、反証や下振れ要因を検討して結論と次の行動を示します。
主な機能
- 01決定事項、制約、不確実性の特定
- 02観察・仮定・推論の切り分け
- 03一次情報、基準率、過去の結果の確認
- 04反証と結論を変える条件の検討
- 05結論、不確実性、次の行動の提示
活用シーン
- 01リスクや不確実性の高い判断の評価
- 02主張の根拠の確認
- 03後日の校正に向けた予測の記録
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
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npx skills add https:/ / github.com/ borkweb/ skills --skill discernmentインストール後、Claude Code で/discernmentを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルreferences/frameworks.md
詳細
判断
証拠に照らして、判断や主張を評価します。求められた場合、または重大性と不確実性を踏まえて必要な場合は、枠組み全体を使います。通常の質問に、判断のための儀式は必要ありません。
- 概要から、判断、重大性、確定している制約、不確実性を特定します。評価を左右する情報が不足している場合に限り、質問します。別の問題に黙ってすり替えてはいけません。
- 観察事項、前提、推論を分けます。関連する一次資料、基準率、実際の過去の結果を確認します。確認できない場合は、何が依然として不確かなのかを伝えます。
- 反証となり得る事柄、過小評価されている不利益、推奨を変える条件を探します。役立つ観点だけを適用し、特定の枠組みを求められた場合は references/frameworks.md を参照します。そこに記載された歴史的な説明は、ユーザーに関する証拠ではありません。
- 結論、裏付けとなる証拠、重要な不確実性、役立つ次の行動を示します。後の校正が必要なタスクでは、予測とフォローアップの基準を記録します。求められていない限り、個人的な記憶は記録しません。
評価するのは推論であり、その人の知性や性格ではありません。断片的なチャットだけでは、ダニング=クルーガー効果、ホーガンのプロファイル、その他の心理学的診断を裏付けることはできません。根拠のない母集団の割合を繰り返してはいけません。確率を示す場合は、明示した根拠を伴わせます。そうでない場合は、不確実性と、それを減らすための確認事項を説明します。シミュレーションによるプレモーテムや反対の視点は仮説であり、観察された証拠ではありません。
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