Verwendung
- Installationsbefehl kopieren und das Quellpaket vor der Installation in der eigenen Agentenumgebung prüfen.
- Benötigte Werkzeuge, Zugangsdaten und Hosts im Original prüfen.
- Eingabe und gewünschtes Ergebnis beschreiben und die Ausgabe mit den Quellen abgleichen.
npx skills add https://github.com/yogsoth-ai/de-anthropocentric-research-engine --skill assess-question-qualityVor dem Start
- Die Installation umfasst weder Modellabo noch API-Kontingent oder Dateizugriffsrechte.
- Sterne und Installationen zeigen Aktivität, keine unabhängige Qualitäts- oder Sicherheitsprüfung.
Originales Skill-Dokument
Aus dem Quell-Repository gerendert; Überschriften, Beispiele, Code, Tabellen, Links und Bilder bleiben erhalten.
assess-question-quality
Purpose
Assess whether a research question is clear, focused, answerable, relevant, and appropriately scoped.
Input contract
yaml
required: [research_question, intended_use]
optional: [constraints, evidence_context, stakeholder_needs]
constraints: [each quality judgment requires a criterion and textual evidence]Procedure
- Evaluate clarity, focus, answerability, relevance, and scope fit.
- Identify ambiguity, hidden assumptions, and unbounded terms.
- Propose the smallest wording changes that resolve material defects.
- Return a scored or categorical assessment with unresolved issues.
Output contract
yaml
produces: [quality_assessment, criterion_evidence, revision_candidates, unresolved_issues]
delta_fields: [findings, decisions, uncertainties, open_questions]Quality gates
- Judgments cite exact question terms.
- Revision candidates preserve the intended decision or outcome.
Failure and counterexamples
Do not reward complexity as rigor or call a question answerable when its outcome cannot be observed.
Provenance map
resolved: assess-question-quality
