AI TOOLS RADAR
All skills / WORRRRRR
worrrrrr/agent-skills

w8m

Use when analyzing a problem, decision, plan, or trade-off with structured thinking models.

View source

How to use

  1. Copy the installation command and review the source package before installing it in your own agent environment.
  2. Check the source document for required tools, credentials and supported hosts.
  3. Describe your input and desired deliverable; review the output against the source material.
npx skills add https://github.com/worrrrrr/agent-skills --skill w8m

Before you start

  • Installation does not include a model subscription, API allowance or permission to access your files.
  • Repository stars and installation counts describe activity, not an independent quality or security test.
Original skill document

Rendered from the source repository. Headings, examples, code, tables, links, and referenced images are preserved.

w8m — World 8 Models

กรอบคิด 8 แบบสำหรับวิเคราะห์ปัญหา/การตัดสินใจ. Engine ไม่ได้คิดเอง — มันเลือกโมเดลที่ตรงโจทย์, แจกชุดคำถาม, ตรวจว่าคำตอบครบหรือยัง, และประกอบ markdown จากคำตอบที่ agent เขียน. ตัววิเคราะห์คือคุณ.

idใช้เมื่อ
first-principlesโจทย์เต็มไปด้วยศัพท์วงใน/สมมติฐานที่ไม่ได้ตรวจ
inversionอยากกันความล้มเหลว, pre-mortem, หาทางสำเร็จไม่เจอ
second-orderผลลัพธ์จะไปกระทบอะไรต่อ (และแล้วไง)
expected-valueตัดสินภายใต้ความน่าจะเป็น/กำไรขาดทุน
base-rateมีเรื่องเล่ากรณีเดียว แต่ยังไม่ดูสถิติของกลุ่ม
occamมีหลายคำอธิบาย/หลายทางเลือกที่ดูพอ ๆ กัน
feedback-loopระบบมีวงจรเร่ง/ถอย หรือมีความหน่วง
margin-of-safetyออกแบบใกล้ขีดจำกัด ต้องเผื่อค่าที่ประมาณผิด

Engine

scripts/run.py — JSON เข้า/ออก, op: list | show | plan | analyze | report

sh
python scripts/run.py '{"op":"list"}'
python scripts/run.py '{"op":"show","id":"inversion"}'
python scripts/run.py '{"op":"plan","problem":"จะโปรโมตพนักงานดีไหม","k":4}'
python scripts/run.py '{"op":"analyze","problem":"...","answers":{"inversion":"..."}}'
python scripts/run.py '{"op":"report","problem":"...","answers":{"inversion":{"วิธีทำให้พัง":"..."}}}'
  • plan จับ tag ในโจทย์แล้วเลือก k โมเดล (clamp 2–8); ไม่พบ tag → ชุดเริ่มต้น first-principles + inversion + second-order + occam แล้วตัด/เติมให้ครบ k (matched_by_tags:false)
  • analyze คืน scaffold (questions/steps/deliverable/redflags) และถ้าส่ง `answers` มาจะได้ `coverage` (missing/emptyfields/ignored/progress)
  • report คืน {markdown, coverage, gaps} — ห้ามแต่งคำตอบแทน ให้ส่งเฉพาะ answers ที่มีจริง
  • plan/analyze/report รับ {"models":["inversion","base-rate"]} เพื่อบังคับชุดโมเดล; id ที่ไม่รู้จัก → error

Workflow

  1. plan (หรือ analyze) เพื่อเลือกโมเดลและได้คำถาม
  2. ตอบ questions ของแต่ละโมเดลด้วยข้อเท็จจริงของโจทย์ — ใส่ deliverable ให้ครบ
  3. ยิง analyze พร้อม answers เพื่อเช็ค coverage; เติมช่องที่ missing/empty_fields
  4. report เอา markdown ไปใช้; ถ้า coverage.complete:false ให้บอกผู้ใช้ตรง ๆ ว่ายังขาดอะไร

กฎ

  • Engine เป็น heuristic ไม่ใช่ LLM — อย่าให้มันสรุปแทน และอย่าถือ matched_by_tags เป็นคำตัดสิน
  • ถ้าโมเดลที่เลือกไม่ตรงโจทย์ ให้ส่ง models เอง ดีกว่าเชื่อ tag
  • คำตอบต้องอ้างข้อเท็จจริง/ตัวเลขจากโจทย์ ไม่ใช่คำคม