Cómo usar
- Copia el comando y revisa el paquete antes de instalarlo en tu entorno de agente.
- Consulta las herramientas, credenciales y entornos necesarios en el documento original.
- Describe las entradas y el resultado deseado; contrasta la salida con las fuentes.
npx skills add https://github.com/worrrrrr/agent-skills --skill w8mAntes de empezar
- La instalación no incluye suscripción al modelo, cuota API ni permisos sobre tus archivos.
- Las estrellas e instalaciones reflejan actividad, no una prueba independiente de calidad o seguridad.
Documento original del Skill
Contenido del repositorio de origen con títulos, ejemplos, código, tablas, enlaces e imágenes preservados.
w8m — World 8 Models
กรอบคิด 8 แบบสำหรับวิเคราะห์ปัญหา/การตัดสินใจ. Engine ไม่ได้คิดเอง — มันเลือกโมเดลที่ตรงโจทย์, แจกชุดคำถาม, ตรวจว่าคำตอบครบหรือยัง, และประกอบ markdown จากคำตอบที่ agent เขียน. ตัววิเคราะห์คือคุณ.
| id | ใช้เมื่อ |
|---|---|
first-principles | โจทย์เต็มไปด้วยศัพท์วงใน/สมมติฐานที่ไม่ได้ตรวจ |
inversion | อยากกันความล้มเหลว, pre-mortem, หาทางสำเร็จไม่เจอ |
second-order | ผลลัพธ์จะไปกระทบอะไรต่อ (และแล้วไง) |
expected-value | ตัดสินภายใต้ความน่าจะเป็น/กำไรขาดทุน |
base-rate | มีเรื่องเล่ากรณีเดียว แต่ยังไม่ดูสถิติของกลุ่ม |
occam | มีหลายคำอธิบาย/หลายทางเลือกที่ดูพอ ๆ กัน |
feedback-loop | ระบบมีวงจรเร่ง/ถอย หรือมีความหน่วง |
margin-of-safety | ออกแบบใกล้ขีดจำกัด 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":"..."}}}'planจับ tag ในโจทย์แล้วเลือกkโมเดล (clamp 2–8); ไม่พบ tag → ชุดเริ่มต้น first-principles + inversion + second-order + occam แล้วตัด/เติมให้ครบk(matched_by_tags:false)analyzeคืน scaffold (questions/steps/deliverable/redflags) และถ้าส่ง `answers` มาจะได้ `coverage` (missing/emptyfields/ignored/progress)reportคืน{markdown, coverage, gaps}— ห้ามแต่งคำตอบแทน ให้ส่งเฉพาะ answers ที่มีจริงplan/analyze/reportรับ{"models":["inversion","base-rate"]}เพื่อบังคับชุดโมเดล; id ที่ไม่รู้จัก → error
Workflow
plan(หรือanalyze) เพื่อเลือกโมเดลและได้คำถาม- ตอบ
questionsของแต่ละโมเดลด้วยข้อเท็จจริงของโจทย์ — ใส่deliverableให้ครบ - ยิง
analyzeพร้อมanswersเพื่อเช็คcoverage; เติมช่องที่missing/empty_fields reportเอา markdown ไปใช้; ถ้าcoverage.complete:falseให้บอกผู้ใช้ตรง ๆ ว่ายังขาดอะไร
กฎ
- Engine เป็น heuristic ไม่ใช่ LLM — อย่าให้มันสรุปแทน และอย่าถือ
matched_by_tagsเป็นคำตัดสิน - ถ้าโมเดลที่เลือกไม่ตรงโจทย์ ให้ส่ง
modelsเอง ดีกว่าเชื่อ tag - คำตอบต้องอ้างข้อเท็จจริง/ตัวเลขจากโจทย์ ไม่ใช่คำคม
