w8m — worrrrrr/agent-skills Agent Skill

Mode d’emploi

Copiez la commande et examinez le paquet avant de l’installer dans votre environnement agent.
Consultez le document original pour les outils, identifiants et environnements requis.
Décrivez les entrées et le livrable souhaité ; comparez la sortie aux sources.

npx skills add https://github.com/worrrrrr/agent-skills --skill w8m

Avant de commencer

L’installation n’inclut ni abonnement au modèle, ni quota API, ni accès aux fichiers.
Étoiles et installations reflètent l’activité, pas un test indépendant de qualité ou de sécurité.

Document Skill original

Rendu depuis le dépôt source en conservant titres, exemples, code, tableaux, liens et images.

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

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

plan (หรือ analyze) เพื่อเลือกโมเดลและได้คำถาม
ตอบ questions ของแต่ละโมเดลด้วยข้อเท็จจริงของโจทย์ — ใส่ deliverable ให้ครบ
ยิง analyze พร้อม answers เพื่อเช็ค coverage; เติมช่องที่ missing/empty_fields
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