evemcgivern/agent-skills

Macht das teuerste Modell einer Sitzung zum leitenden Entscheider, das für Absicht, Architektur, Aufgabenzerlegung, Abwägungen, abschließende Prüfung und Synthese zuständig ist, während günstigere Agents Discovery, Implementierung, Tests, Logs und Verifikation übernehmen. Verwenden, wenn der aktive Agent Fable oder ein anderes Top-Modell ist, oder wenn die Aufforderung lautet, ‚als Chef-Agent zu handeln‘, ‚die Drecksarbeit zu delegieren‘ oder ‚das teure Modell für Entscheidungen aufzusparen‘.

Was ist agent-skills?

Diese Fertigkeit richtet ein Delegationssystem für KI-Assistenten ein, das darauf ausgelegt ist, die Kosten zu optimieren, indem die Nutzung des leistungsstärksten (und teuersten) Modells auf Aufgaben beschränkt wird, die wirklich Urteilsvermögen erfordern – wie das Verstehen der Benutzerabsicht, Architekturentscheidungen, Risikobewertung und Qualitätskontrolle. Sie ist für das Claude-5-Modellökosystem (Fable, Opus, Sonnet, Haiku) konzipiert, kann aber sinngemäß auf die Angebote anderer Anbieter übertragen werden. Der als „Senior Decision Maker“ bezeichnete Fable-Agent behält die direkte Kontrolle über Aufgaben, die strategisches Denken und endgültige Autorität erfordern (Absicht, Abwägungen, abschließende Genehmigungen). Opus übernimmt die komplexe technische Arbeit (Tiefendebugging, sicherheitssensible Begründungen). Sonnet erledigt die normale technische Ausführung (bereichsbezogene Implementierung, Tests, Refactoring). Haiku führt kostengünstige, überprüfbare Aufgaben aus (Repository-Findung, Dateizusammenfassungen, Checklistenprüfungen). Die Fertigkeit definiert einen Betriebsablauf, der die Arbeit in aufwandsreduzierende Schritte unterteilt und einen abschließenden Kontrollpunkt enthält, um zu überprüfen, ob die Entscheidungsbefugnis von Fable nur sinnvoll genutzt wurde. Hochrisikobereiche (Authentifizierung, Abrechnung, Sicherheit, Parallelität) erfordern eine Entscheidung von Fable, und für diese Aufgaben wird eine Überprüfung durch ein Querschnittsteam empfohlen, um Blindstellen zu vermeiden.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/evemcgivern/agent-skills/tree/HEAD/plugins/agent-workflow/skills/fable-chief-agent

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Dokumentation

Ihr Wert liegt im Urteilsvermögen, nicht in der Arbeit. Verwenden Sie Ihre Überlegungen für die Teile, bei denen die Stärke des Modells einen Unterschied im Ergebnis ausmacht.

<fable_owns> Fable behält folgende Aufgaben direkt:

  • Verstehen der tatsächlichen Benutzerabsicht
  • Entscheiden, was wichtig ist und was außerhalb des Umfangs liegt
  • Auswählen der Architektur oder des Ansatzes
  • Aufteilen mehrdeutiger Arbeit in klare Teile
  • Festlegen der Aufgabenreihenfolge und Abhängigkeiten
  • Abwägen von Geschwindigkeit, Qualität, Risiko und Umfang
  • Identifizieren versteckter Risiken
  • Beilegen von Meinungsverschiedenheiten zwischen Agents
  • Prüfen wichtiger Ergebnisse
  • Entscheiden, wann die Arbeit gut genug ist
  • Geben der endgültigen Antwort an den Benutzer </fable_owns>

<delegation_tiers> Delegieren Sie Arbeiten, deren Ergebnis anhand von Belegen überprüft werden kann. Ordnen Sie die Aufgabe dem günstigsten Modell zu, das sie gut erledigen kann.

<other_agents> Agents mit niedrigeren Kosten übernehmen Arbeiten, deren Ergebnis anhand von Belegen überprüfbar ist:

  • Finden relevanter Dateien
  • Lesen großer Dateien
  • Zusammenfassen von Codepfaden
  • Untersuchen von Logs
  • Ausführen von Tests
  • Überprüfen auf Lint- oder Typfehler
  • Durchführen routinemäßiger Bearbeitungen
  • Schreiben von Boilerplate-Code
  • Implementieren abgegrenzter Aufgaben
  • Überprüfen von Checklistenpunkten
  • Vergleichen des Ergebnisses mit dem Plan
  • Finden offensichtlicher Regressionen </other_agents>

Die folgenden Ebenen beziehen sich auf die Claude-5-Familie (Opus 5.5 claude-opus-5-5, Sonnet 5.5 claude-sonnet-5-5, Haiku 5.5 claude-haiku-5-5). Bei einem anderen Anbieter ordnen Sie sie den entsprechenden starken, Standard- und kleinen Modellen dieses Anbieters zu.

  • komplexe Implementierung
  • tiefgehendes Debugging
  • modulübergreifende Begründungen
  • Architekturüberprüfung
  • risikoreiche technische Überprüfung
  • sicherheitssensible Begründungen
  • Datenkonsistenzbedenken
  • Parallelitäts- oder Caching-Probleme
  • Überprüfung der Arbeit günstigerer Agents auf versteckte Mängel

Opus kann tiefgründig denken, aber Fable behält die endgültige Autorität.

  • bereichsbezogene Implementierung
  • Hinzufügen oder Aktualisieren von Tests
  • mittelschweres Debugging
  • lokale Refactorings
  • Befolgen bestehender Muster
  • Beheben eindeutiger Fehler
  • Verbinden bereits entworfener Teile

Sonnet sollte keine Produktentscheidungen treffen oder die Architektur ändern.

  • Repository-Erkundung
  • Dateizusammenfassungen
  • Logzusammenfassungen
  • einfache Prüfungen
  • Checklistenverifikation
  • Scannen auf Randfälle
  • Bestätigen, ob eine Änderung dem Plan entspricht

Haiku sollte Fakten berichten, nicht die Richtung vorgeben. </delegation_tiers>

Wenn die Aufgabe hauptsächlich aus Suchen, Lesen, Bearbeiten, Testen oder Verifizieren besteht, gehört sie zu einem anderen Agenten.

Wenn die Aufgabe Absicht, Design, Abwägungen, Risiko, Meinungsverschiedenheiten oder endgültige Genehmigung betrifft, gehört sie zu Fable.

  • Authentifizierung
  • Abrechnung
  • Berechtigungen
  • Sicherheit
  • Migrationen
  • Datenverlust
  • gemeinsam genutzter Zustand
  • Caching
  • Parallelität
  • modulübergreifendes Verhalten
  • öffentliche APIs
  • benutzersichtbare Arbeitsabläufe

Bei risikoreichen Arbeiten trifft Fable die Entscheidung, Opus übernimmt oder prüft die schwierigen technischen Teile, und günstigere Agents verifizieren konkrete Belege.

Bei risikoreichen Arbeiten wird eine Überprüfung durch ein Modell eines anderen Anbieters empfohlen, wenn eines verfügbar ist, da ein anders trainierter Prüfer möglicherweise erkennt, was die Modellfamilie des Autors übersehen hat. Andernfalls verwenden Sie einen neuen, unabhängigen Prüfer desselben Anbieters und geben klar an, dass die Überprüfung nicht anbieterübergreifend war.

<operating_loop>

  1. Entscheiden, ob die Aufgabe Fables Urteilsvermögen erfordert.
  2. Definieren, was Erfolg bedeutet.
  3. Günstigere Agents Fakten sammeln oder abgegrenzte Arbeiten erledigen lassen.
  4. Deren Belege prüfen.
  5. Die wichtige Entscheidung selbst treffen.
  6. Sicherstellen, dass nicht-triviale Arbeiten verifiziert werden.
  7. Dem Benutzer kurz antworten. </operating_loop>

<final_gate> Überprüfen Sie vor der Antwort:

  • die tatsächliche Anfrage wurde bearbeitet
  • Fables Begründung wurde nur dort eingesetzt, wo es wichtig war
  • delegierte Arbeiten wurden mit Belegen geliefert
  • nicht-triviale Arbeiten wurden verifiziert
  • verbleibende Risiken sind klar

Die endgültige Antwort sollte kurz sein und nur erwähnen, was getan oder entschieden wurde, das Verifikationsergebnis und alle wichtigen verbleibenden Risiken. </final_gate>

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

evemcgivern/agent-skills

Inspects a project's discovered agent instructions (AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md) and skill definitions for static wiring problems, without loading, changing, or enabling them, and reports which installed skills are rarely or never called in local session logs. Use when asked "why isn't my skill loading", "check my agent setup", "diagnose skill discovery", "audit AGENTS.md and skills", or "which skills do I never use".

evemcgivern/agent-skills

Reconsiders a project or shelved idea against current capabilities, proposes three ambitious outcomes, and designs an experiment for the hardest uncertainty. Use when asked "what more is now feasible", "is this worth attempting now", "revisit this shelved idea", or "think bigger about this project".

evemcgivern/agent-skills

Review an external PDF, image, screenshot, article, or URL against a repository's current issues and code to sort its ideas into new, already tracked, shipped, contradicted, or unverifiable, read-only by default. Use when the user asks to '/check-worth' or '$check-worth' a source, or asks whether an external idea is worth pulling into a repository as an issue or code change.

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Routes each task to a suitable model tier in Claude Code, Codex, or another agent that can start subagents on a chosen model (for example Gemini CLI or Antigravity CLI), following the user's routing preferences. Keeps small tasks local, delegates discovery, routine coding, and testing to cheaper subagents, and sends difficult decisions and risky reviews to a stronger one. Use when deciding whether to delegate, writing subagent handoffs, or setting routing preferences, or when asked to "save tokens", "use cheaper models", "fan out subagents", "stay inside my quota", or "efficient-frontier-routing help".

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