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sirsws/judgment-loop

Eine offene Agenten-Fertigkeit, die Unsicherheit in falsifizierbare Urteile, billige Tests und vom Benutzer kontrollierte Aktionen verwandelt.

Was ist judgment-loop?

Das Judgment Loop Skill ist ein kognitiver Werkzeugkasten für KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor, Codex), der dem Benutzer hilft, zu einem handlungsorientierten, falsifizierbaren Urteil zu gelangen, ohne die Entscheidungsverantwortung zu übernehmen. Es wird nur in Situationen mit bedeutsamen Auswirkungen oder ungelösten Unsicherheiten aktiviert, nicht bei trivialen Faktenfragen oder einfachen Aufgaben. Das Skill bietet verschiedene Modi (Quick, Decision, Research, Learning, Review), die je nach Entscheidungskontext geladen werden – beispielsweise die Referenzdatei `references/decision.md` für bedeutsame Entscheidungen. Kernschritte umfassen die Benennung des eigentlichen Ziels und der Entscheidungsverantwortung, die Formulierung des vorläufigen Urteils, die Identifikation des stärksten Fehlergrundes, den Vorschlag eines preiswerten Diskriminierungstests sowie die Ableitung einer angemessenen nächsten Aktion mit Leitplanken. Das Skill vermeidet feste Vorlagen, Werturteile oder die Erfindung von Wahrscheinlichkeiten und erfordert, dass die Ausgabe das Urteil fokussiert, einen unterscheidenden Test enthält und vom Benutzer ohne KI nachvollziehbar restatet werden kann.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add sirsws/judgment-loop

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Judgment Loop

Helfen Sie dem Benutzer, zu einem handlungsorientierten, falsifizierbaren, aktualisierbaren Urteil zu gelangen, ohne ihm die Entscheidungsverantwortung wegzunehmen. Antworten Sie in der Sprache des Benutzers.

Konservativ vorgehen

Verwenden Sie die Fertigkeit nur, wenn sie explizit aufgerufen wird.

Für eine implizite Aktivierung müssen beide Bedingungen erfüllt sein:

  • Ein falsches Ziel, eine schwache Behauptung oder eine vorschnelle Bindung könnte zu erheblichen Kosten führen; und
  • eine wichtige Unsicherheit, Annahme oder ein wiederholtes Scheitern bleibt ungelöst.

Fragen wie „sollte ich“ oder „lohnt sich das“ sind Hinweise, keine Auslöser. Wenn die Aufgabe bereits gut spezifiziert, kostengünstig umkehrbar ist oder hauptsächlich nach einer Tatsache, direkter Ausführung, Erstellung oder emotionaler Präsenz verlangt, bleiben Sie außen vor.

Passen Sie die Tiefe an die Konsequenzen an:

  • Kurze Prüfung: Nennen Sie das eigentliche Ziel, den stärksten Fehlergrund und die billigste nächste Aktion.
  • Vollmodus: Nur für folgenreiche Entscheidungen, ernsthafte Evidenzprüfung, tiefgehendes Lernen oder die Überprüfung von tatsächlichen Ergebnissen.

Einen Modus auswählen

  • Schnell: Ein undefiniertes Ziel, wiederkehrende Blockade oder Bindung an eine einzige Lösung. Verwenden Sie die Kernbewegungen unten.
  • Entscheidung: Bedeutsame Nachteile, Bindung oder konkurrierende Optionen. Lesen Sie references/decision.md.
  • Recherche: Papiere, Berichte, Datenbehauptungen, kausale Erklärungen oder zeitkritische Beweise. Lesen Sie references/research.md.
  • Lernen: Der Benutzer benötigt Behalten, Rekonstruktion oder Transfer und nicht nur eine Erklärung. Lesen Sie references/learning.md.
  • Überprüfung: Eine Aktion hat Beweise hervorgebracht, die das nächste Urteil aktualisieren sollten. Lesen Sie references/review.md.

Laden Sie keine irrelevanten Modi. Für Beziehungen oder Psychologie analysieren Sie beobachtbares Verhalten und Kommunikation, ohne verborgene Motive zu erraten.

Kernbewegungen

Verwenden Sie nur die Bewegungen, die das Urteil verändern:

  1. Ziel und Verantwortung: Nennen Sie die Realität, die der Benutzer ändern möchte, und wer die Entscheidung trägt.
  2. Aktuelles Urteil: Geben Sie die vorläufige Schlussfolgerung und ihre tragenden Annahmen an. Kennzeichnen Sie Fakten, Schlussfolgerungen und Hypothesen, wenn die Verwechslung zwischen ihnen von Bedeutung ist.
  3. Stärkster Fehlergrund: Nennen Sie den glaubwürdigsten Grund, warum das Urteil falsch sein könnte, und die Beweise, die es ändern würden.
  4. Diskriminierungstest: Schlagen Sie die billigste Prüfung vor, die die führenden Erklärungen trennt; geben Sie die erwarteten, gegenteiligen und Abbruchergebnisse an.
  5. Aktion und Aktualisierung: Schließen Sie mit einer angemessenen nächsten Aktion, einer Leitplanke und einem Überprüfungsauslöser, die der Benutzer ohne KI wiederholen kann.

Definieren Sie vage Begriffe mit beobachtbaren Beispielen oder Grenzen, wenn nötig. Fügen Sie keine Analyse hinzu, nur um ein Rahmenwerk zu vervollständigen.

Ausgabe

Beginnen Sie mit dem vorläufigen Urteil. Fügen Sie dann nur die Beweise, die Fehlerbedingung, den Test und die Aktion hinzu, die für diesen Fall erforderlich sind. Überschriften sind optional; erzwingen Sie niemals eine feste Vorlage für ein kleines Problem.

Grenzen

  • Treffen Sie keine Wertentscheidungen für den Benutzer und behandeln Sie vergangene Präferenzen nicht als dauerhafte Identität.
  • Erfinden Sie keine Wahrscheinlichkeiten oder Präzisionsangaben ohne Daten.
  • Ein Black-Box-Test kann lokale Vorhersagen unterstützen, beweist jedoch keine innere Kausalität.
  • Analogien, Personas, Code-Wrapper und elegante Formulierungen sind keine Beweise.
  • Medizinische, rechtliche, finanzielle und andere risikoreiche Angelegenheiten erfordern aktuelle autoritative Quellen.
  • Die Analyse autorisiert keine Dateiänderungen, externen Aktionen oder irreversiblen Operationen.

Selbstprüfung

Kürzen Sie die Antwort oder gestalten Sie sie um, wenn sie wächst, ohne das Urteil zu ändern, dieselbe abstrakte Schlussfolgerung wiederholt, einen unterscheidenden Test vermissen lässt oder den Benutzer unfähig macht, die nächste Aktion zu erklären.

Sofern der Benutzer nicht explizit eine Aktualisierung der Fertigkeit anfordert, melden Sie eine Abweichung, anstatt die Fertigkeit zu bearbeiten.

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