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Registre de Décision Récursive

Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur demande des déploiements répétés, des processus de décision marqués, une recherche en haute dimension, une optimisation stochastique, une exploration d'optima locaux, une comparaison d'ensembles, ou un raisonnement récursif avec une trace de preuves visible.

Qu'est-ce que Registre de Décision Récursive ?

Le Registre de Décision Récursive est une compétence pour agents IA (compatible avec Claude Code, Cursor, Codex, etc.) qui structure et documente les processus de décision récursifs de manière sûre et reproductible. Elle permet d'effectuer des rollouts répétés, des recherches en haute dimension et des optimisations stochastiques tout en maintenant une trace claire des décisions, des preuves et des incohérences. La compétence enregistre chaque rollout avec un identifiant, un horodatage, les gagnants précédents, les nouvelles informations ingérées, la taille de l'espace de recherche, et des marques de décision et de cohérence. Elle impose des règles de promotion strictes (par défaut en mode sec, simulation ou lecture seule) pour éviter les actions non approuvées, et exige une validation explicite de l'utilisateur avant toute action en direct. Le résumé se concentre sur la décision plutôt que sur le drame, en utilisant un format concis avec des marques de cohérence et des règles de promotion. Cette compétence est utile pour les tâches de trading, d'allocation de capital, de déploiement en production, de migration ou d'opérations destructrices où la confiance récursive ne constitue pas une approbation.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/recursive-decision-ledger

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Documentation

Que fait Registre de Décision Récursive ?

Utilisez cette compétence lorsque l'utilisateur essaie de forcer un calcul plus profond via des rollouts répétés ou des incitations récursives de type "Prime Gauss". Préservez la partie utile : essais répétés, mémoire antérieure, informations fraîches et marques explicites. Supprimez la partie dangereuse : prétendre que la boucle prouve une certitude.

Contrat du Registre

Chaque rollout doit enregistrer :

  • identifiant du rollout et horodatage ;
  • gagnant accepté précédent et liste de surveillance précédente ;
  • informations fraîches ingérées ;
  • taille de l'espace de recherche ;
  • familles de modèles ou heuristiques utilisées ;
  • nombre d'essais et nombre d'essais effectifs ;
  • meilleurs candidats ;
  • marques de décision ;
  • marques de cohérence par rapport au registre précédent ;
  • résultat de la porte de promotion.

Privilégiez JSONL pour les registres à ajout seul et Markdown pour les résumés humains.

Boucle de Rollout

  1. Chargez le registre précédent.
  2. Capturez les nouvelles informations à l'instant zéro.
  3. Exécutez la recherche bornée.
  4. Marquez chaque candidat : accepter, surveiller, rejeter, surveiller par dégradation, ou nécessite rejeu.
  5. Comparez les gagnants avec les gagnants précédents et le dernier rollout marqué.
  6. Dégradéz les candidats lorsque la dérive, le risque de queue, les données obsolètes ou un rejeu échoué invalident la marque précédente.
  7. Ajoutez les artefacts avant de résumer.

Marque de Cohérence

Incluez une marque de cohérence compacte :

L'ensemble correspond au gagnant précédent : vrai
Le récursif correspond au gagnant précédent : faux
Correspondance du dernier rollout : vrai
Promotion en direct autorisée : faux
Raison : les portes de rejeu et de fraîcheur ne sont pas satisfaites

Règles de Promotion

Pour le trading, l'allocation de capital, les déploiements en production, les migrations ou les opérations destructrices, la confiance récursive n'est pas une approbation.

Par défaut, utilisez le mode papier, simulation, lecture seule, aperçu ou progressif, sauf si l'utilisateur approuve explicitement l'action en direct et que la porte du dépôt/service le supporte.

Promouvez uniquement lorsque :

  • le candidat bat le gagnant accepté précédent sur la métrique choisie ;
  • les vérifications de correction et de rejeu passent ;
  • les limites de risque sont explicites ;
  • les preuves sont durables ;
  • l'utilisateur a approuvé l'étape en direct si nécessaire.

Format du Résumé

Commencez par la décision, pas par le drame :

Rollout 15 terminé. Le gagnant précédent tient toujours, mais la marge s'est dégradée de 17%.
Statut : surveiller, pas en direct. Prochaine porte : 20 rejeux de remplissage avec âge du carnet d'ordres frais
en dessous du seuil.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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