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再帰的決定台帳

ユーザーが繰り返しロールアウト、マーク付き決定プロセス、高次元探索、確率的最適化、局所最適解探索、アンサンブル比較、または可視的な証拠の連鎖を伴う再帰的推論を要求した場合に使用します。

再帰的決定台帳 とは?

このスキルは、AIエージェントが複数の試行や「Prime Gauss」スタイルの再帰的プロンプトを通じて、より深い計算を強制する必要がある場合に使用されます。安全でない部分(ループが確実性を証明すると偽ること)を除去しつつ、有用な部分(繰り返し試行、事前記憶、新鮮な情報、明示的なマーク)を保持します。台帳契約により、各ロールアウトはID、タイムスタンプ、事前勝者、ウォッチリスト、新規情報、探索空間サイズ、使用モデル、試行回数、候補、決定マーク、一貫性マーク、昇格ゲート結果を記録します。JSONL(追記専用台帳)とMarkdown(人間向け要約)をサポートし、取引、資本配分、本番デプロイなどの重要な操作では、再帰的信頼度を承認として扱わず、デフォルトでペーパー、ドライラン、読み取り専用、プレビュー、またはステージモードに制限します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/recursive-decision-ledger

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ドキュメント

再帰的決定台帳 は何をしますか?

このスキルは、ユーザーが繰り返しロールアウトや「Prime Gauss」スタイルの再帰的プロンプトを通じて、より深い計算を強制しようとしている場合に使用します。有用な部分(繰り返し試行、事前記憶、新鮮な情報、明示的なマーク)は保持し、安全でない部分(ループが確実性を証明すると偽ること)は除去します。

台帳契約

各ロールアウトは以下を記録する必要があります:

  • ロールアウトIDとタイムスタンプ;
  • 事前の承認勝者と事前のウォッチリスト;
  • 取り込まれた新鮮な情報;
  • 探索空間のサイズ;
  • 使用されたモデルファミリーまたはヒューリスティック;
  • 試行回数と実効試行回数;
  • 上位候補;
  • 決定マーク;
  • 事前台帳に対する一貫性マーク;
  • 昇格ゲート結果。

追記専用台帳にはJSONLを、人間向け要約にはMarkdownを推奨します。

ロールアウトループ

  1. 事前台帳を読み込む。
  2. タイムステップゼロで新しい情報を取得する。
  3. 制限付き探索を実行する。
  4. 各候補をマークする:承認、ウォッチ、拒否、ウォッチ減衰、または再試行が必要。
  5. 勝者を事前勝者および最新のマーク付きロールアウトと比較する。
  6. ドリフト、テールリスク、古いデータ、または失敗した再試行が事前のマークを無効にする場合、候補を格下げする。
  7. 要約する前に成果物を追加する。

一貫性マーク

以下のようなコンパクトな一貫性マークを含めます:

アンサンブルが事前勝者と一致: true
再帰が事前勝者と一致: false
最新ロールアウト一致: true
ライブ昇格許可: false
理由: 再試行と鮮度ゲートが満たされていない

昇格ルール

取引、資本配分、本番デプロイ、移行、または破壊的操作において、再帰的信頼度は承認ではありません。

ユーザーが明示的にライブアクションを承認し、かつリポジトリ/サービスのゲートがそれをサポートしない限り、デフォルトでペーパー、ドライラン、読み取り専用、プレビュー、またはステージモードにします。

以下の場合にのみ昇格します:

  • 候補が選択された指標で事前の承認勝者を上回ること;
  • 正確性と再試行チェックに合格すること;
  • リスク制限が明示されていること;
  • 証拠が耐久性を持つこと;
  • 必要に応じてユーザーがライブステップを承認していること。

要約の形式

ドラマではなく決定を先頭に:

ロールアウト15完了。事前勝者が依然として保持しているが、エッジが17%悪化。
ステータス:ウォッチ、ライブではない。次のゲート:しきい値未満の新鮮な板情報で20回の再試行を埋める。

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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