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再帰的判断台帳

ユーザーが繰り返しロールアウトや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トレースを伴う再帰的推論を要求した場合に使用します。

再帰的判断台帳 とは?

このスキルは、AIエージェントが再帰的な意思決定プロセスを構造化して記録・評価するための「再帰的判断台帳」を提供します。ユーザーが「もっと深く考えて」と要求した際、無制限な再帰ループに陥る代わりに、計画的で監査可能な反復的検討を行えます。主な用途は、金融取引の戦略評価、資本配分、本番デプロイの事前チェック、マイグレーション計画、破壊的操作のリスク評価などです。台帳はJSONL形式で追記専用に保存し、各ロールアウトごとにID、タイムスタンプ、優先勝者、新しい情報、探索空間サイズ、モデルファミリー、トライアル数、決定マーク、コヒーレンスマークなどを記録します。プロモーションルールは厳格で、再帰的推論の結果だけでは本番承認は得られず、正確性テスト、リスク制限、ユーザー承認、ゲート通過が必須です。Claude CodeやCursorなどのAIエージェントと統合でき、可視的な証拠トレースを生成することで、誤った確証バイアスを排除し、意思決定の透明性を高めます。

対応~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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ドキュメント

再帰的判断台帳 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ティングを通じて、より深い計算を強制しようとする場合に使用します。有用な部分(反復試行、事前メモリ、新しい情報、明示的なマーク)は保持し、危険な部分(ループが確実性を証明するという前提)は排除します。

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
  • 事前に受け入れられた勝者と事前ウォッチリスト
  • 取り込まれた新しい情報
  • 探索空間サイズ
  • 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
  • 試行数と有効試行数
  • 最有力候補
  • 決定マーク
  • 事前台帳に対するコヒーレンスマーク
  • プロモーションゲート結果

追記専用の台帳にはJSONL、人間向けサマリーにはMarkdownを推奨します。

ロールアウトループ

  1. 事前台帳をロードする。
  2. タイムステップ0で新しい情報を取得する。
  3. 有界探索を実行する。
  4. 各候補にマークを付ける: 受け入れ、ウォッチ、拒否、ウォッチ減衰、またはリプレイが必要。
  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、または失敗したリプレイが以前のマークを無効にする場合、候補を格下げする。
  7. サマリーの前にアーティファクトを追加する。

コヒーレンスマーク

コンパクトなコヒーレンスマークを含めます:

アンサンブルが事前勝者と一致: true
再帰的一致が事前勝者と一致: false
最新のロールアウト一致: true
ライブプロモーション許可: false
理由: リプレイおよびフレッシュネスゲートが満たされていません

プロモーションルール

取引、資本配分、本番デプロイ、マイグレーション、または破壊的オペレーションにおいては、再帰的信頼は承認ではありません。

ユーザーがライブアクションを明示的に承認し、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、またはステージングモードにします。

以下の場合にのみプロモーションします:

  • 候補が選択されたメトリクスで事前に受け入れられた勝者を上回っていること
  • 正確性チェックとリプレイチェックが合格していること
  • 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
  • 必要な場合、ユーザーがライブステップを承認していること

サマリーの形式

ドラマではなく、決定を先頭に:

ロールアウト15完了。事前勝者は依然として保持されていますが、エッジは17%低下しました。
ステータス: ウォッチ、ライブではありません。
次のゲート: 20リプレイフィルと、新鮮なオーダーブックの経過時間がしきい値を下回ること。

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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