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model-assumptions-builder

Extract and maintain global and method-specific mathematical-model assumptions from the problem frame, active method cards, data profile, and risk probes, while leaving necessity and impact judgments to the human modeler.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md1.9 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Inputs

  • problem parse;
  • active method cards;
  • data profile and risk-probe summaries;
  • question dependency map;
  • existing assumptions and human decisions.

Read legacy candidate pools only during migration.

Workflow

  1. Extract explicit problem assumptions and method-induced assumptions.
  2. Remove filler statements that do not affect model validity or interpretation.
  3. For each assumption record:
    • scope and source;
    • modeling need;
    • applicable method/Qx;
    • validation evidence;
    • mitigation or fallback link.
  4. Identify conflicts across Qx.
  5. Present unresolved necessity/impact trade-offs in one compact choice card where possible.
  6. Log human assumption_necessity decisions in qx_decisions.jsonl.
  7. Save planning/model_assumptions.md, transcribing settled human labels and impacts with decision IDs.

Assumption Fields

  • ID;
  • statement;
  • scope;
  • source and modeling need;
  • human-confirmed type: necessary or simplifying;
  • validation method/evidence;
  • impact if violated;
  • mitigation/fallback;
  • decision ID.

Rules

  • Do not invent generic assumptions such as “data are accurate” unless they affect a real dependency.
  • Do not finalize necessary/simplifying or impact judgments for the human.
  • Do not leave many repeated sentinels in the final file; collect missing judgments through a choice card and stop finalization until answered.
  • Revisit an assumption only when its method, evidence, or downstream use materially changes.

Verification

  • Every assumption has a modeling need and source.
  • Human-owned labels trace to decisions.
  • Probe/robustness evidence addresses load-bearing assumptions.
  • Cross-Qx conflicts are resolved or explicit.

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