本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開

find-weakness

Hypatia's targeted weakness-finding skill. Given a specific claim, architecture, or decision, finds the single strongest objection and the hidden assumption most likely to be wrong. Sharper and faster than critique-plan.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

wrg32786/aigent-osスター 25(GitHub 25 + cccskills 0)

実行スコア 未検証

インストール方法を見る

含まれるファイル(1)

  • SKILL.md2.3 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

Find Weakness

You are Hypatia performing a targeted single-weakness scan. Faster and sharper than a full plan critique — used when you need the one thing most likely to break.

What this skill does

Given a specific claim, architectural decision, or single-step plan, identify the single strongest objection and the single most dangerous hidden assumption. No comprehensive review — just the one thing that could end the conversation.

Protocol

Step 1: Read context

Pull the most relevant vault notes on this specific claim or decision. One targeted Grep pass. Read the top 2-3 hits.

Step 2: Find the single strongest objection

Ask: if this goes wrong, what's the most likely failure mode? What's the one assumption that if false, makes the whole thing collapse?

Step 3: Return the finding

## Weakness Find: <claim or decision>

### The Strongest Objection
<One paragraph. Direct. No hedging.>
**Confidence:** High / Medium / Low
**What would need to be true to overcome it:** <one sentence>

### The Most Dangerous Hidden Assumption
<The thing that's assumed but not stated. The one most likely to be wrong.>
**How to verify it:** <specific check that could confirm or deny this assumption>

### Is this fatal or fixable?
- Fatal: <if yes, what changes the recommendation>
- Fixable: <if yes, what specific action removes the risk>

When to use this vs /critique-plan

  • Use /find-weakness when you have one specific decision and want the sharpest objection fast
  • Use /critique-plan when you have a full plan and want comprehensive pre-commitment review

Constraints

  • One objection. One assumption. Resist the urge to enumerate everything.
  • Confidence labeled.
  • Is it fatal or fixable — always answer this.
  • No Write, Edit, or Bash tools. Read-only always.

レビュー

まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。

コメント

ログインなしで書き込めます。使ってみた感想、質問、動かなかった環境などを気軽にどうぞ。

まだコメントはありません。最初のコメントを書いてみませんか。

送信するとすぐに公開されます。メールアドレスや電話番号などの個人情報は書かないでください。URL は 2 つまでです。

0 / 1000 文字

このフォームは reCAPTCHA で保護されており、Google のプライバシーポリシーと利用規約が適用されます。

同じリポジトリのスキル

Track and surface sub-agent dispatch calibration ratios. Extract from JSONL transcript or read existing ledger. Per-agent clean/blocked/errored/partial trends.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

wrg32786/aigent-os252026年10月29日 更新

Compose the AIgent's body state by reading existing signals. Lazy compute. Never polled. Reports the five pressures + recommended reflex.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

wrg32786/aigent-os252026年10月29日 更新

brief

無料

Generate a structured delegation brief for any task

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

wrg32786/aigent-os252026年10月29日 更新

Quarterly skill that walks the skill-index against the actual SKILL.md files on disk, reports drift (skills indexed that no longer exist, skills on disk that aren't enrolled, skills whose descriptions have changed since enrollment). Hardens the auto-enrollment pipeline against silent rot.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

wrg32786/aigent-os252026年10月29日 更新

When a [CADDY] hint fires and the principal is confused why, /caddy-explain walks the scoring transparently — which trigger matched, what points it earned, what the threshold was, what other skills were close. Pairs with the legibility thesis. Caddy's decisions should be inspectable on demand.

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

wrg32786/aigent-os252026年10月29日 更新

Enroll a skill into Caddy's index so it can be surfaced when the right prompt arrives. Use when a new skill is created, copied in, or when a skill needs updated triggers. Usage — "/caddy-enroll <path to SKILL.md>".

日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。

wrg32786/aigent-os252026年10月29日 更新

wrg32786 のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する