Reasoning

Reasoning skills and workflows surfaced by the site skill importer.

20 skills
K
dhdna-profiler

par K-Dense-AI

dhdna-profiler extrait des schémas cognitifs et des empreintes de pensée à partir de texte ou de parole. Servez-vous-en pour analyser la manière dont quelqu’un raisonne, décide, hiérarchise ses valeurs et communique, comparer des styles de pensée, ou répondre à « quel est mon style de pensée ? ». C’est particulièrement utile pour une analyse structurée, des comparaisons répétées et une lecture plus fine de l’esprit derrière un passage.

Data Analysis
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M
context-degradation

par muratcankoylan

context-degradation est un skill pratique pour diagnostiquer les défaillances de contexte dans les workflows longs, notamment les cas de lost-in-the-middle, de poisoning, de distraction, de confusion et de clash. Utilisez-le pour repérer où le contexte se rompt, décider quoi corriger en premier et appliquer un guide reproductible de dégradation du contexte pour le Skill Authoring, le placement des prompts et le débogage d’agents en production.

Skill Authoring
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T
think

par tw93

think est une skill d’aide à la décision qui transforme des idées brutes en plans validés et complets sur le plan décisionnel avant de coder. À utiliser pour la conception de fonctionnalités, les choix d’architecture, l’analyse des compromis et les questions de type « faut-il faire ça ? », quand l’enjeu est le jugement, pas l’implémentation. Elle convient aux besoins think pour l’aide à la décision, think guide et think usage dans des workflows centrés sur le repo.

Decision Support
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N
why

par NeoLabHQ

La skill why applique la méthode des 5 pourquoi pour transformer un symptôme en chaîne de causes racines, puis en action corrective concrète. Utilisez ce guide why pour un audit UX, un problème produit, un bug ou une rupture de प्रक्रिया quand vous avez besoin d’un raisonnement rigoureux plutôt que d’hypothèses superficielles.

UX Audit
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N
cause-and-effect

par NeoLabHQ

Le skill cause-and-effect utilise l’analyse en arête de poisson (Fishbone) pour cartographier les causes profondes probables selon les personnes, les processus, la technologie, l’environnement, les méthodes et les matériaux. Il vous aide à transformer un problème vague en arbre de causes structuré, à hiérarchiser les facteurs les plus plausibles et à décider des prochaines étapes. Utile pour l’analyse cause-effet lors d’un audit UX, les revues d’incident, les rétrospectives et le dépannage.

UX Audit
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N
analyse-problem

par NeoLabHQ

analyse-problem est une compétence d’analyse A3 conçue pour transformer un problème brouillon en note d’une page avec le contexte, l’état actuel, l’analyse des causes racines, les contre-mesures, le plan de mise en œuvre et le suivi. Elle est utile en planification stratégique, pour les opérations, les produits et l’ingénierie quand il faut formuler un problème prêt à trancher.

Strategic Planning
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N
analyse

par NeoLabHQ

Analyse est un skill d’analyse Kaizen qui sélectionne automatiquement entre Gemba Walk, Value Stream Mapping ou Muda pour le code, les workflows et les inefficacités. Utilisez le skill analyse pour la création de skills, les audits de repo et l’investigation structurée lorsque vous voulez que la bonne méthode soit choisie en premier.

Skill Authoring
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N
tree-of-thoughts

par NeoLabHQ

tree-of-thoughts est une skill de workflow de raisonnement qui aide les agents à explorer plusieurs approches, à élaguer les branches faibles et à synthétiser une meilleure réponse. Elle est utile pour le débogage complexe, la planification, les arbitrages d’architecture et tree-of-thoughts pour l’orchestration d’agents.

Agent Orchestration
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N
launch-sub-agent

par NeoLabHQ

launch-sub-agent vous aide à déléguer une sous-agent focalisée pour des tâches bien délimitées dans des systèmes multi-agents. Il analyse la complexité de la tâche, choisit un niveau de modèle adapté, prend en charge l’appariement avec des agents spécialisés et ajoute une vérification par auto-critique pour des résultats plus fiables.

Multi-Agent Systems
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N
multi-agent-patterns

par NeoLabHQ

multi-agent-patterns est un guide pratique pour concevoir des systèmes multi-agents dans Claude Code lorsqu’un seul agent ne suffit pas. Il aide à répartir le travail, coordonner des sous-agents et comparer les patterns d’orchestration sans ajouter de complexité inutile.

Multi-Agent Systems
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N
judge

par NeoLabHQ

Judge est un skill d’évaluation en deux phases qui lance d’abord un méta-judge, puis un sous-agent judge pour noter un travail avec un contexte isolé, des preuves et des critères clairs. Utilisez-le pour des revues en mode rapport uniquement sur du code, des textes, des analyses ou du Skill Authoring lorsque vous avez besoin d’un guide de jugement défendable plutôt que d’un simple avis informel.

Skill Authoring
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N
judge-with-debate

par NeoLabHQ

judge-with-debate évalue des solutions au moyen d’un débat multi-agent structuré, en s’appuyant sur une spécification partagée, des contre-arguments fondés sur des preuves et jusqu’à 3 rounds pour parvenir à un consensus. Elle convient particulièrement à la revue de code, à l’évaluation basée sur une grille, et aux workflows judge-with-debate pour les systèmes multi-agents.

Multi-Agent Systems
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N
do-in-steps

par NeoLabHQ

do-in-steps aide un agent à gérer des tâches complexes en les découpant en sous-tâches ordonnées, en orchestrant des sous-agents et en vérifiant chaque étape avant de passer à la suivante. C’est un très bon choix pour des modifications de dépôt, des refactorings en plusieurs étapes, des migrations et pour l’orchestration d’agents avec do-in-steps lorsque vous avez besoin d’une remise en main contrôlée et de réduire les échecs silencieux.

Agent Orchestration
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N
do-competitively

par NeoLabHQ

do-competitively vous aide à résoudre des tâches importantes grâce à la génération parallèle de candidats, à l’évaluation fondée sur une grille de critères et à une synthèse appuyée sur des preuves. Il est particulièrement adapté à Workflow Automation et aux demandes à forts enjeux, où la qualité, la robustesse et la gestion des compromis comptent davantage que la vitesse.

Workflow Automation
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A
icpg

par alinaqi

icpg ajoute une couche WHY à la compréhension du code grâce aux ReasonNodes, aux contrats formels et à la détection de dérive. Utilisez-le pour la revue de code, le refactoring et l’analyse pré-tâche lorsque vous avez besoin de contexte sur l’intention, la responsabilité et les risques avant de modifier du code.

Code Review
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K
scientific-critical-thinking

par K-Dense-AI

scientific-critical-thinking aide à évaluer les affirmations scientifiques, le plan d’étude, les biais, les facteurs de confusion et la qualité des preuves. Utilisez-le pour l’analyse critique, l’appui à une revue de littérature, les contrôles GRADE ou Cochrane du risque de biais, et pour une évaluation de type Peer Review de ce qu’un article peut réellement étayer avec scientific-critical-thinking.

Peer Review
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K
consciousness-council

par K-Dense-AI

consciousness-council organise une délibération structurée à plusieurs points de vue pour les décisions, les dilemmes, les questions de stratégie et les problèmes créatifs. Utilisez ce skill consciousness-council quand vous voulez confronter des avis divergents, obtenir une analyse en mode avocat du diable et clarifier les arbitrages avant d’agir. Il est conçu pour aider à la décision, pas pour fournir des réponses en une ligne.

Decision Support
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N
reflect

par NeoLabHQ

reflect est un outil de validation de skill pour relire une réponse ou un résultat produit précédemment. Il s’appuie sur un tri de complexité et une vérification ciblée pour repérer les oublis, les raisonnements fragiles et les validations trop confiantes avant la mise en production.

Skill Validation
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N
critique

par NeoLabHQ

critique est une skill de revue en mode rapport uniquement qui s’appuie sur plusieurs juges spécialisés, le débat et le consensus pour évaluer un travail terminé. Elle aide à faire la critique du Code Review, à vérifier l’exactitude, la qualité et les problèmes manqués avant la fusion. Installez critique dans le contexte NeoLabHQ context-engineering-kit et utilisez-la avec des chemins de fichiers, des commits ou du contexte.

Code Review
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M
recursive-decomposition

par massimodeluisa

recursive-decomposition est une skill d’automatisation de workflows pour les tâches volumineuses, multi-fichiers ou à plusieurs étapes. Elle découpe le travail en éléments plus petits, les traite séparément, puis fusionne les résultats pour des revues de codebase plus fiables, l’agrégation de documents et l’extraction structurée, lorsque un seul prompt serait trop superficiel ou fragile.

Workflow Automation
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Reasoning