devils-advocate
/devils-advocate
Znajduje w tekście zdania wniosków, klasyfikuje je i pisze do każdego kontrargument z oceną ekspozycji na błąd.
- Repozytorium
- maestro-companions ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 26.10.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 2
- Skrypty
- 1
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 0
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 26.10.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
- 1 skrypt w paczce. Przejrzyj je przed instalacją, bo Claude może je uruchomić.
Skrypty: devils_advocate.py
Co robi i kiedy
Znajduje w tekście zdania wniosków, klasyfikuje je i pisze do każdego kontrargument z oceną ekspozycji na błąd.
Oryginalny opis (EN)
Finds each conclusion sentence, classifies it (causal, numeric, absolute, forecast, recommendation) and writes a counter-argument from a template filled with that claim's own cause, number or subject, with an exposure score. Use this whenever the user states a conclusion and wants it argued against before acting. Pairs with steelman, skeptic-eye, swap-cause-effect and pov-core.
Jak działa
- The tool (ships with this skill)
- Uses and limits
Podgląd SKILL.md
---
name: devils-advocate
description: Finds each conclusion sentence, classifies it (causal, numeric, absolute, forecast, recommendation) and writes a counter-argument from a template filled with that claim's own cause, number or subject, with an exposure score. Use this whenever the user states a conclusion and wants it argued against before acting. Pairs with steelman, skeptic-eye, swap-cause-effect and pov-core.
---
# devils-advocate
A VANTAGE lens of the point-of-view family (engine: pov-core). It takes the other side of every conclusion. Each sentence with a verdict marker is classified by its most attackable form (causal, absolute, recommendation, forecast, comparison or numeric). It is negated into a COUNTER-CLAIM ("will" -> "will not", "always" -> "not always", "better" -> "worse") and given a counter-reason built from its own cause, effect or number. An exposure score out of 5 (absolute word, no number, no source, single cause, future tense) orders which conclusion to attack first.
## The tool (ships with this skill)
```
python devils_advocate.py --selftest
python devils_advocate.py <file|text> [--json]
```
```python
from devils_advocate import apply, negate
v = apply(note); v["findings"][0] # the most exposed conclusion and its counter
negate("We will launch next week.") # -> 'We will not launch next week.'
```
Example: `[devils-advocate] (text) 5 conclusions argued against; attack s1 first (causal, exposure 3/5)`, whose top finding is `[causal, exposure 3/5] s1: COUNTER We will not obviously launch the new screener next week because ... - 'we will obviously launch the new screener next wee' could happen without 'the bac...`
## Uses and limits
- The counters are arguments to test, not findings. A counter can be weaker than the claim.
- Negation is a word-level rewrite and can produce awkward grammar.
- Reads text and plans. Sentences without a verdict marker are left alone.
Pliki w paczce (2)
- SKILL.md 2 KB
- devils_advocate.py 6 KB
Wersje
| Repozytorium | Wynik | Licencja |
|---|---|---|
| Ta strona · max0wellseltzer-wow/maestro-companions | 100 | MIT |
| daymade/claude-code-skills | 100 | MIT |
| griffinwork40/agent-framework | 100 | Apache-2.0 |
| mathews-tom/armory | 100 | MIT |
| Leuenaar/async-contractor-agents | 100 | MIT |
| Sellyew/Workbuddy-workflow | 100 | MIT |
| OneWave-AI/claude-skills | 100 | MIT |
| pedrohcgs/claude-code-my-workflow | 100 | MIT |
| cofin/flow | 100 | Apache-2.0 |
Migawka bazy z 13.11.2026 · wersja paczki f86eec38e5db (skrót SHA-256 całej paczki)
Pobrania w ostatnich 30 dniach: 0 · ranking
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 100steelman
Wyciąga tezy przeciwnego tekstu, ocenia ich siłę i odbudowuje najmocniejszą wersję argumentu. - 100inner-critic
Układa najostrzejsze pytania krytyczne do każdego twierdzenia w tekście, celując w najsłabsze miejsce, na przykład nieźródłową liczbę lub skok przyczynowy. - 90pm-devils-advocate
Podważa decyzje produktowe przez pre-mortem i kontrargumenty, pokazując, co może pójść źle i czego jeszcze nie widać.