decision-tree-explorer — команда для Claude Code: как работает
Строит деревья решений с расчётом вероятностей, математического ожидания и рисков. Помогает выбирать оптимальные сценарии при инвестициях, кризисах или стратегических развилках.
npx claude-code-templates@latest --command simulation/decision-tree-explorerЧто делает decision-tree-explorer
Команда анализирует сценарии выбора через структурированное дерево решений. Сначала модель выделяет альтернативные варианты, включая гибридные подходы. Затем оценивает вероятности исходов на базе рыночных данных, рассчитывает ожидаемую ценность с учётом финансовых факторов и проводит анализ чувствительности для поиска точки безубыточности.
Для углублённой оценки поддерживаются симуляции Монте-Карло и оценка реальных опционов. На выходе формируется готовая ветка решений с весами вероятностей, матрицей рисков и шагами реализации под контрольные метрики.
Для поиска рыночной информации и экспертных оценок команда использует инструмент WebSearch. Если контекст задачи не содержит численных ограничений и критериев успеха, расчёт математического ожидания придётся уточнять дополнительными вводными.
Какие задачи решает
- Рассчитать математическое ожидание для инвестиционных альтернатив
- Оценить риски и разработать план действий при антикризисном реагировании
- Найти точку безубыточности проекта с помощью анализа чувствительности
- Сравнить стратегические пути развития с помощью симуляции Монте-Карло
Примеры запросов агенту
- /decision-tree-explorer Выбор между собственной разработкой и покупкой готового SaaS --investment
- /decision-tree-explorer Срочный перенос инфраструктуры при сбое основного дата-центра --crisis-response
- /decision-tree-explorer Запуск нового направления корпоративных продаж --strategic
Как установить decision-tree-explorer
1Через claude-code-templates
npx claude-code-templates@latest --command simulation/decision-tree-explorer2Вручную: положить файлы
.claude/commands/decision-tree-explorer.mdВызов — /decision-tree-explorer. Для всех проектов — ~/.claude/commands/
Вручную: положить файлы
~/.codex/prompts/decision-tree-explorer.mdВызов — /prompts:decision-tree-explorer. В Codex этот формат помечен устаревшим, замена — скиллы
Вручную: положить файлы
.github/prompts/decision-tree-explorer.prompt.mdВручную: положить файлы
.gemini/commands/decision-tree-explorer.tomlGemini хранит команды в TOML: текст запроса — в поле prompt
Вопросы о decision-tree-explorer
Как установить decision-tree-explorer в Claude Code?
Выполните в терминале команду npx claude-code-templates@latest --command simulation/decision-tree-explorer. Конфигурация команды сохранится в файл .claude/commands/decision-tree-explorer.md.
Какие режимы анализа поддерживает decision-tree-explorer?
Команда принимает флаги --strategic, --investment, --operational и --crisis-response для настройки контекста под задачи общей стратегии, инвестиций, операционных процессов или кризисного управления.
Какие инструменты Claude Code задействует команда?
В манифесте команды прописан доступ к Read, Write, Edit и WebSearch. Доступ к поисковику нужен для сбора рыночных данных и базовых вероятностей.
Исходный текст
decision-tree-explorer.md · MIT
--- allowed-tools: Read, Write, Edit, WebSearch argument-hint: "[decision-context] | --strategic | --investment | --operational | --crisis-response" description: Explore complex decision branches with probability analysis, expected value calculation, and optimization --- # Decision Tree Explorer Explore complex decision scenarios with comprehensive probability analysis and optimization: **$ARGUMENTS** ## Current Decision Context - Decision scope: Based on $ARGUMENTS (strategic, investment, operational, crisis response) - Available options: Current alternatives under consideration - Success criteria: Key metrics for decision evaluation - Resource constraints: Limitations affecting available choices ## Task Create comprehensive decision tree analysis for optimal choice selection: **Decision Context**: Use $ARGUMENTS to analyze strategic decisions, investments, operations, or crisis responses **Decision Framework**: 1. **Option Generation** - Comprehensive alternative identification including hybrid and innovative approaches 2. **Probability Assessment** - Systematic likelihood estimation using base rates, expert judgment, and market data 3. **Expected Value Analysis** - Multi-dimensional value calculation including financial, strategic, and risk factors 4. **Sensitivity Analysis** - Critical assumption testing and break-even analysis 5. **Risk Assessment** - Comprehensive risk identification, impact analysis, and mitigation strategies 6. **Optimization Engine** - Multi-criteria decision analysis with stakeholder preference integration **Advanced Analytics**: Monte Carlo simulations, real options valuation, decision path optimization, and robustness testing. **Implementation Integration**: Connect analysis to specific actions, success metrics, and contingency planning. **Output**: Complete decision tree with probability-weighted outcomes, expected value calculations, risk assessments, and strategic recommendations with implementation guidance.
© davila7 · MIT · davila7/claude-code-templates