macrothink — скилл для Claude Code: свежий взгляд на выбранный путь
Скилл запускает 2–5 независимых свежих прочтений задачи и первым делом показывает, где они расходятся с текущим направлением сессии.
npx skills add LilMGenius/paperthin --skill macrothink -a claude-codeЧто делает macrothink
macrothink вызывается вручную и работает только на чтение. Он берёт решение, которое сессия собирается развивать дальше, и проверяет, не унаследовала ли она рамку из примеров, формулировок или прошлых ходов. Скилл не трогает артефакт, он смотрит на само направление.
Сначала направление называется словами, потом промпт очищается до сути: цель, ограничения, известные факты. Из него убирают примеры сессии, подсказанный ответ, любимые имена и формулировки, которые задают рамку. Дальше идёт веер из 2–5 свежих прочтений, по умолчанию 3. Модель может быть той же самой: скилл ищет слепые зоны рамки сессии, а не независимую от модели истину. Каждое прочтение получает метку divergent-incompatible, divergent-compatible или convergent, и отчёт начинается с несовместимых расхождений.
Если несколько расхождений указывают в одну сторону, скилл называет общий корень и подкладывает отдельные прочтения как доказательства. Совпадение он помечает как успокоение, а не как подтверждение: сходство ответов одной модели ничего не доказывает. Автоматически скилл не срабатывает, только по явному вызову. Итог — кандидаты и риски, план он не переписывает и финальный ответ не выбирает.
Какие задачи решает
- поймать слепую зону в рамке, которую сессия унаследовала из прошлых ходов
- проверить решение, к которому все свежие прочтения сходятся слишком легко
- увидеть, какие посылки направления ломаются при независимом чтении
- свести несколько похожих расхождений к одному общему корню
- отделить успокоение от доказательства перед тем, как строить дальше
Примеры запросов агенту
- вызови macrothink и проверь, не зациклилось ли текущее направление
- прогони macrothink по решению, которое мы собираемся развивать дальше
- macrothink: разверни 3 свежих прочтения задачи и покажи расхождения первыми
Как установить macrothink
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LilMGenius/paperthin --skill macrothink -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/macrothink/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/macrothink/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LilMGenius/paperthin --skill macrothink -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/macrothink/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LilMGenius/paperthin --skill macrothink -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/macrothink/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install LilMGenius/paperthin macrothink2Вручную: положить файлы
.github/skills/macrothink/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LilMGenius/paperthin --skill macrothink -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/LilMGenius/paperthin --path skills/depth/macrothinkВручную: положить файлы
.devin/skills/macrothink/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add LilMGenius/paperthin --skill macrothink -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора28
Похожие
Рядом в теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты»
Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →Вопросы о macrothink
Как установить macrothink в Claude?
Выполните npx skills add LilMGenius/paperthin --skill macrothink -a claude-code. Файл скилла появится по пути ~/.claude/skills/macrothink/SKILL.md.
Что делает macrothink?
Снимает рамку текущей сессии, разворачивает 2–5 свежих прочтений очищенной постановки и классифицирует каждое относительно выбранного направления. В отчёте сначала идут несовместимые расхождения.
Совпадение ответов что-то доказывает?
Нет. Скилл разрешает одну и ту же модель для всех прочтений, поэтому сходство он помечает как успокоение, а не как подтверждение. Победителя по большинству голосов он тоже не выбирает.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: macrothink disable-model-invocation: true description: "User-invoked read-only pass for checking whether the current direction is tunnel-visioned: strip the session's bait, fan out 2 to 5 same-model fresh reads, and report divergence first without treating convergence as proof." --- Step back from the session's chosen path and ask several fresh reads what the current direction might be missing. ## Goal `macrothink` checks the live decision or direction in hand, not the artifact that describes it. It is for moments when the session may have inherited a framing from examples, wording, prior turns, or a first plausible answer. The product is a spread of independent reads. Divergence is the signal. Convergence is reassurance, never proof. ## Workflow This skill is not model-invoked automatically. When a user explicitly invokes it, the invoked run may create the bounded fresh sub-sessions below; they are read-only inputs to this pass, not separate authority to change the plan. 1. Name the current direction: the decision the session is about to keep building on. 2. Strip the prompt to the underlying problem: goal, constraints, and known facts. Remove the session's own examples, suggested answer, preferred naming, and framing-specific wording. 3. Fan out independent fresh reads of that stripped restatement: **2 to 5, default 3**. Same model is allowed because this pass does not claim cross-model verification. 4. Collect each read without correcting it toward the session's current direction. 5. Classify each read against the current direction: - `divergent-incompatible`: challenges a premise the direction depends on. - `divergent-compatible`: adds or reframes something useful without discarding the direction. - `convergent`: independently lands near the current direction. 6. Cluster before reporting: when several reads diverge in the same direction, name the shared root they point at — the pattern behind the divergences is the finding, and the individual reads sit under it as evidence. Do not report five specifics that are one gap seen five times. 7. Report `divergent-incompatible` first, then `divergent-compatible`, then `convergent`. Label convergence as reassurance only. 8. Return control to the main session. This skill is read-only and advisory; it does not rewrite the plan or pick the final answer. ## Rules - **Divergence first.** The most important output is the strongest `divergent-incompatible` finding, if any. - **Roots over instances.** A spread of specific divergences that share one underlying gap is one finding, not many; naming the root is what makes the pass actionable beyond the cases the reads happened to hit. - **No majority vote or averaging.** Do not pick a winner by count, smooth away disagreement, or present agreement as consensus. - **Same model is allowed.** The pass looks for session-framing blind spots, not model-independent truth. - **User-invoked fan-out only.** Do not trigger this skill automatically. If the user invokes it, bounded read-only fresh sub-sessions are allowed to produce the required reads. - **Not consensus verification.** Do not say the direction is verified, proved, validated, or settled by same-model convergence. - **Convergence is reassurance, not proof.** It means this pass did not surface a better angle; it does not certify correctness. - **Read-only / advisory.** Surface candidates and risks; leave decisions and edits to the main workflow. ## Verification Before finishing, confirm: 1. The restatement removed the session's bait while preserving real constraints. 2. Every read was classified as `divergent-incompatible`, `divergent-compatible`, or `convergent`. 3. Divergences sharing one root were reported as that root, with the individual reads as evidence under it. 4. The report put divergent-incompatible findings first. 5. Any convergence was described as reassurance, not proof. 6. The report did not use consensus, majority, averaging, verified, or proved wording.
© LilMGenius · MIT · LilMGenius/paperthin