thinking-probabilistic — скилл для Claude Code: оценки и прогнозы
Скилл заставляет агента называть базовую ставку, давать интервалы и пересчитывать вероятность при новых данных вместо уверенных одиночных чисел.
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-probabilistic -a claude-codeЧто делает thinking-probabilistic
Скилл включается, когда агент берётся оценивать сроки, объём работ или риск релиза. Вместо расплывчатого «скорее всего» он формулирует проверяемое утверждение с исходом, сроком и единицей измерения, а затем привязывает оценку к базовой ставке из похожего класса задач.
Дальше идёт работа с интервалами: минимум один доверительный интервал, предпочтительно 50% и 80%, с поправкой на самоуверенность. Когда приходят новые данные, скилл считает отношение правдоподобия и переводит априорные шансы в апостериорные. Вчерашняя апостериорная оценка становится сегодняшней априорной. Для неизмеримых величин применяется разложение на множители и порядок величины с оговоркой вроде «примерно X в пределах 3–5×».
Есть и защита от перегиба: измеримые факты нельзя подавать как вероятности, нельзя выдумывать референсный класс, а три значащие цифры на произведении с пятикратной неопределённостью — повод пересчитать. Если решение не меняется во всём диапазоне, скилл советует прекратить оценивать и просто действовать.
Какие задачи решает
- оценить срок миграции, когда точная дата неизвестна
- посчитать риск деплоя перед выкаткой в прод
- пересчитать прогноз после новых данных
- прикинуть порядок величины для неизмеримого параметра
- отличить настоящую оценку от уверенного числа из головы
Примеры запросов агенту
- Оцени срок переписывания модуля авторизации: дай базовую ставку и интервалы 50% и 80%
- Мы получили результаты нагрузочного теста — обнови апостериорную оценку риска деплоя
- Прикинь порядок величины трафика для нового эндпоинта через разложение на множители
Как установить thinking-probabilistic
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-probabilistic -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/thinking-probabilistic/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/thinking-probabilistic/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-probabilistic -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/thinking-probabilistic/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-probabilistic -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/thinking-probabilistic/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install tjboudreaux/cc-thinking-skills thinking-probabilistic2Вручную: положить файлы
.github/skills/thinking-probabilistic/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-probabilistic -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/tjboudreaux/cc-thinking-skills --path skills/thinking-probabilisticВручную: положить файлы
.devin/skills/thinking-probabilistic/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-probabilistic -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
Вопросы о thinking-probabilistic
Как установить thinking-probabilistic в Claude?
Выполните npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-probabilistic -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/thinking-probabilistic/SKILL.md.
Что делает thinking-probabilistic?
Учит агента выражать убеждения числами и диапазонами: базовая ставка, явное правдоподобие, пересчёт априорной оценки в апостериорную. Плюс ограничивает неизмеримые величины порядком величины.
Когда этот скилл не нужен?
Если величину можно измерить или найти в справочнике, скилл советует именно это. Также он не применяется, когда решение одинаково во всём правдоподобном диапазоне.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: thinking-probabilistic
description: Use when forecasting, estimating, or sizing risk — anchor on base rates, give ranges, update prior→likelihood→posterior on evidence, and factor unmeasured quantities into order-of-magnitude bounds.
disable-model-invocation: true
---
# Probabilistic Thinking
**Core rule:** State beliefs as numbers and ranges, not vibes. Anchor on a base rate, update with an explicit likelihood, and bound unknowns by factoring them — never invent false precision.
## When to Use
- Timeline, effort, or outcome forecasts where the true value is uncertain.
- Risk sizing for a change, migration, deploy, or launch.
- Any moment you are about to state a confident single number you cannot actually know.
- New evidence arrives and a prior estimate should move.
## When NOT to Use
- The quantity is measurable or look-up-able — measure or look it up.
- The decision is invariant across the whole plausible range — skip the estimate and act.
- There is no real reference class and you would invent a base rate — label it a guess, not a calibrated forecast.
- You only need a binary gate and already have a decisive observation — do not pad with ceremony.
## Procedure
1. **Define a checkable claim:** outcome + timeframe + unit. Prefer a falsifiable statement over vague language ("likely").
2. **Lock a prior and challenge it:** name a reference-class base rate and at least one credible alternative path/hypothesis with its rate. Pull the prior toward the base rate unless you write a concrete reason for deviation. Then state the strongest evidence-based case that your chosen prior or range is wrong, what estimate it supports, and revise if that countercase survives. Convert vague words to numbers (e.g. "likely" ≈ 65–80%).
3. **Express a range, not a point:** give at least one confidence interval (50% and 80% preferred). Assume overconfidence; widen intervals when the outside view is thin.
4. **Update prior → likelihood → posterior when evidence arrives:**
- Prior odds = p / (1 − p).
- Likelihood ratio LR = P(E|H) / P(E|¬H). LR > 1 supports H; LR = 1 is noise; LR < 1 undermines H.
- Posterior odds = prior odds × LR (multiply even when LR < 1); p = odds / (1 + odds).
- Strength bands for distance from 1: weak ~1.5–3×, moderate 3–10×, strong 10–100×, definitive 100×+.
- Yesterday's posterior is today's prior for the next evidence. For rare events, start from the base rate — vivid positives still leave most mass on false alarms.
5. **Fermi-bound unmeasured quantities** (only when you need a magnitude you cannot measure/look up):
- Decompose: Quantity = Factor₁ × Factor₂ × … (or sum of components).
- Bound each factor with a range; use one-significant-figure geometric means for order-of-magnitude.
- Multiply; report "~X within 3–5×"; sanity-check whether a 10× error would change the decision; replace any factor that is actually lookup-able.
- Skip Fermi when the number is cheaply measurable, when the decision needs tighter than ~3–5× precision, or when every factor is pure invention.
6. **State the final estimate for checking:** claim, range/CIs, key uncertainties, and the observation that would prove it wrong. Stop when the decision is stable across the remaining range or the next update needs new evidence you do not have.
## Output
1. **Claim** — falsifiable statement with timeframe.
2. **Prior** — base rate, alternative path, adjustment reason, strongest countercase, and resulting prior probability.
3. **Range** — confidence intervals (not a lone point).
4. **Updates** — each evidence row: prior, LR (or explicit heuristic Δ), posterior.
5. **Fermi bounds** (if used) — factor product and "~X within N×".
6. **Decision implication** — what changes if the true value is at the low vs high end of the range.
## Verification
- **Falsify/stop:** if you cannot name a base rate, alternative, or serious countercase, label the estimate as a guess rather than calibrated. If the decision is unchanged across the full range, stop estimating. If new evidence arrives and the number does not move (or moves without an LR/Δ), recompute.
- **Over-application guard:** do not dress checkable facts as probabilities, invent reference classes, or Fermi-decompose quantities you can measure. Do not report three significant figures on a 5×-uncertain product. For rare events, refuse jumps from one vivid hit to near-certainty without the base-rate prior.
© tjboudreaux · MIT · tjboudreaux/cc-thinking-skills