thinking-thought-experiment — скилл для Claude Code: мысленные
Скилл для случаев, когда реальный тест слишком дорог, редок или необратим: агент прогоняет один контрфактический сценарий с изолированной переменной и ограничивает выводы.
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-thought-experiment -a claude-codeЧто делает thinking-thought-experiment
Скилл задаёт дисциплину мысленного эксперимента. Вы называете ровно одну переменную или изменение, остальные условия фиксируете как контрольный мир, а дальше агент шаг за шагом прослеживает механику: что падает, что встаёт в очередь, где срабатывает retry. Каждый шаг должен опираться на известный компонент или политику, а не на «дальше всё рухнет».
На выходе получается запись с полями question, isolated_variable, initial_conditions, consequence_chain, invariants, break_points, implication_bound и discriminating_check. Последнее поле — самая дешёвая реальная проверка, которая подтвердит или убьёт слабое звено. Если такая проверка становится доступна прямо по ходу анализа, скилл требует остановиться и перейти к ней.
Внутри есть явные стоп-условия. Больше одной свободной переменной без контрольного мира — сценарий недействителен. Шаг без причинной связи с известным компонентом — переписать или выбросить. Рекомендации, не вытекающие из цепочки, объявляются вне области. Для обычной отладки, которую можно воспроизвести, и для моделирования угроз этот скилл не подходит — там нужны реальный тест и red-team.
Какие задачи решает
- оценить поведение системы при отказе региона, который нельзя устроить на стенде
- проверить архитектурное решение до необратимого коммита
- найти первое место, где нарушается требование по ёмкости или корректности
- отделить выводы, подтверждённые цепочкой рассуждений, от спекуляций
- выбрать самую дешёвую реальную проверку для слабого звена
Примеры запросов агенту
- прогони мысленный эксперимент: что будет, если выпадет один регион
- проследи цепочку до первого нарушения по ёмкости при росте нагрузки в 100 раз
- какая самая дешёвая проверка подтвердит или убьёт это слабое звено
Как установить thinking-thought-experiment
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-thought-experiment -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/thinking-thought-experiment/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/thinking-thought-experiment/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-thought-experiment -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/thinking-thought-experiment/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-thought-experiment -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/thinking-thought-experiment/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install tjboudreaux/cc-thinking-skills thinking-thought-experiment2Вручную: положить файлы
.github/skills/thinking-thought-experiment/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-thought-experiment -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/tjboudreaux/cc-thinking-skills --path skills/thinking-thought-experimentВручную: положить файлы
.devin/skills/thinking-thought-experiment/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-thought-experiment -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-thought-experiment
Как установить thinking-thought-experiment в Claude?
Выполните npx skills add tjboudreaux/cc-thinking-skills --skill thinking-thought-experiment -a claude-code. Скилл окажется в ~/.claude/skills/thinking-thought-experiment/SKILL.md.
Что делает thinking-thought-experiment?
Прогоняет один контрфактический сценарий с изолированной переменной и фиксированными условиями, прослеживает механику по шагам и ограничивает выводы тем, что подтверждает цепочка.
Когда этот скилл не нужен?
Если есть дешёвый реальный тест — нагрузочный, флаг, запрос — запускайте его. Для разбора путей атаки нужна red-team-структура, а не свободные сценарии.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: thinking-thought-experiment description: 'When a real test is too rare, large, or irreversible, run a controlled counterfactual: isolate one variable, fix conditions, trace the mechanistic chain, and bound what the result implies.' disable-model-invocation: true --- # Thought Experiment When empiricism is out of reach, run a disciplined counterfactual: one isolated change, fixed conditions, step-by-step mechanism, and a hard bound on implications. ## When to Use - You need behavior under failure, scale, or policy you cannot cheaply trigger or measure (region outage, 100x load, one-way architecture). - A decision is expensive or irreversible and a mental trace can surface break points before commit. - Edge cases are too costly to stage, but a mechanistic chain can still expose missing controls. ## When NOT to Use - A cheap real test exists (load test, flag, query, spike) → run the test; do not substitute imagination. - Adversarial security attack-path work → use red-team structure, not free-form scenarios. - You already know the mechanism and only need a decision under known facts → decide; do not dramatize. - Vague "what if everything" brainstorming without a single isolated variable → tighten or stop. ## Procedure 1. **State the question and isolation.** Name exactly one primary variable or counterfactual change. Freeze all other conditions as the control world. Reject multi-variable "and also" scenarios. 2. **Fix initial conditions.** Specify system state, load, configuration, actors, and what is *not* changed. Write values concrete enough that another agent could replay the setup. 3. **Trace the mechanism step by step.** From t0, record what fails, queues, retries, or adapts next—and why—using known components and policies only. No hand-wavy "then everything collapses"; each step needs a causal link. 4. **Extract invariants and break points.** Note what still holds (invariants) and the first step where the system violates a requirement (capacity, correctness, safety, UX). Mark assumptions that, if false, void the chain. 5. **Bound implications.** Map insights only to actions or checks justified by the chain (limits, guards, monitoring, redesign). Label speculative leaps beyond the isolation as out of bound. 6. **Name a discriminating real check, then stop.** For the weakest link, state the cheapest observation or experiment that would confirm or kill it. Stop after one controlled chain with bounded implications; if a link is cheaply testable now, exit to that test instead of further imagination. ## Output Emit a thought-experiment record: - `question`: what behavior or decision is under test - `isolated_variable`: single change vs control world - `initial_conditions`: frozen state and non-changes - `consequence_chain`: ordered mechanistic steps - `invariants`: what still holds - `break_points`: first requirement failures and critical assumptions - `implication_bound`: actions/checks justified by the chain only - `discriminating_check`: cheapest real observation to confirm or kill the weak link ## Verification - **Isolation check:** more than one free variable without a stated control → invalid; reset. - **Mechanism check:** any step without a causal link to a known component/policy → rewrite or drop. - **Implication bound:** recommendations not entailed by the chain are out of scope. - **Empiricism override:** if a real test became available mid-analysis, stop the thought experiment and test. - **Over-application guard:** do not use this skill for ordinary debugging you can reproduce, or as a substitute for red-team threat modeling. - **Stop:** one isolated counterfactual → full chain → bounded implications + discriminating check; no scenario sprawl.
© tjboudreaux · MIT · tjboudreaux/cc-thinking-skills