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resolving-uncertainty

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Turns ambiguity into an Uncertainty Register, prioritizes items, and produces observation tasks/experiments with evidence and decision rules. Use when the user mentions uncertainty/unknowns/assumptions/validation/investigation/hypotheses/risks or cannot decide (不確実性, 曖昧, 未知, 前提, 仮説, 検証, 調査, 優先順位, 観測, 意思決定).

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1Download skill
2Enable skills in Claude

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3Upload to Claude

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Note: Please verify skill by going through its instructions before using it.

SKILL.md

name resolving-uncertainty
description Turns ambiguity into an Uncertainty Register, prioritizes items, and produces observation tasks/experiments with evidence and decision rules. Use when the user mentions uncertainty/unknowns/assumptions/validation/investigation/hypotheses/risks or cannot decide (不確実性, 曖昧, 未知, 前提, 仮説, 検証, 調査, 優先順位, 観測, 意思決定).

Resolving Uncertainty

What this Skill does

このSkillは、曖昧な状況や意思決定の停滞を「不確実性の台帳(Uncertainty Register)」として外在化し、 優先順位を付け、最小の観測タスク(実験/計測/調査)に落として前へ進める。

Outputs (choose what fits)

  • Markdown:
    • Uncertainty Register(台帳)
    • Prioritized Top-N(上位N)
    • Observation Backlog(観測タスク一覧)
  • Optional machine-readable plan:
    • uncertainty_plan.json を生成し、scripts/validate_uncertainty_plan.pyで検証してから実行する

Operating principles

  • 1項目 = 1つの不確実性(疑問文)に分解する
  • スコアは真理ではなく「観測リソース配分」のために使う
  • 観測タスクは「結果が出たら意思決定が進む」形にする(判定規則と証拠を必須にする)
  • 時間がない場合は、質問で止まらず、仮定を置いて Register に“仮定”として記録する

Procedure

Step 0: Frame the decision

次を1〜3行で明確化する。

  • 決めたいこと(Decision)
  • 期限(When)
  • 失敗時の損失(Stakes)
  • 制約(Constraints)

Step 1: Itemize uncertainties

assets/uncertainty-register.md を使って、まず10個まで項目化する。 足りない場合のみ増やす。 必要なら references/triage-questions.md を使って抜けを探す。

Step 2: Normalize & de-duplicate

各項目を次の形に揃える:

  • 「〜は本当に成り立つか?」の疑問文
  • 既に“観測で答えが出ている”ものは uncertainty から外し、事実として別枠へ

Step 3: Rank (prioritize)

各項目に 1〜5 でスコアを付ける(詳細は references/scoring.md)。

  • Impact(影響度)
  • Evidence(根拠の強さ)※弱いほど不確実
  • Urgency(緊急度)
  • Effort(観測コスト)

Priority の計算例: Priority = Impact × (6 - Evidence) × Urgency ÷ Effort

上位N(通常3〜5)を選ぶ。

Step 4: Convert to observation tasks

上位Nについて assets/observation-task.md を使い、観測タスクに落とす。 必ず含める:

  • Hypothesis(仮説)
  • Method(現物/証拠/知識)
  • Timebox(上限時間)
  • Decision rule(採用/撤回の条件)
  • Evidence artifact(ログ/スクショ/計測/テスト結果など)

観測方法のカタログは references/observation-methods.md を参照。

Step 5: Plan-validate-execute (optional, recommended for high stakes)

複雑・大量・破壊的な作業に繋がる場合:

  1. uncertainty_plan.json を先に出力
  2. python scripts/validate_uncertainty_plan.py uncertainty_plan.json を実行
  3. エラーがあれば plan を修正して再検証
  4. OK なら実行に進む
  5. 実行後、Register に Evidence をリンクしてステータス更新

Step 6: Close the loop

各項目を Validated / Rejected / Accepted に更新し、Evidence を必ず残す。 意思決定が絡む場合は assets/decision-record.md を使って決定と理由を残す。

Examples

例:要件が曖昧で決められない

  • 入力:「この機能、ユーザーが本当に必要か分からない。技術的にも不安。どう進める?」
  • 出力:
    1. Decision/Constraints
    2. Uncertainty Register(10件以内)
    3. Top-3優先不確実性
    4. 観測タスク(仮説/手順/判定/証拠/タイムボックス)

より詳しい例は references/example.md を参照。