goals
✓結果目標 (まばらな最終結果の要求) ではなく、プロセス目標 (制御可能な行動指示) を通じてプロンプトを最適化します。スポーツ心理学に基づいたメタ分析では、プロセス目標 (d=1.36) が結果目標 (d=0.09) を大幅に上回っていることが示されています。プロンプトの設計、LLM ステアリングの最適化、CoT/分解パターンの実装、または自動プロンプト最適化パイプラインの構築時に使用します。離散プロンプト空間の代理損失パラダイムをインスタンス化します。
SKILL.md
Process goals (controllable intermediate actions) provide dense feedback signals; outcome goals (end-result demands) provide sparse, delayed feedback. This asymmetry explains why behavioral prompting dominates direct output demands.
| Type | Effect Size | Prompt Analog | Signal Density | Failure Mode |
| Outcome | d=0.09 | "Give the correct answer" | Sparse | Hallucination, reward hacking | | Performance | d=0.44 | "Achieve high accuracy" | Proxy | Goodhart's Law misalignment | | Process | d=1.36 | "Think step-by-step" | Dense | Over-specification (rare) |
結果目標 (まばらな最終結果の要求) ではなく、プロセス目標 (制御可能な行動指示) を通じてプロンプトを最適化します。スポーツ心理学に基づいたメタ分析では、プロセス目標 (d=1.36) が結果目標 (d=0.09) を大幅に上回っていることが示されています。プロンプトの設計、LLM ステアリングの最適化、CoT/分解パターンの実装、または自動プロンプト最適化パイプラインの構築時に使用します。離散プロンプト空間の代理損失パラダイムをインスタンス化します。 ソース: zpankz/mcp-skillset。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill goals- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
goals とは？
結果目標 (まばらな最終結果の要求) ではなく、プロセス目標 (制御可能な行動指示) を通じてプロンプトを最適化します。スポーツ心理学に基づいたメタ分析では、プロセス目標 (d=1.36) が結果目標 (d=0.09) を大幅に上回っていることが示されています。プロンプトの設計、LLM ステアリングの最適化、CoT/分解パターンの実装、または自動プロンプト最適化パイプラインの構築時に使用します。離散プロンプト空間の代理損失パラダイムをインスタンス化します。 ソース: zpankz/mcp-skillset。
goals のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill goals インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/zpankz/mcp-skillset
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01