reason
✓再帰的分解と単純な操作のモジュール再構築を通じて、新たな複雑さを再現することを理解します。推論が必要なときは常にこのスキルを使用してください。 [[#parse|parsing]]、[[#branch|branching]]、[[#reduce|reducing]]、[[#ground|grounding]]、および [[#emit|emit]] のフレームワーク。メタ認知推論認識論を採用し、再帰的分解による第一原理を活用します[^1]。自己参照でスケール不変。
SKILL.md
[[#parse]] → [[#branch]] → [[#reduce]] → [[#ground]] → [[#emit]] ^structure
| Path Type | Tag | Purpose | Anchor |
| Typical | #path/typical | The conventional approach | ^path-typical | | Alternative | #path/alternative | A valid but less obvious route | ^path-alternative | | Boundary | #path/boundary | The edge case or inversion | ^path-boundary |
再帰的分解と単純な操作のモジュール再構築を通じて、新たな複雑さを再現することを理解します。推論が必要なときは常にこのスキルを使用してください。 [[#parse|parsing]]、[[#branch|branching]]、[[#reduce|reducing]]、[[#ground|grounding]]、および [[#emit|emit]] のフレームワーク。メタ認知推論認識論を採用し、再帰的分解による第一原理を活用します[^1]。自己参照でスケール不変。 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 reason- 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
reason とは?
再帰的分解と単純な操作のモジュール再構築を通じて、新たな複雑さを再現することを理解します。推論が必要なときは常にこのスキルを使用してください。 [[#parse|parsing]]、[[#branch|branching]]、[[#reduce|reducing]]、[[#ground|grounding]]、および [[#emit|emit]] のフレームワーク。メタ認知推論認識論を採用し、再帰的分解による第一原理を活用します[^1]。自己参照でスケール不変。 ソース: zpankz/mcp-skillset。
reason 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 reason 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