multi-brain-score이란?
다중 두뇌 결정을 위한 신뢰도 점수 오버레이. 각 관점은 타당성과 함께 자신의 신뢰도(1~10)를 평가합니다. 합의는 점수를 가중치로 사용하고 신뢰도가 낮은 영역을 표시하며 불확실성을 명시적으로 드러냅니다. 출처: fatih-developer/fth-skills.
다중 두뇌 결정을 위한 신뢰도 점수 오버레이. 각 관점은 타당성과 함께 자신의 신뢰도(1~10)를 평가합니다. 합의는 점수를 가중치로 사용하고 신뢰도가 낮은 영역을 표시하며 불확실성을 명시적으로 드러냅니다.
명령줄에서 multi-brain-score AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: fatih-developer/fth-skills.
Add quantified confidence scoring to any multi-brain decision. Each perspective rates its own confidence, and the consensus uses scores as decision weights. Uncertainty becomes visible instead of hidden.
If any perspective scores below 5, or if the spread between scores is > 4:
Mandatory: The final response must include all scored perspectives, the confidence analysis table, the weighted consensus, any uncertainty flags, and the complete deliverable.
다중 두뇌 결정을 위한 신뢰도 점수 오버레이. 각 관점은 타당성과 함께 자신의 신뢰도(1~10)를 평가합니다. 합의는 점수를 가중치로 사용하고 신뢰도가 낮은 영역을 표시하며 불확실성을 명시적으로 드러냅니다. 출처: fatih-developer/fth-skills.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/fatih-developer/fth-skills --skill multi-brain-score다중 두뇌 결정을 위한 신뢰도 점수 오버레이. 각 관점은 타당성과 함께 자신의 신뢰도(1~10)를 평가합니다. 합의는 점수를 가중치로 사용하고 신뢰도가 낮은 영역을 표시하며 불확실성을 명시적으로 드러냅니다. 출처: fatih-developer/fth-skills.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/fatih-developer/fth-skills --skill multi-brain-score 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/fatih-developer/fth-skills