Структурируйте сложные вопросы в проверяемые гипотезы. Используйте при проверке идей продукта, отладке проблем, планировании экспериментов или разбиении неоднозначных задач на практические исследования.
Быстро установите AI-навык hypothesis-tree в вашу среду разработки через командную строку
Источник: flpbalada/my-opencode-config.
A Hypothesis Tree is a structured approach to breaking down complex questions into testable hypotheses. Originally from management consulting (McKinsey), it ensures MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) coverage of a problem space.
Mutually Exclusive: No overlap between branches Collectively Exhaustive: All possibilities covered
| Specific | Clear, measurable | "Checkout abandonment is >70% on mobile" | | Testable | Can be proven/disproven | Not "users don't like it" | | Falsifiable | Could be wrong | Has clear failure criteria | | Actionable | Leads to decision | If true → do X, if false → do Y |
Структурируйте сложные вопросы в проверяемые гипотезы. Используйте при проверке идей продукта, отладке проблем, планировании экспериментов или разбиении неоднозначных задач на практические исследования. Источник: flpbalada/my-opencode-config.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/flpbalada/my-opencode-config --skill hypothesis-treeСтруктурируйте сложные вопросы в проверяемые гипотезы. Используйте при проверке идей продукта, отладке проблем, планировании экспериментов или разбиении неоднозначных задач на практические исследования. Источник: flpbalada/my-opencode-config.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/flpbalada/my-opencode-config --skill hypothesis-tree После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/flpbalada/my-opencode-config