·goals
</>

goals

Оптимизируйте подсказки, ориентируясь на цели процесса (контролируемые поведенческие инструкции), а не на конечные цели (редкие требования к конечному результату). Основанный на метаанализе спортивной психологии, показывающий, что цели процесса (d=1,36) значительно превосходят цели результата (d=0,09). Используйте при разработке подсказок, оптимизации управления LLM, реализации шаблонов CoT/декомпозиции или создании конвейеров автоматической оптимизации подсказок. Создает экземпляр парадигмы суррогатных потерь для дискретного пространства подсказок.

6Установки·0Тренд·@zpankz

Установка

$npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill goals

Как установить goals

Быстро установите AI-навык goals в вашу среду разработки через командную строку

  1. Откройте терминал: Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.)
  2. Выполните команду установки: Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill goals
  3. Проверьте установку: После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Источник: zpankz/mcp-skillset.

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) |

Оптимизируйте подсказки, ориентируясь на цели процесса (контролируемые поведенческие инструкции), а не на конечные цели (редкие требования к конечному результату). Основанный на метаанализе спортивной психологии, показывающий, что цели процесса (d=1,36) значительно превосходят цели результата (d=0,09). Используйте при разработке подсказок, оптимизации управления LLM, реализации шаблонов CoT/декомпозиции или создании конвейеров автоматической оптимизации подсказок. Создает экземпляр парадигмы суррогатных потерь для дискретного пространства подсказок. Источник: zpankz/mcp-skillset.

Факты (для цитирования)

Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.

Команда установки
npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill goals
Источник
zpankz/mcp-skillset
Категория
</>Разработка
Проверено
Впервые замечено
2026-02-01
Обновлено
2026-03-10

Browse more skills from zpankz/mcp-skillset

Короткие ответы

Что такое goals?

Оптимизируйте подсказки, ориентируясь на цели процесса (контролируемые поведенческие инструкции), а не на конечные цели (редкие требования к конечному результату). Основанный на метаанализе спортивной психологии, показывающий, что цели процесса (d=1,36) значительно превосходят цели результата (d=0,09). Используйте при разработке подсказок, оптимизации управления LLM, реализации шаблонов CoT/декомпозиции или создании конвейеров автоматической оптимизации подсказок. Создает экземпляр парадигмы суррогатных потерь для дискретного пространства подсказок. Источник: zpankz/mcp-skillset.

Как установить goals?

Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/zpankz/mcp-skillset --skill goals После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw

Где находится исходный репозиторий?

https://github.com/zpankz/mcp-skillset

Детали

Категория
</>Разработка
Источник
skills.sh
Впервые замечено
2026-02-01