什麼是 multi-brain-score?
多腦決策的置信度評分疊加。每個觀點都有理由對自己的信心進行評分(1-10)。共識使用分數作為權重,標記低置信度區域,並明確地表達不確定性。 來源:fatih-developer/fth-skills。
多腦決策的置信度評分疊加。每個觀點都有理由對自己的信心進行評分(1-10)。共識使用分數作為權重,標記低置信度區域,並明確地表達不確定性。
透過命令列快速安裝 multi-brain-score AI 技能到你的開發環境
來源: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.
多腦決策的置信度評分疊加。每個觀點都有理由對自己的信心進行評分(1-10)。共識使用分數作為權重,標記低置信度區域,並明確地表達不確定性。 來源:fatih-developer/fth-skills。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/fatih-developer/fth-skills --skill multi-brain-score多腦決策的置信度評分疊加。每個觀點都有理由對自己的信心進行評分(1-10)。共識使用分數作為權重,標記低置信度區域,並明確地表達不確定性。 來源:fatih-developer/fth-skills。
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/fatih-developer/fth-skills --skill multi-brain-score 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/fatih-developer/fth-skills