什么是 multi-brain-score?
多脑决策的置信度评分叠加。每个观点都有理由对自己的信心进行评分(1-10)。共识使用分数作为权重,标记低置信度区域,并明确地表达不确定性。 来源:fatih-developer/fth-skills。
多脑决策的置信度评分叠加。每个观点都有理由对自己的信心进行评分(1-10)。共识使用分数作为权重,标记低置信度区域,并明确地表达不确定性。
通过命令行快速安装 multi-brain-score AI 技能到你的开发环境
来源: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.
多脑决策的置信度评分叠加。每个观点都有理由对自己的信心进行评分(1-10)。共识使用分数作为权重,标记低置信度区域,并明确地表达不确定性。 来源:fatih-developer/fth-skills。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/fatih-developer/fth-skills --skill multi-brain-score多脑决策的置信度评分叠加。每个观点都有理由对自己的信心进行评分(1-10)。共识使用分数作为权重,标记低置信度区域,并明确地表达不确定性。 来源:fatih-developer/fth-skills。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/fatih-developer/fth-skills --skill multi-brain-score 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
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