什么是 wargame?
与领域无关的战略决策分析和兵棋推演。自动对场景复杂性进行分类:简单的决策得到结构化分析(事前分析、ACH、决策树);复杂或对抗性场景可以通过人工智能控制的参与者、蒙特卡罗结果探索和结构化裁决进行完整的多回合交互式兵棋推演。生成可视化仪表板并保存降价决策日志。用于业务战略、危机管理、竞争分析、地缘政治情景、个人决策或不确定情况下的任何相应选择。 来源:wyattowalsh/agents。
与领域无关的战略决策分析和兵棋推演。自动对场景复杂性进行分类:简单的决策得到结构化分析(事前分析、ACH、决策树);复杂或对抗性场景可以通过人工智能控制的参与者、蒙特卡罗结果探索和结构化裁决进行完整的多回合交互式兵棋推演。生成可视化仪表板并保存降价决策日志。用于业务战略、危机管理、竞争分析、地缘政治情景、个人决策或不确定情况下的任何相应选择。
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来源:wyattowalsh/agents。
Domain-agnostic strategic decision analysis. Every output labeled exploratory.
| Scenario text (specific) | → Classification → Criteria → Analysis | | Vague/general input | → Research → Interview → Confirmation → Classification | | resume [# | keyword] | Resume journal (numbered, keyword match, or auto-detect) | | list [filter] | Show journal metadata table (optional filter: active, domain, tier) |
| archive | Archive journals older than 90 days (when count > 20) | | delete N | Delete journal N with confirmation | | meta | Cross-journal decision fitness analysis | | compare [j1] [j2] | Side-by-side comparison of two journal runs | | summary [N] | Condensed summary of completed journal N (10-20 lines) |
与领域无关的战略决策分析和兵棋推演。自动对场景复杂性进行分类:简单的决策得到结构化分析(事前分析、ACH、决策树);复杂或对抗性场景可以通过人工智能控制的参与者、蒙特卡罗结果探索和结构化裁决进行完整的多回合交互式兵棋推演。生成可视化仪表板并保存降价决策日志。用于业务战略、危机管理、竞争分析、地缘政治情景、个人决策或不确定情况下的任何相应选择。 来源:wyattowalsh/agents。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
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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/wyattowalsh/agents --skill wargame 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
https://github.com/wyattowalsh/agents