Agent Skills by ALSEL
Anthropic Claudeデータ・分析⭐ リポ 0品質スコア 50/100

prediction-tracking

AI予測の精度を評価するために、時系列で予測結果を追跡・分析できます。過去の予測が実現したか、外れたか、または不確定なままかを判断する際に使用します。

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Track and evaluate AI predictions over time to assess accuracy. Use when reviewing past predictions to determine if they came true, failed, or remain uncertain.

SKILL.md 本文

注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。

予測追跡スキル

AI研究者および批評家による予測を追跡し、時間経過に伴う精度を評価します。

予測の記録

新しい予測を記録する際は、以下の情報をキャプチャしてください:

必須フィールド

  • text: 述べられた予測の内容
  • author: 誰が予測したか
  • madeAt: いつ予測されたか
  • timeframe: いつ実現すると予想しているか
  • topic: AI分野のどの領域に関するか
  • confidence: 信頼度がどの程度であったか

オプショナルフィールド

  • sourceUrl: 予測がなされた場所
  • targetDate: 言及された場合の具体的な日付
  • conditions: 注釈や条件
  • metrics: 成功を測定する方法

評価ステータス

予測を評価する際は、以下のいずれかを割り当てます:

verified

述べられた通りに明らかに実現した。

  • 予測された機能/イベントが発生した
  • 述べられた期間内である
  • 説明通りかなり実現した

falsified

明らかに実現しなかった。

  • 期間が経過してもイベントが発生しなかった
  • 矛盾する証拠が出現した
  • 著者が主張を撤回または修正した

...

詳細情報

作者
rickoslyder
リポジトリ
rickoslyder/HypeDelta
ライセンス
不明
最終更新
2026/1/19

Source: https://github.com/rickoslyder/HypeDelta / ライセンス: 未指定

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原作者: rickoslyder · rickoslyder/HypeDelta · ライセンス: ライセンス未確認