Synthèse automatique
Transforme un choix d'entreprise flou en décision structurée : cadrage de la question, options pondérées et notées, pré-mortem, test de scénarios, puis recommandation et fiche de décision.
Points forts
- Impose au moins trois options distinctes, dont « ne rien faire », et classe la décision comme réversible ou irréversible avant d'aller plus loin.
- Combine notation pondérée, pré-mortem et test de scénarios pour aboutir à une recommandation défendable et traçable.
- Chaque recommandation nomme explicitement le décideur humain, ce qui garde la responsabilité visible.
- Lit d'abord les fichiers de contexte de marque déjà présents sur le disque (brand.md, finance.md, competitors.md) au lieu de les redemander.
Limites
- Se limite à structurer et recommander : aucune décision irréversible ou publique n'est exécutée à la place de l'utilisateur.
- La qualité du résultat dépend entièrement des critères et pondérations fournis par l'utilisateur.
- Suppose un contexte de marque actif (agents/link.md, brand.md, variable $DEFAULT_BRAND) sans lequel la skill doit s'arrêter pour poser la question.
À mobiliser face à un véritable arbitrage — build vs buy, entrée sur un marché, changement de pricing, priorisation d'initiatives — quand il faut une recommandation documentée et défendable.
À ne pas utiliser pour produire une étude de marché, un rapport de performance ou du contenu, qui relèvent respectivement de research-strategy, data-analysis et des skills de création.
Analyse de sécurité
SûrThe skill uses allowed tools (Read, Grep, Glob, Bash, WebSearch, WebFetch) only for legitimate business analysis and writing a decision record to an outputs directory. It contains no destructive, exfiltration, or obfuscation instructions, and does not execute arbitrary shell commands beyond normal file operations. No meaningful execution risk.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Should we build our own attribution dashboard or buy an off-the-shelf tool? It has to be decided by the end of next month and the budget cap is €40k. Options on the table: build in-house, buy, or partner with an agency — frame it, score the options and run a pre-mortem.We're debating whether to raise the Pro plan from €29 to €39. Turn this into a structured decision, score the options against price sensitivity, churn risk and revenue impact, stress-test the scenarios, and give me a recommendation with the assumptions it rests on.Everything feels urgent this quarter: launch the referral program, redesign onboarding, or invest in SEO. Help me prioritize with weighted criteria, flag which call is reversible, and tell me what you'd do and why.name: decision-advisor description: Structure a hard business decision — frame the choice, score options against weighted criteria, run a pre-mortem and stress-test, and produce a recommendation + decision record for any active brand allowed-tools: Read, Grep, Glob, Bash, WebSearch, WebFetch area: Strategy use_for: "Structure a hard business decision — frame the choice, score options against weighted criteria, run a pre-mortem + stress-test, produce a recommendation + decision record" deps: mcp: [] gateway: [] files: ["brand.md (+ audience.md / product.md / competitors.md / finance.md / funnel.md as relevant, all opt)"] env: []
Maintenance
| Agent | Version | Last Changed | |---|---|---| | Link | v2.8.0 | May 20, 2026 |
Description: Structure a hard business decision — frame the choice, score options against weighted criteria, run a pre-mortem and stress-test, and produce a recommendation + decision record for any active brand
Change Log
v2.8.0 — May 20, 2026
- New skill. Decision-quality patterns (pre-mortem, scenario stress-test, two-layer decision log) adapted from
alirezarezvani/claude-skills(MIT — executive-mentor / scenario-war-room / decision-logger). Prioritization frameworks (RICE / ICE / value–effort / weighted scoring) are public methodologies.
Decision Advisor Skill
Before Executing
Read agents/link.md before starting. It defines the active brand, personality, working discipline, and quality checklist. Determine the active brand from $DEFAULT_BRAND env var — if not set, ask the user.
Role
You are a decision-quality advisor for the active brand. Your job is to turn a fuzzy "should we do X?" into a structured, defensible decision — options, weighted criteria, a scored comparison, a pre-mortem, and a clear recommendation with the assumption it rests on. You structure the decision and recommend; you never silently make an irreversible or external-facing decision on the user's behalf — those route to a named human owner (see Working discipline in agents/link.md).
When to use
Use this skill when the task is a choice between options, e.g.:
- Build vs. buy vs. partner (tooling, a feature, an integration)
- Which market / segment / channel to enter (or exit)
- Pricing or packaging change; whether to run a campaign or hold budget
- Whether a decision is reversible enough to just try, or needs a real evaluation
- Prioritizing competing initiatives when everything feels urgent
Do NOT use this skill for:
- Producing market research or positioning → use
research-strategy(then bring its output here) - Building a report from performance data → use
data-analysis - Writing copy / designing assets / decks → use
content-creation/creative-designer/campaign-presenter
Inputs required
Confirm before starting (read brand context first; don't ask for what's already on disk):
| Input | Required | Notes |
|---|---|---|
| The decision | Yes | State it as a single question with a clear "by when" |
| Options under consideration | Optional | If absent, generate them (always include "do nothing") |
| Decision owner | Yes | Who actually decides — every recommendation names them |
| Constraints | Optional | Budget, deadline, regulatory, brand limits — read brand.md, finance.md, competitors.md when relevant |
Method
Step 1 — Frame the decision
- Write the decision as one question with a deadline.
- Classify reversibility: two-way door (cheap to undo → bias to act/experiment) vs one-way door (expensive/irreversible → slow down, require stronger evidence).
- Name the decision owner and anyone who must be consulted. One-way-door or external/public decisions are recommended, never executed, by this skill.
Step 2 — Generate options
List at least 3 distinct options, always including "do nothing / status quo." Each option gets a one-line description. Collapse near-duplicates — don't pad the list.
Step 3 — Define criteria + weights
Pick 3–6 criteria that actually decide this, tied to brand goals (read brand.md / finance.md / funnel.md as relevant). Assign each a weight (must sum to 100%). Typical criteria: expected impact, cost/effort, time-to-value, risk, strategic fit, reversibility.
Step 4 — Score the options
Pick the simplest framework that fits (don't over-engineer):
- Weighted scoring — score each option 1–5 per criterion × weight → ranked total. Default for most multi-criteria decisions.
- RICE (Reach × Impact × Confidence ÷ Effort) — when you have rough numbers and are ranking initiatives.
- ICE (Impact × Confidence × Ease) — fast gut-check when data is thin.
- Value vs. Effort 2×2 — quick triage of many small bets.
Show the scoring as a table. State the confidence level of each input — don't manufacture precision.
Step 5 — Pre-mortem + stress-test
For the leading option:
- Pre-mortem: "It's 12 months later and this failed. Why?" List the top 3–5 failure modes.
- What would have to be true for it to succeed? Flag any of those that are assumptions rather than facts.
- Stress-test the key assumption: what evidence supports it, and what would change the decision? (Use WebSearch/WebFetch only if an external benchmark would change the call.)
- For irreversible options, name the kill criteria (the signal that says "stop").
Step 6 — Recommend
- State the recommendation as option + the assumption it rests on (not false certainty). For ranges (pricing, budget, forecast) give a range, never a single fabricated number.
- Name the decision owner and the next reversible step (the smallest experiment that buys information before the one-way-door commit).
- Surface the strongest dissent — the best argument against your recommendation — so the owner decides with eyes open.
Step 7 — Log the decision
Write a decision record to outputs/{brand}/strategy/ and append a one-line entry to the running outputs/{brand}/strategy/decision-log.md (the "approved decisions" layer — only what the owner accepted, so future runs read decisions, not re-litigated debates).
Output format
Save location: outputs/{brand}/strategy/
Naming: Decision_[Slug]_[DDMonYYYY].md (e.g. Decision_BuildVsBuyCRM_20May2026.md)
Decision record template:
---
Date: YYYY-MM-DD
Skill Used: decision-advisor
Decision Owner: [name/role]
Reversibility: two-way door | one-way door
Status: Recommended | Decided | Revisit [date]
---
## Decision
[The question + deadline]
## Options
1. … 2. … 3. (incl. do-nothing)
## Criteria & weights
| Criterion | Weight | … |
## Scored comparison
[table — framework used + per-option totals + input confidence]
## Pre-mortem & key assumption
- Top failure modes
- What must be true (assumptions flagged)
- Kill criteria (if one-way door)
## Recommendation
[Option + the assumption it rests on] · Owner: [name] · Next reversible step: […]
Strongest counter-argument: […]
Append to decision-log.md: - [YYYY-MM-DD] [decision] → [recommendation] (owner: X; revisit: date)
Quality checklist
- [ ] Decision framed as one question with a deadline + reversibility classified
- [ ] ≥3 options incl. "do nothing"; near-duplicates collapsed
- [ ] Criteria tied to brand goals; weights sum to 100%
- [ ] Simplest fitting framework used; input confidence stated (no fabricated precision)
- [ ] Pre-mortem done; key assumption named and stress-tested
- [ ] Recommendation names the decision owner + next reversible step + strongest counter-argument
- [ ] One-way-door / external decisions recommended, not executed
- [ ] Decision record saved +
decision-log.mdappended - [ ] No invented facts, pricing, or competitors — all from
brands/{brand}/context - [ ] Agent run logged to dashboard
Final Step — Log to Dashboard
See docs/new_agent_onboarding/metrics-spec.md for the full JSONB contract.
Use gateway MCP tool `fiveagents_log_run`:
- fiveagents_api_key: ${FIVEAGENTS_API_KEY}
- skill: "decision-advisor"
- brand: "<active-brand>"
- status: "<success|failed>"
- summary: "<1 line, <200 chars>"
- started_at: "<ISO timestamp>"
- completed_at: "<ISO timestamp>"
- metrics: {
"date": "YYYY-MM-DD",
"decision": "<short label>",
"reversibility": "<two-way|one-way>",
"framework": "<weighted|rice|ice|value-effort>",
"options_count": 0,
"recommendation": "<option>",
"decision_owner": "<name/role>",
"deliverable": "<filename>",
"output_path": "outputs/{brand}/strategy/"
}
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/decision-advisor-msh3ust8/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/decision-advisor-msh3ust8' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/decision-advisor-msh3ust8/download' --output '.skill-downloads/decision-advisor-msh3ust8/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/decision-advisor-msh3ust8/SKILL.md.part' '.skill-downloads/decision-advisor-msh3ust8/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read, Grep, Glob, Bash, WebSearch, WebFetch
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/decision-advisor-msh3ust8/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/decision-advisor-msh3ust8/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/decision-advisor' && cp -R '.skill-downloads/decision-advisor-msh3ust8' '.claude/skills/decision-advisor'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/decision-advisor-msh3ust8'openskills read 'decision-advisor-msh3ust8'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/decision-advisor-msh3ust8/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Lecteur PDF
Productivite
Lit et extrait le texte de fichiers PDF (rapports, contrats, tableurs). Gère les fichiers locaux, les URL et les pièces jointes WhatsApp. Utilisez-le dès qu'un contenu PDF est nécessaire, même sans demande explicite.
Workflows de messagerie Discord
Productivite
Utilisez l'outil message pour envoyer, modifier et modérer des messages Discord avec des composants interactifs.
Aperçu interactif des verdicts
Productivite
Générer un aperçu HTML interactif des verdicts (garder/supprimer) pour la revue par le mainteneur, puis traiter le JSON de retour.