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Agentes280 mil · #266

recursive-decision-ledger

Faz seu agente realizar testes repetidos de forma segura. Ele registra todas as decisões e verificações, garantindo que ações importantes só sejam aprovadas após muita confirmação.

O que ela faz

Esta ferramenta ajuda a testar e refinar ideias repetidamente, registrando cada passo. Ela garante que decisões importantes só sejam tomadas após muitas verificações e aprovações, evitando erros.

Quando usar

  • ✓Quando você quer testar muitas variações de uma ideia.
  • ✓Ao procurar a melhor solução entre muitas opções complexas.
  • ✓Para ter certeza de que uma decisão é segura antes de aplicá-la de verdade.

Exemplo do que pedir para a IA

“Teste esta ideia de marketing em 10 variações diferentes e me diga qual funciona melhor, mas não a publique ainda.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/recursive-decision-ledger/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/recursive-decision-ledger/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta executa sua ideia várias vezes, anotando o que funcionou e o que não funcionou em cada tentativa. Ela compara os resultados com os anteriores e só permite avançar se tudo estiver seguro e aprovado.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add affaan-m/ECC --skill recursive-decision-ledger

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/recursive-decision-ledger/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Ledger de Decisão Recursiva

Use esta habilidade quando o usuário estiver tentando forçar computação mais profunda através de execuções repetidas ou prompts recursivos estilo "Prime Gauss". Preserve a parte útil: tentativas repetidas, memória anterior, informações novas e marcas explícitas. Remova a parte insegura: fingir que o loop prova certeza.

Contrato do Ledger

Cada execução deve registrar:

  • ID da execução e carimbo de data/hora;
  • Vencedor aceito anterior e lista de observação anterior;
  • Informações novas ingeridas;
  • Tamanho do espaço de busca;
  • Famílias de modelos ou heurísticas usadas;
  • Contagem de tentativas e contagem efetiva de tentativas;
  • Principais candidatos;
  • Marcas de decisão;
  • Marcas de coerência contra o ledger anterior;
  • Resultado do portão de promoção.

Prefira JSONL para ledgers somente de adição e Markdown para resumos humanos.

Loop de Execução

  1. Carregue o ledger anterior.
  2. Capture novas informações no passo de tempo zero.
  3. Execute a busca limitada.
  4. Marque cada candidato: aceite, observe, rejeite, descarte observação ou precisa de repetição.
  5. Compare os vencedores com os vencedores anteriores e a última execução marcada.
  6. Rebaixe candidatos quando desvio, risco de cauda, dados desatualizados ou repetição falha invalida a marca anterior.
  7. Adicione artefatos antes de resumir.

Marca de Coerência

Inclua uma marca de coerência compacta:

Ensemble matches prior winner: true
Recursive matches prior winner: false
Latest rollout match: true
Live promotion allowed: false
Reason: replay and freshness gates not satisfied

Regras de Promoção

Para negociação, alocação de capital, implantações de produção, migrações ou operações destrutivas, confiança recursiva não é aprovação.

Opte por modo de simulação, teste, somente leitura, prévia ou em estágio, a menos que o usuário aprove explicitamente a ação ao vivo e o portão do repositório/serviço o suporte.

Promova apenas quando:

  • o candidato superar o vencedor aceito anterior na métrica escolhida;
  • verificações de correção e repetição forem aprovadas;
  • limites de risco forem explícitos;
  • a evidência for durável;
  • o usuário tiver aprovado a etapa ao vivo quando necessário.

Formato do Resumo

Comece com a decisão, não com o drama:

Rollout 15 complete. The prior winner still holds, but edge deteriorated 17%.
Status: watch, not live. Next gate: 20 replay fills with fresh orderbook age
below threshold.
Perguntas frequentes

O que é 'Prime Gauss'?

É um método de testar ideias repetidamente para encontrar a melhor, como se fosse um teste em várias etapas.

Por que é importante registrar tudo?

Registrar cada passo (o 'ledger') permite ver o histórico, entender como se chegou a uma decisão e garantir que nada perigoso seja aprovado por engano.

Quando posso aplicar uma decisão de verdade?

Só quando a ferramenta confirmar que a ideia é segura, passou em todos os testes, os riscos são claros e você mesmo aprovar explicitamente a ação.

Detalhes

Descrição original do autor

Run repeated rollouts ("Prime Gauss" style recursive prompting) while keeping an append-only decision ledger of trials, marks, coherence checks, and promotion gates, so recursive confidence never auto-approves live trading, deploy, or destructive actions. Use when the user asks for repeated rollouts, marked decision processes, high-dimensional search, stochastic optimization, local-optima explorat

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#266
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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