boyko-specialist

Solid

Локализует наиболее релевантных VERIFIED специалистов именно твоей узкой ниши (не общую область — точный подраздел: "dipolar dark matter cosmology", не "физика") и атакует проблему их же методами, словарём и инструментарием инсайдера — вместо взгляда снаружи широким фронтом. Read-only ядро: локализовать нишу (2-3 seminal работы + 2-3 живых ключевых автора, ранжированных по specialist_score) → вжиться в её словарь и открытые проблемы → узкий прицельный лит-поиск → 3-5 методов инсайдера, ранжированных по применимости → честный вердикт (решено/кем/что подходит нам/дешёвый следующий шаг). Каждый автор, статья и метод обязаны быть [VERIFIED] реальным поиском (WebSearch/ WebFetch) до того как войдут в вывод — claim "релевантный специалист" звучит убедительно и потому обязан заземляться на проверяемые источники, иначе это самый опасный тип инструмента: уверенно-ошибающийся. НЕ обещает "лучшего в мире" — это недоказуемый claim; обещает наиболее точно подходящих под нишу из того, что нашлось. Родился из паттерна "extr

AI & Automation 7 stars 0 forks Updated today MIT

Install

View on GitHub

Quality Score: 81/100

Stars 20%
30
Recency 20%
100
Frontmatter 20%
70
Documentation 15%
100
Issue Health 10%
50
License 10%
100
Description 5%
100

Skill Content

<!-- BSV — Brief Skill View | поиск: BSV Скил : boyko-specialist TL;DR : Вживание в наиболее релевантного VERIFIED узкого специалиста именно твоей ниши — не широкий обзор, а глубина в одной точке Вызов : /boyko-specialist <проблема>, "кто лучший специалист в этой нише", "вживись в эксперта" НЕ для : Широкого обзора (→ /academic-research), панели разных экспертов (→ /hypothesis-lab), моста из другой области (→ /cross-domain) --> # Boyko Specialist — вживание в узкого специалиста ## Проблема, которую решает По умолчанию LLM (и человек) атакует незнакомую проблему **широким фронтом своей области**: "это физика — подумаем как физик", "это ML — подумаем как ML-инженер". Это работает, но упускает узкую, специфичную нишу, где проблема уже могла быть решена или частично закрыта — потому что "физик вообще" не знает того, что знает "специалист именно по dipolar dark matter cosmology" или "специалист именно по J₃(𝕆)-октонионным массам". **Принцип:** для любой достаточно узкой проблемы почти всегда существует человек (или горстка людей), для кого это не экзотика, а рутинный вопрос их поднаправления. Задача скилла — найти ЭТОГО человека (или его метод), а не притворяться им из общих знаний. ## Чем это НЕ является (проверено перед созданием) | Скилл | Что делает | Почему не заменяет этот | |---|---|---| | `/academic-research` | 6-7 фаз, **широкий** обзор (35-80 статей) | ширина, а здесь нужна **глубина в одной точке** | | `/hypothesis-lab` | панель из **9 разных** экспертов | эт...

Details

Author
sergeeey
Repository
sergeeey/Claude-cod-top-2026
Created
4 months ago
Last Updated
today
Language
Python
License
MIT

Integrates with

Similar Skills

Semantically similar based on skill content — not just same category

AI & Automation Solid

boyko-method

Полный цикл сквозного анализа сложных систем с ≥3 взаимодействующими компонентами: Атомизация → Линзы → Связи с evidence-метками → Сборка → Фальсификация. Оркестрирует /multi-lens (линзы), /skeptic + falsification-ladder (проверка), /estimand-ops (научные claims). Использует confidence-labeled dependency map с [VERIFIED]/[INFERRED]/[WEAK]/[РАЗОРВАНА] на каждой связи. Применяй для: архитектурных решений, научных гипотез, production-багов, регуляторных workflows, антифрода, любого объекта где broken links — главная находка. Триггеры: '/boyko', 'метод бойко', 'полный разбор', 'разложи и собери', 'системный анализ от и до', 'построй модель проблемы', 'атомизируй и проверь', 'evidence-labeled analysis'. НЕ для: простого вопрос�� с одним ответом, быстрого фикса, поиска факта.

7 Updated today
sergeeey
AI & Automation Solid

analyst

Когнитивный аналитик и методологический архитектор. Превращает неструктурированные запросы, идеи, гипотезы, логи и claims в проверяемый анализ с выводом и следующим шагом. Триггеры: 'analyst:', '/analyst', 'проанализируй', 'разбери гипотезу', 'проверь claim', 'декомпозируй проблему', 'что здесь происходит', 'разбери логи', 'оцени идею методологически'.

7 Updated today
sergeeey
AI & Automation Solid

boyko-knowledge-audit

Эпистемический аудит научного/технического текста: разложение на атомарные claims с traceable классификацией по 9-уровневой иерархии (Факт → Эмпирический закон → Физ.закон/Мат.теорема [3-P/3-M] → Теория → Модель → Гипотеза → Принцип → Парадигма). Ловит: гипотезы выданные за факты, модели выданные за теории, принципы использованные как доказательство, математические теоремы выданные за физические законы, hallucination risk (evidence implied but not shown), category errors, domain violations. Rigor-score по явной формуле (помечен как heuristic, не откалиброван), обязательный adversarial downgrade check для claims Level 3+, отдельный hardness index, обязательный Level Consistency Pass для текстов >30 claims. Домен-специфичные режимы: Physics/Cosmology, Mathematics, Biology/Medicine, CS/ML, Social Sciences (в references/domain-modes.md). Триггеры: '/boyko-knowledge-audit', 'эпистемический аудит', 'разложи claims', 'проверь научный текст', 'audit scientific claims', 'epistemic decomposition', 'hypothesis vs fact c

7 Updated today
sergeeey