Monte Carlo Context Detection
Směruje nejednoznačné požadavky na kvalitu dat Monte Carlo na správný pod-skill místo hádání.
Funguje s nastavením
Co umí
Meta-směrovací skill pro plugin datové observability Monte Carlo: kategorizuje vágní požadavky (alerty, mezery v pokrytí, incidenty, zastaralá data) podle signálu, vynutí 1-3 upřesňující otázky před jakýmkoli API probe v prvním tahu a pak předá řízení skillu asset-health, incident-response, proactive-monitoring, monitoring-advisor nebo instrument-agent. Výslovně se stáhne, pokud požadavek už jasně pojmenovává jeden konkrétní skill, tabulku nebo workflow.
Testovací report
Samotná směrovací logika funguje dobře a správně se nespouští na jasné požadavky typu 'check health of orders table', ale je užitečná jen v balíčku s 5 sesterskými skilly, na které předává řízení přes relativní cesty — zkopírování jen tohoto jednoho SKILL.md, jak by to udělala běžná instalace jednoho skillu, ho nechá směrovat na soubory, které neexistují.
Testováno: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalace
git clone https://github.com/monte-carlo-data/mc-agent-toolkit cd mc-agent-toolkit mkdir -p ~/.claude/skills cp -r skills/context-detection ~/.claude/skills/monte-carlo-context-detection
Příkazy a ukázkové prompty
/monte-carlo-context-detectionSměruje nejednoznačné požadavky na kvalitu dat Monte Carlo na správný pod-skill místo hádání.
Skilly se spouštějí běžnými požadavky — žádné příkazy k zapamatování. Po instalaci ho aktivují prompty jako tyto (anglicky):
Why did I get a data quality alert on this table this morningThere's a coverage gap in monitoring, help me figure out where to lookSomething seems stale in our data pipeline, can you investigate