Monte Carlo Context Detection
Ruter tvetydige Monte Carlo-datakvalitetsforespørgsler til det rigtige sub-skill i stedet for at gætte.
Virker med opsætning
Hvad det gør
Et meta-routing-skill til Monte Carlo-dataobservabilitets-pluginet: kategoriserer vage forespørgsler (alarmer, dækningshuller, hændelser, forældet data) efter signal, tvinger 1-3 afklarende spørgsmål frem, før nogen API-probe på første tur, og sender derefter videre til asset-health, incident-response, proactive-monitoring, monitoring-advisor eller instrument-agent. Træder eksplicit tilbage, når en forespørgsel allerede tydeligt navngiver et enkelt skill, en tabel eller et workflow.
Testrapport
Selve routing-logikken fungerer godt og afviser korrekt at fyre af på klare forespørgsler som 'check health of orders table', men den er kun nyttig bundlet med de 5 søskende-skills, den sender videre til via relative stier — kopierer man kun denne ene SKILL.md, som en normal enkelt-skill-installation ville, ender man med at rute til filer, der ikke findes.
Testet: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
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
Kommandoer og eksempelprompter
/monte-carlo-context-detectionRuter tvetydige Monte Carlo-datakvalitetsforespørgsler til det rigtige sub-skill i stedet for at gætte.
Skills udløses af almindelige forespørgsler — ingen kommandoer at huske. Efter installationen aktiverer prompter som disse skillen (på engelsk):
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