Monte Carlo Context Detection
Enruta solicitudes ambiguas de calidad de datos de Monte Carlo a la sub-skill correcta en lugar de adivinar.
Funciona con configuración
Qué hace
Una skill de meta-enrutamiento para el plugin de observabilidad de datos de Monte Carlo: categoriza solicitudes vagas (alertas, huecos de cobertura, incidentes, datos obsoletos) por señal, obliga a hacer entre 1 y 3 preguntas aclaratorias antes de cualquier sondeo de API en el primer turno, y luego transfiere el control a asset-health, incident-response, proactive-monitoring, monitoring-advisor o instrument-agent. Se retira explícitamente cuando una solicitud ya nombra claramente una sola skill, tabla o flujo de trabajo.
Informe de la prueba
La lógica de enrutamiento en sí funciona bien y correctamente se abstiene de activarse en solicitudes claras como 'check health of orders table', pero solo es útil junto con las 5 skills hermanas a las que transfiere el control mediante rutas relativas — copiar solo este SKILL.md, como haría una instalación normal de una sola skill, la deja enrutando hacia archivos que no existen.
Probado el: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalación
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
Comandos y prompts de ejemplo
/monte-carlo-context-detectionEnruta solicitudes ambiguas de calidad de datos de Monte Carlo a la sub-skill correcta en lugar de adivinar.
Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):
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