Monte Carlo Context Detection
Route les demandes ambiguës de qualité de données Monte Carlo vers le bon sous-skill plutôt que de deviner.
Fonctionne avec configuration
Ce que fait
Un skill de méta-routage pour le plugin d'observabilité de données Monte Carlo : catégorise les demandes vagues (alertes, trous de couverture, incidents, données périmées) par signal, force 1 à 3 questions de clarification avant toute sonde d'API au premier tour, puis passe la main à asset-health, incident-response, proactive-monitoring, monitoring-advisor, ou instrument-agent. Se désactive explicitement quand une demande nomme déjà clairement un skill, une table, ou un workflow unique.
Rapport de test
La logique de routage elle-même fonctionne bien et refuse correctement de se déclencher sur des demandes tranchées comme « vérifie la santé de la table orders », mais elle n'est utile qu'associée aux 5 skills voisins vers lesquels elle passe la main via des chemins relatifs — copier seul ce SKILL.md, comme le ferait une installation normale d'un seul skill, le laisse router vers des fichiers qui n'existent pas.
Testé le: 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
Commandes et exemples de prompts
/monte-carlo-context-detectionRoute les demandes ambiguës de qualité de données Monte Carlo vers le bon sous-skill plutôt que de deviner.
Les skills se déclenchent sur des demandes en langage courant — aucune commande à retenir. Après installation, des prompts comme ceux-ci l'activent (en anglais) :
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