Monte Carlo Context Detection

Instrada le richieste ambigue sulla qualità dei dati Monte Carlo verso il sub-skill giusto invece di indovinare.

di monte-carlo-data · monte-carlo-data/mc-agent-toolkit

Richiede configurazione ★ 8.4/10

Monte Carlo Context Detection — Instrada le richieste ambigue sulla qualità dei dati Monte Carlo verso il sub-skill giusto invece di indovinare.

Cosa fa

Uno skill di meta-routing per il plugin di osservabilità dei dati Monte Carlo: categorizza le richieste vaghe (alert, lacune di copertura, incidenti, dati stantii) per segnale, impone 1-3 domande di chiarimento prima di qualsiasi probe alle API al primo turno, poi passa la mano ad asset-health, incident-response, proactive-monitoring, monitoring-advisor o instrument-agent. Si fa esplicitamente da parte quando una richiesta nomina già chiaramente un singolo skill, tabella o workflow.

Rapporto di test

La logica di routing in sé funziona bene e rifiuta correttamente di attivarsi su richieste inequivocabili come 'check health of orders table', ma è utile solo se incluso insieme ai 5 skill correlati a cui passa la mano tramite path relativi -- copiando solo questo SKILL.md, come farebbe una normale installazione di un singolo skill, lo si lascia a instradare verso file che non esistono.

Testato il: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installazione

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

Comandi e prompt di esempio

  • /monte-carlo-context-detectionInstrada le richieste ambigue sulla qualità dei dati Monte Carlo verso il sub-skill giusto invece di indovinare.

Gli skill si attivano con richieste in linguaggio naturale, senza comandi da ricordare. Dopo l'installazione, prompt come questi lo attivano (in inglese):

  • Why did I get a data quality alert on this table this morning
  • There's a coverage gap in monitoring, help me figure out where to look
  • Something seems stale in our data pipeline, can you investigate