Monte Carlo Context Detection
Kieruje niejednoznaczne żądania dotyczące jakości danych w Monte Carlo do właściwego podskillu zamiast zgadywać.
Działa po konfiguracji
Co robi ten skill
Meta-skill routingowy dla pluginu obserwowalności danych Monte Carlo: kategoryzuje niejasne żądania (alerty, luki w pokryciu, incydenty, nieaktualne dane) wg sygnału, wymusza 1-3 pytania doprecyzowujące przed jakąkolwiek próbą API na pierwszej turze, a następnie przekazuje do asset-health, incident-response, proactive-monitoring, monitoring-advisor lub instrument-agent. Wyraźnie wycofuje się, gdy żądanie już jednoznacznie wskazuje pojedynczy skill, tabelę lub przepływ pracy.
Raport z testu
Sama logika routingu działa dobrze i poprawnie nie uruchamia się przy jednoznacznych żądaniach typu 'sprawdź kondycję tabeli orders', ale jest użyteczna wyłącznie razem z 5 siostrzanymi skillami, do których przekazuje przez ścieżki względne — skopiowanie samego pliku SKILL.md, jak przy normalnej instalacji pojedynczego skillu, zostawia go kierującego do plików, które nie istnieją.
Testowano: 2026-07-13 · Claude Code 2.x (agent harness)
Instalacja
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
Komendy i przykładowe prompty
/monte-carlo-context-detectionKieruje niejednoznaczne żądania dotyczące jakości danych w Monte Carlo do właściwego podskillu zamiast zgadywać.
Skille uruchamiają się na zwykłe polecenia — bez komend do zapamiętania. Po instalacji aktywują go prompty takie jak te (po angielsku):
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