Áp dụng reasoning dựa trên bằng chứng với ak:fable-thinking

Dùng ak:fable-thinking khi chất lượng conclusion quan trọng hơn tốc độ đưa ra câu trả lời hợp lý đầu tiên. Skill áp dụng reasoning protocol có thể tái sử dụng: kiểm tra goal thật, xác minh evidence, giữ nhiều hypothesis cạnh tranh, mô phỏng case cụ thể, phản biện conclusion và hiệu chỉnh claim cuối theo điều thực sự đã quan sát.

Chọn ak:fable-thinking để nâng chất lượng reasoning

Dùng ak:fable-thinking khi

• Bạn đang chẩn đoán failure, review thay đổi rủi ro hoặc ra quyết định về architecture, strategy, security, data hay tiền bạc.
• Nguyên nhân do người dùng đề xuất có thể sai và cần evidence độc lập.
• Câu hỏi trông đơn giản chứa detail có thể vô hiệu câu trả lời quen thuộc.
• Output có constraint kiểm tra cơ học như số lượng chính xác, ký tự bị cấm, acrostic hay format nghiêm ngặt.
• Bạn muốn assessment dựa trên bằng chứng mà không tự động triển khai fix.

Chọn workflow khác khi

• Bạn cần ideation rộng trước khi đánh giá một hướng. Dùng ak:brainstorm.
• Bạn cần exploration có cấu trúc cho vấn đề khó. Dùng Problem solving.
• Bạn đã có bug cụ thể và muốn chẩn đoán cùng repair được cấp quyền. Dùng ak:debug hoặc ak:fix.
• Bạn cần implementation, testing hay review làm outcome chính. Dùng Skill delivery phù hợp và yêu cầu Skill đó giữ reasoning dựa trên bằng chứng.

Chuẩn bị câu hỏi và evidence

Trước khi bắt đầu:

• Hoàn thành Làm quen và xác nhận Engineer Kit đã được cài cho runtime cùng scope hiện tại.
• Nêu decision hoặc deliverable, outcome dự kiến, mức độ rủi ro, time horizon, authority boundary và điều kiện thành công.
• Cung cấp evidence trực tiếp như tệp, log, measurement, output lỗi, requirement hay primary documentation, cùng quyền cho các read-only check bổ sung.
• Tách observation khỏi diagnosis. “Request timeout” là evidence; “cache bị hỏng” là hypothesis cho tới khi được xác minh.
• Với hard output constraint, cung cấp text được áp dụng chính xác, đơn vị đếm, ngoại lệ được phép và format.

Xem Runtime adapter để hiểu ranh giới delivery và component.

Chạy Skill

Truyền câu hỏi hoặc task bằng ngôn ngữ tự nhiên. Skill chọn độ sâu từ mức độ rủi ro, tính khó đảo ngược và tính mới sau khi chạy check tối thiểu.

/ak:fable-thinking "Assess whether the proposed retry change addresses Friday's checkout failures. Use the diff and incident logs, hold at least two hypotheses, do not edit files, and lead with a GO, CAUTION, or STOP recommendation plus the weakest link."

/ak:fable-thinking "Assess whether the proposed retry change addresses Friday's checkout failures. Use the diff and incident logs, hold at least two hypotheses, do not edit files, and lead with a GO, CAUTION, or STOP recommendation plus the weakest link."

$ak:fable-thinking "Assess whether the proposed retry change addresses Friday's checkout failures. Use the diff and incident logs, hold at least two hypotheses, do not edit files, and lead with a GO, CAUTION, or STOP recommendation plus the weakest link."

Với constrained writing, hãy ghi trực tiếp mechanical rule, ví dụ: “Return exactly 80 words; count whitespace-delimited words on the final text; the title is excluded.” Skill coi yêu cầu như vậy là verification work, không phải wording task thông thường.

Hiểu độ sâu thực thi

Protocol không yêu cầu phơi bày private chain-of-thought. Kết quả bình thường hiển thị conclusion, decisive evidence, mechanism, alternative đã cân nhắc, verification đã chạy, confidence boundary và câu hỏi chưa giải quyết.

Quan sát reasoning workflow

1. Lần chạy kiểm tra floor. Skill nêu end state không chứa option, theo câu trả lời đề xuất tới đúng outcome và tính tới mọi detail trong request.
2. Lần chạy chọn độ sâu tương xứng. Mức độ rủi ro, khả năng đảo ngược, tính mới cùng mọi hard output constraint quyết định bao nhiêu protocol được hiển thị.
3. Lần chạy định khung deliverable. Skill tách literal request khỏi goal phía sau, vẽ scope line và xác định load-bearing fact.
4. Lần chạy kiểm chứng claim. Skill phân biệt thông tin observed, derived, prior và assumed, rồi xác minh fact có thể làm conclusion sụp đổ.
5. Lần chạy so sánh mechanism. Skill giữ ít nhất hai hypothesis cho diagnosis, chọn discriminating check, trace case cụ thể và ghi điều thay đổi đề xuất giữ nguyên, phá vỡ hay gây rủi ro.
6. Lần chạy phản biện conclusion. Skill nêu objection mạnh nhất, chạy cheap kill-test, audit lý do confidence thay đổi và chỉ ra weakest link.
7. Lần chạy đưa outcome lên trước. Verdict đứng đầu; evidence cùng mechanism theo sau; uncertainty và unresolved question vẫn hiển thị.

Giữ reasoning trong quyền hạn của task

• Ưu tiên check read-only và đảo ngược được nằm trong scope đã cung cấp.
• Hỏi trước khi dùng sensitive data, external service, production system, paid API, destructive probe hay simulation có hậu quả.
• Không trình bày hypothesis như observed fact hoặc dùng prose trôi chảy để che evidence còn thiếu.
• Không claim certainty từ sample nhỏ, một screenshot, LLM judge hay chính protocol.
• Giữ ranh giới private reasoning. Cung cấp evidence summary để người dùng audit thay vì yêu cầu hoặc phơi bày hidden token-by-token thought.
• Trong quyết định medical, legal, financial, security hay safety-critical, dùng current authoritative evidence và qualified human review khi bắt buộc.

Xác minh kết quả và evidence

Một kết quả hoàn tất nên cung cấp:

• Answer, verdict, assessment, artifact hoặc decision đưa outcome lên trước và khớp deliverable được yêu cầu.
• Load-bearing fact cùng evidence class: observed, derived, prior hay assumed.
• Hypothesis hoặc alternative cạnh tranh đã cân nhắc cùng observation phân tách chúng.
• Mechanism phía sau conclusion, với mọi khoảng trống được đánh dấu rõ.
• Kill-test hoặc mechanical check đã chạy, kết quả chính xác và check bị bỏ qua.
• Weakest link, confidence boundary, rủi ro còn lại và evidence nào sẽ thay đổi conclusion.

Với constrained output, exact delivered text phải pass check đã định nghĩa sau edit cuối. Mọi thay đổi wording sau check làm evidence mất hiệu lực và yêu cầu full verification mới.

Xử lý sự cố hoặc tiếp tục

Tiếp tục với Planning khi decision cần implementation roadmap, hoặc dùng Code review để review production risk.

Biết các giới hạn hiện tại

• Skill là instruction protocol kèm reference example; Skill không bundle solver, evaluator, benchmark, executable hay test suite.
• Skill không thể bổ sung model capability, evidence, tool access, domain expertise hay authority còn thiếu. Skill giảm process failure đã biết nhưng không đảm bảo sự thật.
• Tool-based check chỉ tốt bằng input, environment, sample cùng interpretation của chúng.
• Stable và beta chứa nội dung ak:fable-thinking giống nhau trong cặp release này.