Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to shintaro-sprech/agent-orchestrator-template. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/shintaro-sprech/agent-orchestrator-template/main/.agents/skills/evaluation-first-decision/SKILL.mdgit clone --depth 1 https://github.com/shintaro-sprech/agent-orchestrator-templateWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/shintaro-sprech/agent-orchestrator-template/evaluation-first-decision)<a href="https://agentmods.dev/skills/shintaro-sprech/agent-orchestrator-template/evaluation-first-decision"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/shintaro-sprech/agent-orchestrator-template/evaluation-first-decision/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/shintaro-sprech/agent-orchestrator-template/evaluation-first-decision"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/shintaro-sprech/agent-orchestrator-template/evaluation-first-decision.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00173 | $0.02762 |
| Opus 5 | $0.00086 | $0.01381 |
| Sonnet 5 | $0.00035 | $0.00552 |
| Haiku 4.5 | $0.00017 | $0.00276 |
Grade A, and why
evaluation-first-decision scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 11d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 281 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
評価ファースト意思決定
もっともらしい推薦ではなく、後から検証できる意思決定を作る。 説得力より証拠を、平均的な改善より重大な悪化の防止を優先する。
適用範囲
次のいずれかを含む判断に使用する。
- 本番公開、リリース、デプロイ、移行、廃止
- AI・自動化・新技術・SaaS・アーキテクチャの導入
- 購入、価格、優先順位、採用、外注、事業方針
- 顧客、利用者、売上、品質、セキュリティ、法務、信用に影響する変更
- 「進めてよいか」「GO/HOLDを判定して」「どちらを選ぶべきか」という依頼
次には通常使用しない。
- 単純な事実確認や用語説明
- 文章の添削、翻訳、要約
- 制約のないアイデア出し
- 影響が小さく、容易に取り消せる日常的な変更
このSkillは原則として判断を設計・評価する。外部送信、購入、削除、本番反映などの実行承認を代替しない。
基本原則
- 評価基準を推薦より先に固定する。
- 事実、仮定、未確認事項、制約を混ぜない。
- 現状維持と「何もしない」を必ず比較する。
- 主目的だけでなく、悪化させてはいけないガードレールを置く。
- 不確実性が残る場合は、全面導入ではなく最小の安全な実験を選ぶ。
- 停止条件とロールバックを実行前に定義する。
- 結果を見た後で成功条件を書き換えない。
- 高リスクかつ不可逆な判断をAIだけで最終承認しない。
ワークフロー
1. 判断を一文で固定する
次を明確にする。
- 何を決めるのか
- 誰が決定者か
- 対象範囲
- 判断期限
- 現在の状態
- 何もしなかった場合
- 取り消し可能性
情報が不足していても、妥当な仮定を明記して分析を進める。
結論を左右する必須情報だけを Unknowns に残す。
2. 重要度を分類する
LOW / MEDIUM / HIGH / CRITICAL のいずれかに分類する。
判断材料:
- 取り消し可能性と復旧時間
- 影響人数と対象範囲
- 金銭、顧客、品質、信用への影響
- セキュリティ、プライバシー、法務、契約への影響
- 障害を検知できるか
- 証拠の量と不確実性
低リスク判断を過剰に官僚化しない。
HIGH または CRITICAL では、人間の決定者、停止条件、ロールバックを必須とする。
3. 証拠台帳を作る
重要情報を次の4区分に分ける。
- Confirmed facts: 直接確認できた事実
- Assumptions: 判断のために置いた仮定
- Unknowns: 未確認で結論を変え得る事項
- Constraints: 予算、期限、人員、技術、契約、運用能力など
出典がある場合は事実の近くに示す。 証拠のない数値、利用者の反応、原因、確率を作らない。
4. 推薦前にスコアカードを宣言する
最低限、次を定義する。
- Primary outcome: 最も改善したい結果
- Baseline: 現状または既存方式の実績
- Success condition: 成功と判断する条件
- Guardrails: 悪化させてはいけない品質、リスク、負担
- Stop condition: 中止またはロールバックする条件
- Evidence source: ログ、テスト、データ、観察、ヒアリング
- Evaluation window: 期間、件数、対象数、判定日
数値化できない項目は、観察可能な条件で表す。 根拠のない閾値や精密な確率は使わない。
5. 選択肢を比較する
最低限、次を含める。
- 提案された案
- 最も有力な代替案
- より小さな変更で済ませる案
- 現状維持または何もしない案
各案を次で比較する。
- 期待便益
- 主な欠点と最悪時の損失
- 実行・保守・運用コスト
- 可逆性
- 観測可能性
- 必要な証拠
- 実行しない場合の機会損失
6. 推薦案を反証する
推薦案に不利な証拠を意図的に探す。
- 失敗するとしたら最もあり得る原因は何か
- 誰が不利益を受けるか
- 指標だけ改善し、本来の目的を悪化させないか
- 成功に見える別の説明はないか
- 過去データは今回と比較可能か
- サンプル不足、選択バイアス、計測漏れはないか
- 実行しない方が合理的になる条件は何か
最大の反証を省略・矮小化しない。
7. 最小の安全な実験を設計する
証拠が不足する場合は、限定的・観測可能・停止可能・可逆的な実験を設計する。
必須項目:
What ships with it
4 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 11d ago First seen · 281 lines · 173 tokens per session scan A 32eece41edaa
evaluation-first-decision is a skill published in the GitHub repository shintaro-sprech/agent-orchestrator-template (124 stars, last pushed 11d ago), licensed MIT. It adds 173 tokens to every session and 2,762 once invoked, about $0.0009 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
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