consultant

Prüfen · 62
Im Registry indexiert

Think and deliver like a management consultant from McKinsey, BCG, or Bain. Use when the user wants to: (1) Structure a business problem with hypothesis-driven decomposition, (2) Run strategy analysis with professional frameworks: market sizing, competitive landscape, financial m

Verified installs0
Stars54
Version1.0.0
Qualität59/100 · Vielversprechend
Vertrauen62/100 · Nur Sandbox
Audit74/100 · Prüfung nötig

Asset-Profil

Recherche und Wissensarbeit

Deep research, source comparison, literature review, RAG, knowledge search, and reports.

Bereich ansehen

Szenario

Recherche-Agents

I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.

Agent-Fit

Claude Code + CLI + Codex

Geeignet für Codex, Claude Code, Cursor, CLI oder benutzerdefinierte Agents.

Installieren

Bereit

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

Wartung

Aktuell

3 Tage seit dem letzten Push

Risiko

Prüfung nötig

Lizenz ist unklar

GitHub-Qualität

54

59/100 Qualität · 70/100 Vertrauen

Abdeckungs-Tags

RechercheRecherche-Agentsagent-skill

Review-Notizen

Lizenz ist unklar · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent-Adoptionskarte

Vertrauen, Audit und Installationsbereitschaft auf einen Blick

Diese Werte kombinieren öffentliche Repository-Metadaten, OpenAgentSkill-Reviewsignale, Wartungsaktualität und Installationsbereitschaft. Sie helfen bei der Vorauswahl, ersetzen aber keine menschliche Prüfung.

Qualität

Vielversprechend
59

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Vertrauen

Nur Sandbox
62

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

Audit

Prüfung nötig
74

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

OpenAgentSkill Trust Score v5

Menschliche Prüfung vor Installation

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

54 GitHub-Stars

Repository-Aktivität

54 Stars und 4 Forks

Wartung

3 Tage seit dem letzten Push

Lizenz

Unbekannt

Installieren

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

Installationssicherheit

Standard-Paket- oder Laufzeit-Installationspfad

Berechtigungsfläche

Dateisystem- oder Dokumentzugriff

Agent-Ergebnisse

Noch keine Agent-Ergebnisdaten

Dokumentation

Usable metadata, review docs

Risikoübersicht

Vor Produktion prüfen

  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Lizenz ist unklar
  • Quality score needs review

Installationsbereitschaft

Installationspfad verfügbar

  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Lizenz ist unklar
  • Noch keine Agent-Proven-Ergebnisbelege

Agent-lesbare Metadaten

Maschinenlesbare Entscheidungsdaten für diesen Skill.

Nutze diesen Block oder das eingebettete JSON, um zu entscheiden, ob ein Agent diesen Skill installieren, eine Alternative wählen oder zuerst menschliche Prüfung anfordern soll.

JSON öffnen

Geeignete Aufgaben

  • Research-Agent-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Suchquellen

Geeignete Agents

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Installationsentscheidung

Befehl
npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant
Richtlinie
Prüfen
Menschliche Prüfung
Ja

Vertrauen und Risiko

Vertrauen
62/100
Audit
74/100
Risikoebene
Prüfung nötig

Ergebnis-Loop

Endpoint
/api/agent/outcome
Event-ID
resolve
Ergebnisse
5

Installationsbefehl

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

Nicht verwenden, wenn

  • Teams, die ein vom Anbieter unterstütztes SLA benötigen
  • production agents without a repository review
  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.
  • Lizenz ist unklar
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent-Sicherheit v2

54/100 · Automatische Installation vermeiden

ExperimentellPrüfen

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

Per API auflösen

Mittel

Browser automation

Skill may drive a browser or interact with web pages.

Mittel

Netzwerkzugriff

Die Skill ruft wahrscheinlich Remote-Seiten, APIs, Repositories oder externe Dienste ab.

Mittel

Dateisystemzugriff

Die Skill kann Projektdateien, Dokumente, generierte Artefakte oder den lokalen Arbeitsbereich lesen oder schreiben.

  • Lizenz ist unklar

Installationsziele

Diesen Skill im Agent-Workflow installieren

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

skill install

OpenAgentSkill CLI

Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.

$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install appautomaton-consultant

Agent-Auflösungsplan

Lass einen Agent die Eignung vor der Installation prüfen.

Die Resolve API liefert die beste Skill, Alternativen, Sicherheitsrichtlinien, Auditnotizen, Installationsziel und einen direkt nutzbaren Prompt.

Textplan öffnen

Agent sollte prüfen

  • Task fit and alternatives from Resolve API.
  • Audit score, trust score, and safety policy warnings.
  • Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.

Prompt kopieren

Task: Use consultant in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20consultant%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/appautomaton-consultant/install
Install command: npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.

Agent-Übergabe

Gib dem Agent den Installationspfad, nicht noch ein Verzeichnis.

Über den öffentlichen Endpunkt erhältst du Befehl, Sicherheitscheckliste, Ziel-Prompts und kanonische Links.

Installations-API öffnen

Agent-Prompt

Use consultant for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/appautomaton-consultant/install, then install with: npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

Registry-Metadaten

Agent-lesbares Profil für die automatische Skill-Auswahl.

Die Registry API stellt Entscheidungs-, Vertrauens-, Audit-, Use-Case- und Installationssignale ohne UI-Scraping bereit.

Manifest öffnen

Agent-Fit

60/100

Recherche-Agents

Plattformen

Claude Code

Audit-Bericht

Prüfung nötig · 74/100

Maschinenlesbare Prüfung von Installationsbereitschaft, Sicherheitsmetadaten, Wartung und Akzeptanzrisiko.

Audit-Bericht ansehenEval-Bericht ansehen

Agent-Entscheidungspanel

Fallback candidate for Research agents

Prototype with this skill first; keep a fallback candidate ready.

60
Bereitschaft
Prototyp
Phase

Rolle im Stack

Fallback-Kandidat

Primäre Eignung

Recherche-Agents

Vertrauenslabel

Zuerst prototypisieren

Installationspfad

Befehl bereit

Verwenden wenn

  • Research-Agent-Workflows
  • Claude-Code-Teams
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidenz

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • Qualitätsprofil 59/100
  • 4 OpenAgentSkill-Interaktionen

zuerst prüfen

  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.

Implementierungspfad

  1. 1Installieren Sie es in einem Sandbox-Agent und führen Sie eine Recherche-Agents-Aufgabe vollständig aus.
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

Vertrauensprofil

Nur Sandbox

Nützlicher Kandidat mit fehlenden oder gemischten Vertrauenssignalen. Bis der Ergebniszyklus die Passung belegt, in einem isolierten Arbeitsbereich verwenden.

62
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub-Akzeptanz

Prüfen

54 GitHub-Stars

Star-/Fork-Aktivität

Prüfen

54 Stars und 4 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbar

Aktuelle Wartung

Bestanden

3 Tage seit dem letzten Push

Lizenzklarheit

Prüfen

Unbekannt

Positive Signale

  • KI-Prüfung genehmigt
  • Installationspfad ist verfügbar
  • Repository-Belege sind verfügbar
  • Kürzlich gewartetes Repository
  • Der Installationsbefehl weist kein offensichtliches Hochrisikomuster auf
  • Ergebniszyklus ist bereit, benötigt aber den ersten echten Agent-Lauf

Vor Installation prüfen

  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision.
  • Lizenz ist unklar
  • Quality score needs review
  • GitHub adoption: 54 GitHub stars
  • Stars/forks activity: 54 stars, 4 forks; issue activity unavailable in current metadata
  • License clarity: Unknown
  • Noch keine echten Agent-Ergebnisberichte
  • Vor unbeaufsichtigter Installation ist menschliche Prüfung erforderlich

Empfohlene Aktion

Nur in einer Sandbox ausführen und nahe Alternativen vergleichen, bevor sie produktiv eingesetzt wird.

Qualitätsprofil

Vielversprechend Kandidat für Agent-Workflows

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

59
GitHub-Stars
54
Aktualität
vor 3 Tagen
Installationsbereit
Ja
Lizenz
Unbekannt
Vor Installation prüfen: Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.

Workflow-Eignung

Diese Skill in diesen Szenarien nutzen

Workflow-Eignung

Zum vollständigen Workflow hinzufügen

Alternativen-Shortlist

Vor Installation vergleichen

Similar skills that may fit this task.

Alle vergleichen

Übersicht

--- name: consultant description: > Think and deliver like a management consultant from McKinsey, BCG, or Bain. Use when the user wants to: (1) Structure a business problem with hypothesis-driven decomposition, (2) Run strategy analysis with professional frameworks: market sizing, competitive landscape, financial modeling, SWOT, Porter's, (3) Build MBB-quality deliverables: executive summaries, strategy deck outlines, decision memos, (4) Apply firm-specific methodology: McKinsey verdict-first, BCG framework-first, or Bain decision-first, (5) Package analysis for non-consulting audiences: investor pitches, board presentations, conference talks. Produces structured analysis and deliverable CONTENT. For visual production, hand off to a delivery skill for slides, documents, or spreadsheets. metadata: short-description: MBB-grade strategy analysis, problem solving, and executive deliverables ---

# Consultant Skill

## 1. What This Skill Does

- **Input**: Business problem, strategic question, or analysis request. - **Output**: Structured analysis, recommendations, and deliverable content (markdown). - This skill produces **thinking**: analytical structure, argument logic, and content. - Does NOT produce visuals or specify visualization types. Hand off to a delivery skill for slides, documents, or spreadsheets. - Composition model: consultant provides what-to-say and what-to-prove. Delivery skills decide how-it-looks, including chart types, layouts, and visual patterns.

---

## 2. Behavioral Instincts

**1. Hypothesis first.** If you can't state what you're testing, you're browsing, not analyzing.

**2. Answer first.** State the recommendation before the evidence. The decision-maker reads slide 3, not slide 30. Pyramid Principle: conclusion → supporting arguments → data. If the reader stops after one sentence, they should have your answer.

**3. So what?** Every finding must answer "so what does this mean for the decision?" "Revenue grew 8%" is data. "Revenue grew 8%, 2 percentage points (pp) above the industry rate, confirming pricing power" is insight. Facts without implications are noise. ("pp" = percentage points: a 10% margin declining to 8% is a 2 pp drop, not a 2% drop.)

**4. One message per unit.** Each slide/section/paragraph: ONE message. Test: can you say it in one sentence? If not, split.

**5. Quantify everything.** Attach a number, range, or confidence level to every claim. "Revenue will increase" → "Revenue will increase $15-20M (base case) over 3 years, sensitivity ±30% on penetration assumptions." Unquantified claims erode credibility.

**6. Three options maximum for executive decisions.** During analysis, a wider set is acceptable before narrowing.

---

## 3. Evidence Policy

- **Source + year.** Every external data point gets a source citation and date. "The US healthcare market is $4.3T (CMS, 2024)", not just "$4.3T." - **Show ranges, not points.** Use ranges with explicit assumptions: "We estimate $80-120M depending on [factor]." - **Confidence labels.** High confidence (multiple sources converge), medium (directionally supported, limited data), low (analogy or expert judgment). - Never generate fictional benchmarks or statistics. Mark every assumption that could change the conclusion.

---

## 4. Execution Algorithm

The default sequence for any consulting task. If a firm process file is loaded in step 2, it REPLACES steps 3-5. Steps 1 (INTAKE), 2 (ROUTE), and 6 (DELIVER) always apply.

**Steps 3-5 are iterative, not linear.** The first pass produces a hypothesis-driven outline (v1). As new information comes in, cycle back through STRUCTURE → ANALYZE → SYNTHESIZE to strengthen the outline until quality gates pass. Then DELIVER. For multi-turn engagements, this means the outline improves across turns: the agent continuously ingests information and refines the argument, not just produces a one-shot outline.

``` 1. INTAKE Clarify the question. Confirm problem understanding. → Actions: Ask 1-3 clarifying questions to form a problem statement. What decision is this analysis meant to inform? What constraints exist (time, data, scope)? → Complete when: Problem statement is confirmed by user. → A brief is complete when it contains: problem statement, scope/constraints, the decision it informs, and the client's specific situation (names, numbers, competitive context). If complete: skip to ROUTE. → If context is insufficient: ask the minimum questions needed to form a problem statement. Do not over-interview.

2. ROUTE Select mode based on problem structure (see §7). Classify engagement type if applicable (see §8 engagement row). Load appropriate reference files per routing table (see §8). → Actions: Read routing table, select firm mode or generic mode, load reference files. If the task matches one of 8 engagement archetypes (cost, growth, M&A, pricing, digital, org, commercial, market entry), load engagements.md for pillar architecture and kill conditions. → Complete when: Mode is selected and stated. References are loaded. → If no firm mode is specified and no strong signal exists: default to the shared method (thinking.md + communication.md) without firm overlay. State this choice. → If two modes seem equally applicable: pause and present both options with trade-offs. Let the user choose.

3. STRUCTURE Decompose the problem (issue tree, option map, or prism lenses). Form hypotheses at each branch. → Actions: Build decomposition per thinking.md methodology. Produce a problem structure artifact. → Complete when: MECE decomposition exists with hypotheses at leaves. → Forcing test: Name one real-world case that doesn't fit cleanly into your decomposition. If everything fits, you likely have overlapping categories. → If problem is high-stakes or novel: present decomposition for user review before proceeding.

4. ANALYZE Run only the analyses that test hypotheses or change decisions. Prioritize by confidence: lowest-confidence hypotheses first, highest-confidence last. Stop when confidence is sufficient. → Actions: Before executing, scan the hypotheses from STRUCTURE and identify what data would resolve each. Group independent questions. They can be investigated concurrently rather than sequentially. Use web search for external data when relevant. Use user's provided data when available. Apply domain reference files loaded in ROUTE. Persist each research finding to `analysis/` as you go. Don't wait until done. → Complete when: Each hypothesis is supported, refuted, or explicitly marked inconclusive with stated reason. → Research priority: Hypotheses <50% confidence → analyze first. Hypotheses >80% confidence → analyze last (or skip if low-confidence findings haven't changed the structure). → Kill at 30%: If 30% of evidence contradicts a hypothesis, kill it and replace. Don't accumulate confirming evidence. Update the outline immediately when a hypothesis dies. → Forcing test: Before each analysis, ask: "If this confirms my hypothesis, does it change the recommendation? If it disconfirms, does it change the recommendation?" If neither → skip it. → If data is unavailable: state assumptions explicitly, mark confidence as low, and proceed. → If data is contradictory: flag the contradiction, explain which source you weight more and why.

5. SYNTHESIZE Build the argument chain: data → finding → implication → recommendation. Resolve contradictions and flag remaining uncertainty. Update the outline with confirmed findings. → Actions: Build the evidence chain per frameworks.md §3. Test against quality gates (§14). Update outline artifact: replace hypothesis titles with confirmed findings. Save updated version. → Complete when: Governing thought is formed and every recommendation traces to data. Quality gates (§14) pass. → If quality gates fail: cycle back. - Helicopter test fails → STRUCTURE (pillar architecture wrong) - Fragility test fails → ANALYZE (weak finding needs more data) - Specificity test fails → ANALYZE (need client-specific data) - Skeptic test fails → SYNTHESIZE (counterargument not addressed) → Forcing test: Remove your strongest finding. Does the recommendation change? If not, that finding isn't load-bearing. Find the one that is. → What is the one thing you did NOT analyze that could flip the answer? If something exists, flag it as a risk. → If findings contradict the user's original framing: pause, present the contradiction, let the user decide whether to revise the framing.

6. DELIVER Format per output contract (§13). Run quality gates (§14) before presenting. If handing off to a delivery skill, produce the handoff artifact (§10). For multi-turn engagements, persist artifacts per §11. → Actions: Select output format, apply quality gates, present to user. → Complete when: Output meets the relevant output contract. ```

---

## 5. Interaction Protocol

When to pause for user input vs. proceed autonomously.

| Step | Default behavior | Pause when | |---|---|---| | INTAKE | Ask 1-3 clarifying questions | Always, unless complete brief provided (skip to ROUTE) | | ROUTE | State suggested mode, proceed | Two modes seem equally applicable | | STRUCTURE | Present decomposition, proceed | Problem is high-stakes or novel | | ANALYZE | Proceed autonomously | Data is missing or contradictory | | SYNTHESIZE | Proceed autonomously | Findings contradict user's framing | | DELIVER | Present output | Always (final quality gate) |

**Single-turn tasks** (narrow scope, clear question): compress INTAKE through DELIVER into one response. Don't ceremony-pad a simple question.

**Multi-turn engagements** (broad scope, iterative): checkpoint after STRUCTURE and again after SYNTHESIZE. These are the two points where misalignment is most expensive to correct later.

---

## 6. Agent Anti-Patterns

LLM-specific failure modes to avoid.

1. **Framework tourism.** Don't present a framework because it exists in references. Only use frameworks that test a hypothesis or change a decision. 2. **Instinct recitation.** Don't enumerate the behavioral instincts as a preamble to analysis. They're for internal governance, not output decoration. 3. **Overlay stacking.** Don't apply all three firm overlays when the user asked for one. One firm mode per engagement unless explicitly requested. 4. **Hedge paralysis.** Don't over-qualify every claim to the point of analysis paralysis. State the answer, then caveat. The recomme

Technische Details

Version
1.0.0
Lizenz
Unknown
Letzte Aktualisierung
21. Aug. 2026
Veröffentlicht
21. Aug. 2026

Entscheidungsübersicht

Fallback-Kandidat

60
Bereit
Prototyp
Phase

recent repository activity

Audit

Installationsprüfung

Installations- und Adoptionsprüfung

74
Prüfung nötig
Sicherheit
75/100
Wartung
100/100
Installieren
92/100
Vollständiges Audit öffnenEval-Bericht ansehen

Von Agent belegte Evidenz

Von Agent belegte Evidenz

Ergebnisberichte nach Resolve, Prüfung, Installation und einem begrenzten Lauf.

0
Belegt
Needs first agent runAuto-Installation: zuerst prüfenLetzter: Unbekannt
Erfolgsrate
Letzter Fehler
Ergebnisse
0
Ausgabequalität
Fehlgeschlagen
0
Nicht relevant
0
Installationen
0
Durch Risiko blockiert
0
Einrichtung erforderlich
0
Produktion
0

Noch keine Agent-Ergebnisdaten. Der erste Lauf kann Erfolg, Einrichtungsbedarf, Risikoblockaden, Fehler oder Irrelevanz über /api/agent/outcome melden.

Installieren

Zum Agent-Workflow hinzufügen

Kostenlos und Open Source. Bericht vor der Installation in Produktions-Agents prüfen.

Wachstums-Loop

Share-Kit

X

Szenariobasierter Entwurf für consultant, bereit für einen manuellen X-Post.

Kuratorenhinweis
consultant: Think and deliver like a management consultant from McKinsey, BCG, or Bain. Use when the user...

54 stars

https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant?ref=x
X-Entwurf öffnen
Optionale Antwort mit Installationsbefehl
Listing + install path for consultant:
https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant?ref=x

Install: npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant
Antwortentwurf öffnen

Quelle des Eintrags

Registry-indexiert

Beanspruchbar

Dieser Eintrag wurde aus öffentlichen Quellen indexiert und ist erst nach Genehmigung eines Maintainer-Anspruchs offiziell.

Ersteller
appautomaton
Indexiert von
OpenAgentSkill Community-Index

Die Zuordnung verlinkt auf das öffentliche Repository oder Creator-Profil. Creator können den Eintrag beanspruchen, um Eigentümersignale zu aktualisieren.

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Eigentümeranspruch

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[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/appautomaton-consultant?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/appautomaton-consultant?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/appautomaton-consultant?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/appautomaton-consultant?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant)

Autor

A

appautomaton

@appautomaton

Plattform-Fit

Gesundheitssignale

GitHub-Stars
54
Qualitätswert
35/100
Letzter GitHub-Push
20. Aug. 2026
Framework-Hinweise
Unbekannt
OpenAgentSkill-Aufrufe
4
Installationskopien
0
Externe Klicks
0

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Vertrauen & Sicherheit

Nur Sandbox

62
  • GitHub-Akzeptanz54 GitHub-StarsPrüfen
  • Star-/Fork-Aktivität54 Stars und 4 Forks; Issue-Aktivität ist in den aktuellen Metadaten nicht verfügbarPrüfen
  • Aktuelle Wartung3 Tage seit dem letzten PushBestanden
  • LizenzklarheitUnbekanntPrüfen
  • README/SKILL.md-VollständigkeitÖffentliche Metadaten benötigen mehr README/SKILL.md-KontextInfo
  • Abhängigkeits-/LaufzeitrisikoKeine wesentlichen Abhängigkeitsrisikohinweise in öffentlichen MetadatenBestanden