consultant

Revisar · 62
Indexado en Registry

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
Estrellas54
Versión1.0.0
Calidad59/100 · Prometedor
Confianza62/100 · Solo sandbox
Auditoría74/100 · Requiere revisión

Perfil del activo

Investigación y trabajo de conocimiento

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

Ver categoría

Escenario

Agents de investigación

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

Afinidad con Agent

Claude Code + CLI + Codex

Funciona con Codex, Claude Code, Cursor, CLI o Agents personalizados.

Instalar

Listo

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

Mantenimiento

Actual

3 días desde el último push

Riesgo

Requiere revisión

La licencia no está clara

Calidad de GitHub

54

59/100 Calidad · 70/100 Confianza

Etiquetas de cobertura

InvestigaciónAgents de investigaciónagent-skill

Notas de revisión

La licencia no está clara · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Tarjeta de adopción del Agent

Confianza, auditoría y preparación de instalación de un vistazo

Estas puntuaciones combinan metadatos públicos del repositorio, señales de revisión de OpenAgentSkill, actualidad de mantenimiento y preparación de instalación. Sirven para preseleccionar; no sustituyen la revisión humana.

Calidad

Prometedor
59

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Confianza

Solo sandbox
62

Candidata útil con señales de confianza incompletas o mixtas. Manténgala en un espacio aislado hasta que el ciclo de resultados demuestre el ajuste.

Auditoría

Requiere revisión
74

Revisión legible por máquina de la preparación de instalación, los metadatos de seguridad, el mantenimiento y el riesgo de adopción.

Trust Score de OpenAgentSkill v5

Revisión humana antes de instalar

Ejecute solo en un sandbox y compare alternativas cercanas antes de usarla en trabajo real.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Estrellas

54 estrellas de GitHub

Actividad del repositorio

54 estrellas y 4 forks

Mantenimiento

3 días desde el último push

Licencia

Desconocido

Instalar

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

Seguridad de instalación

Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución

Superficie de permisos

Acceso a archivos o documentos

Resultados del Agent

Aún no hay datos de resultados del Agent

Documentación

Usable metadata, review docs

Resumen de riesgo

Revisar antes de producción

  • 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.
  • La licencia no está clara
  • Quality score needs review

Preparación de instalación

Ruta de instalación disponible

  • La ruta de instalación está disponible
  • La evidencia del repositorio está disponible
  • La licencia no está clara
  • Aún no hay evidencia de resultados Agent-Proven

Metadatos legibles por Agent

Datos de decisión legibles por máquina para este skill.

Usa este bloque o el JSON integrado para decidir si un Agent debe instalar este skill, elegir una alternativa o pedir revisión humana primero.

Abrir JSON

Tareas adecuadas

  • Flujos de Agents de investigación
  • Equipos de Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Fuentes de búsqueda

Agents adecuados

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Decisión de instalación

Comando
npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant
Política
Revisar
Revisión humana

Confianza y riesgo

Confianza
62/100
Auditoría
74/100
Nivel de riesgo
Requiere revisión

Ciclo de resultados

Endpoint
/api/agent/outcome
ID del evento
resolve
Resultados
5

Comando de instalación

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

No usar cuando

  • Equipos que necesitan un SLA con soporte del proveedor
  • production agents without a repository review
  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.
  • La licencia no está clara
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Seguridad de Agent v2

54/100 · Evitar instalación automática

ExperimentalRevisar

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

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

Resolver con API

Medio

Browser automation

Skill may drive a browser or interact with web pages.

Medio

Acceso a red

El skill probablemente consulta páginas remotas, API, repositorios o servicios externos.

Medio

Acceso al sistema de archivos

El skill puede leer o escribir archivos de proyecto, documentos, artefactos generados o estado local.

  • La licencia no está clara

Destinos de instalación

Instala este skill en tu flujo de Agent

Usa el endpoint público para obtener el comando, la lista de seguridad, prompts y enlaces canónicos.

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

Plan de resolución de Agent

Deja que un Agent valide el ajuste antes de instalar.

La API Resolve devuelve la skill elegida, alternativas, política de seguridad, notas de auditoría, destino de instalación y un prompt listo para usar.

Abrir plan de texto

Agent debe revisar

  • 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.

Copiar prompt

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.

Traspaso de Agent

Da al Agent la ruta de instalación, no otro directorio.

Usa el endpoint público para obtener el comando, la lista de seguridad, prompts y enlaces canónicos.

Abrir API de instalación

Prompt de Agent

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

Metadatos del Registry

Perfil legible por Agent para seleccionar skills automáticamente.

La API Registry expone señales de decisión, confianza, auditoría, casos de uso e instalación sin raspar la interfaz.

Abrir Manifest

Afinidad con Agent

60/100

Agents de investigación

Plataformas

Claude Code

Informe de auditoría

Requiere revisión · 74/100

Revisión legible por máquina de la preparación de instalación, los metadatos de seguridad, el mantenimiento y el riesgo de adopción.

Ver informe de auditoríaVer informe de evaluación

Panel de decisión de Agent

Fallback candidate for Research agents

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

60
Preparación
Prototipo
Etapa

Rol en la pila

Candidata de respaldo

Ajuste principal

Agents de investigación

Etiqueta de confianza

Prototipar primero

Ruta de instalación

Comando listo

Úsalo cuando

  • Flujos de Agents de investigación
  • Equipos de Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects

Evidencia

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • perfil de calidad 59/100
  • 4 eventos de interacción de OpenAgentSkill

revisar primero

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

Ruta de implementación

  1. 1Instálalo en un Agent de sandbox y ejecuta una tarea de Agents de investigación de principio a fin.
  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.

Perfil de confianza

Solo sandbox

Candidata útil con señales de confianza incompletas o mixtas. Manténgala en un espacio aislado hasta que el ciclo de resultados demuestre el ajuste.

62
Trust Score de OpenAgentSkill

Adopción en GitHub

Revisar

54 estrellas de GitHub

Actividad de stars/forks

Revisar

54 estrellas y 4 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales

Mantenimiento reciente

Aprobado

3 días desde el último push

Claridad de licencia

Revisar

Desconocido

Señales positivas

  • Revisión de IA aprobada
  • La ruta de instalación está disponible
  • La evidencia del repositorio está disponible
  • Repositorio mantenido recientemente
  • El comando de instalación no muestra un patrón de alto riesgo evidente
  • El ciclo de resultados está listo, pero necesita la primera ejecución real de Agent

Revisar antes de instalar

  • 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.
  • La licencia no está clara
  • 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
  • Aún no hay informes reales de resultados del Agent
  • Se requiere revisión humana antes de una instalación desatendida

Acción recomendada

Ejecute solo en un sandbox y compare alternativas cercanas antes de usarla en trabajo real.

Perfil de calidad

Prometedor candidato para flujos de Agent

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

59
Estrellas de GitHub
54
Actualidad
hace 3 días
Listo para instalar
Licencia
Desconocido
Revisar antes de instalar: Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.

Ajuste de flujo

Usa esta skill en estos escenarios

Ajuste de flujo

Añadir a un flujo completo

Lista de alternativas

Compara antes de instalar

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Comparar todo

Resumen

--- 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

Detalles técnicos

Versión
1.0.0
Licencia
Unknown
Última actualización
21 ago 2026
Publicado
21 ago 2026

Resumen de decisión

Candidata de respaldo

60
Listo
Prototipo
Etapa

recent repository activity

Auditoría

Revisión de instalación

Revisión de instalación y adopción

74
Requiere revisión
Seguridad
75/100
Mantenimiento
100/100
Instalar
92/100
Abrir auditoría completaVer informe de evaluación

Evidencia probada por Agent

Evidencia probada por Agent

Informes de resultados tras resolver, revisar, instalar y una ejecución limitada.

0
Probado
Needs first agent runAuto-instalación: revisar primeroÚltimo: Desconocido
Tasa de éxito
Fallo reciente
Resultados
0
Calidad de salida
Fallidos
0
No relevante
0
Instalaciones
0
Bloqueado por riesgo
0
Configuración necesaria
0
Producción
0

Aún no hay datos de resultados de Agent. La primera ejecución puede informar éxito, configuración necesaria, bloqueos de riesgo, fallo o irrelevancia mediante /api/agent/outcome.

Instalar

Añadir al flujo de Agent

Gratis y de código abierto. Revisa el informe antes de instalar en Agents de producción.

Bucle de crecimiento

Kit para compartir

X

Borrador basado en un caso para consultant, listo para publicar manualmente en X.

Nota del curador
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
Abrir borrador de X
Respuesta opcional con comando de instalación
Listing + install path for consultant:
https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant?ref=x

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

Fuente de la ficha

Indexado por Registry

Reclamable

Esta ficha se indexó desde fuentes públicas y no está marcada como oficial hasta que se apruebe una reclamación de mantenedor.

Indexado por
Índice comunitario de OpenAgentSkill

La atribución enlaza al repositorio público o al perfil del creador. Los creadores pueden reclamar la ficha para actualizar las señales de propiedad.

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Reclamación del propietario

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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

Etiquetas

Afinidad con plataforma

Señales de salud

Estrellas de GitHub
54
Puntuación de calidad
35/100
Último push de GitHub
20 ago 2026
Pistas del framework
Desconocido
Vistas de OpenAgentSkill
4
Copias de instalación
0
Clics externos
0

Señal de comunidad

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Confianza y seguridad

Solo sandbox

62
  • Adopción en GitHub54 estrellas de GitHubRevisar
  • Actividad de stars/forks54 estrellas y 4 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actualesRevisar
  • Mantenimiento reciente3 días desde el último pushAprobado
  • Claridad de licenciaDesconocidoRevisar
  • Completitud de README/SKILL.mdLos metadatos públicos necesitan más contexto de README/SKILL.mdInfo
  • Riesgo de dependencias/runtimeNo hay indicios importantes de riesgo de dependencias en los metadatos públicosAprobado