consultant

Revoir · 62
Indexé dans 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
Stars54
Version1.0.0
Qualité59/100 · Prometteur
Confiance62/100 · Sandbox uniquement
Audit74/100 · Revue nécessaire

Profil de l’actif

Recherche et travail de connaissance

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

Voir la catégorie

Scénario

Agents de recherche

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

Adéquation Agent

Claude Code + CLI + Codex

Compatible avec Codex, Claude Code, Cursor, CLI ou des Agents personnalisés.

Installer

Prêt

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

Maintenance

À jour

2 jours depuis le dernier push

Risque

Revue nécessaire

La licence est ambiguë

Qualité GitHub

54

59/100 Qualité · 70/100 Confiance

Tags de couverture

RechercheAgents de rechercheagent-skill

Notes de revue

La licence est ambiguë · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Carte d’adoption Agent

Confiance, audit et préparation à l’installation en un coup d’œil

Ces scores combinent les métadonnées publiques du dépôt, les signaux de revue OpenAgentSkill, la fraîcheur de maintenance et la préparation à l’installation. Ils servent à présélectionner et ne remplacent pas la revue humaine.

Qualité

Prometteur
59

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

Confiance

Sandbox uniquement
62

Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.

Audit

Revue nécessaire
74

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Trust Score OpenAgentSkill v5

Revue humaine avant installation

Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

Stars

54 stars GitHub

Activité du dépôt

54 stars et 4 forks

Maintenance

2 jours depuis le dernier push

Licence

Inconnu

Installer

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

Sécurité d’installation

Chemin d’installation standard de package ou runtime

Surface de permissions

Accès au système de fichiers ou aux documents

Résultats Agent

Pas encore de données de résultats Agent

Documentation

Usable metadata, review docs

Résumé des risques

Revoir avant production

  • 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 licence est ambiguë
  • Quality score needs review

Préparation à l’installation

Chemin d’installation disponible

  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • La licence est ambiguë
  • Pas encore de preuve de résultat Agent-Proven

Métadonnées lisibles par Agent

Données de décision lisibles par machine pour ce skill.

Utilisez ce bloc ou le JSON intégré pour décider si un Agent doit installer ce skill, choisir une alternative ou demander d’abord une revue humaine.

Ouvrir JSON

Tâches adaptées

  • Workflows d’Agents de recherche
  • Équipes Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Sources de recherche

Agents adaptés

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

Décision d’installation

Commande
npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant
Politique
Revoir
Revue humaine
Oui

Confiance et risque

Confiance
62/100
Audit
74/100
Niveau de risque
Revue nécessaire

Boucle de résultat

Endpoint
/api/agent/outcome
ID d’événement
resolve
Résultats
5

Commande d’installation

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

Ne pas utiliser quand

  • Équipes qui nécessitent un SLA soutenu par le fournisseur
  • production agents without a repository review
  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.
  • La licence est ambiguë
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Sécurité Agent v2

54/100 · Éviter l’installation automatique

ExpérimentalRevoir

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

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

Résoudre via API

Moyen

Browser automation

Skill may drive a browser or interact with web pages.

Moyen

Accès réseau

La skill récupère probablement des pages distantes, API, dépôts ou services externes.

Moyen

Accès au système de fichiers

La skill peut lire ou écrire des fichiers de projet, documents, artefacts générés ou l’état local de l’espace de travail.

  • La licence est ambiguë

Cibles d’installation

Installer ce skill dans votre workflow Agent

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

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 résolution Agent

Laissez un Agent vérifier la pertinence avant l’installation.

L’API Resolve renvoie la skill sélectionnée, des alternatives, la politique de sécurité, les notes d’audit, la cible d’installation et un prompt prêt à l’emploi.

Ouvrir le plan texte

L’Agent doit vérifier

  • 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.

Copier le 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.

Relais Agent

Donnez à l’Agent le chemin d’installation, pas un autre annuaire.

Utilisez le point de terminaison public pour récupérer la commande, la checklist, les prompts et les liens canoniques.

Ouvrir l’API d’installation

Prompt 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

Métadonnées Registry

Profil lisible par Agent pour la sélection automatique de skills.

L’API Registry fournit les signaux de décision, confiance, audit, cas d’usage et installation sans analyser l’interface.

Ouvrir Manifest

Adéquation Agent

60/100

Agents de recherche

Plateformes

Claude Code

Rapport d’audit

Revue nécessaire · 74/100

Revue lisible par machine de la préparation à l’installation, des métadonnées de sécurité, de la maintenance et du risque d’adoption.

Voir le rapport d’auditVoir le rapport d’évaluation

Panneau de décision Agent

Fallback candidate for Research agents

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

60
Préparation
Prototype
Étape

Rôle dans la pile

Candidate de secours

Pertinence principale

Agents de recherche

Libellé de confiance

Prototyper d’abord

Chemin d’installation

Commande prête

À utiliser lorsque

  • Workflows d’Agents de recherche
  • Équipes Claude Code
  • builders willing to evaluate younger projects

Preuves

  • recent repository activity
  • install command or GitHub repo available
  • profil qualité 59/100
  • 4 événements OpenAgentSkill

revoir d’abord

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

Chemin d’implémentation

  1. 1Installez-le dans un Agent en sandbox et exécutez une tâche de Agents de recherche de bout en bout.
  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.

Profil de confiance

Sandbox uniquement

Candidate utile avec des signaux de confiance incomplets ou mixtes. Gardez-la dans un espace isolé jusqu’à ce que la boucle de résultats confirme son adéquation.

62
Trust Score OpenAgentSkill

Adoption GitHub

Vérifier

54 stars GitHub

Activité stars/forks

Vérifier

54 stars et 4 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuelles

Maintenance récente

Validé

2 jours depuis le dernier push

Clarté de licence

Vérifier

Inconnu

Signaux positifs

  • Revue IA approuvée
  • Le chemin d’installation est disponible
  • La preuve du dépôt est disponible
  • Dépôt maintenu récemment
  • La commande d’installation ne présente aucun motif de haut risque évident
  • La boucle de résultats est prête mais nécessite la première exécution réelle de l’Agent

Réviser avant installation

  • 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 licence est ambiguë
  • 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
  • Pas encore de rapports de résultats Agent réels
  • Une revue humaine est requise avant une installation sans surveillance

Action recommandée

Exécutez uniquement dans un sandbox et comparez les alternatives proches avant usage réel.

Profil qualité

Prometteur candidat pour les workflows Agent

Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.

59
Stars GitHub
54
Actualité
il y a 2 jours
Prêt à installer
Oui
Licence
Inconnu
Réviser avant installation: Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.

Adéquation au workflow

Utilisez cette skill dans ces scénarios

Adéquation au workflow

Ajouter à un workflow complet

Liste d’alternatives

Comparer avant installation

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Tout comparer

Vue d’ensemble

--- 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

Détails techniques

Version
1.0.0
Licence
Unknown
Dernière mise à jour
21 août 2026
Publié
21 août 2026

Instantané de décision

Candidate de secours

60
Prêt
Prototype
Étape

recent repository activity

Audit

Revue d’installation

Revue d’installation et d’adoption

74
Revue nécessaire
Sécurité
75/100
Maintenance
100/100
Installer
92/100
Ouvrir l’audit completVoir le rapport d’évaluation

Preuves validées par Agent

Preuves validées par Agent

Rapports après resolve, revue, installation et une exécution limitée.

0
Validé
Needs first agent runAuto-installation: revoir d’abordDernier: Inconnu
Taux de réussite
Échec récent
Résultats
0
Qualité de sortie
Échecs
0
Non pertinent
0
Installations
0
Bloqué par le risque
0
Configuration requise
0
Production
0

Aucune donnée de résultat Agent pour l’instant. La première exécution peut signaler succès, besoin de configuration, blocage de risque, échec ou non-pertinence via /api/agent/outcome.

Installer

Ajouter au workflow Agent

Gratuit et open source. Examinez le rapport avant l’installation dans des Agents de production.

Boucle de croissance

Kit de partage

X

Brouillon guidé par scénario pour consultant, prêt pour une publication manuelle sur X.

Note du curateur
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
Ouvrir le brouillon X
Réponse facultative avec commande d’installation
Listing + install path for consultant:
https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant?ref=x

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

Source de la fiche

Indexé par Registry

Revendiable

Cette fiche a été indexée à partir de sources publiques et n’est pas marquée officielle tant qu’une revendication de mainteneur n’est pas approuvée.

Créateur
appautomaton
Indexé par
Index communautaire OpenAgentSkill

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[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/appautomaton-consultant?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant)

Auteur

A

appautomaton

@appautomaton

Adéquation plateforme

Signaux de santé

Stars GitHub
54
Score de qualité
35/100
Dernier push GitHub
20 août 2026
Indications de framework
Inconnu
Vues OpenAgentSkill
4
Copies d’installation
0
Clics sortants
0

Signal de communauté

Indiquez si ce skill semble utile à votre workflow Agent. Les retours agrégés améliorent le classement au fil du temps.

Confiance et sécurité

Sandbox uniquement

62
  • Adoption GitHub54 stars GitHubVérifier
  • Activité stars/forks54 stars et 4 forks; l’activité des issues n’est pas disponible dans les métadonnées actuellesVérifier
  • Maintenance récente2 jours depuis le dernier pushValidé
  • Clarté de licenceInconnuVérifier
  • Complétude README/SKILL.mdLes métadonnées publiques nécessitent davantage de contexte README/SKILL.mdInfo
  • Risque dépendances/runtimeAucun indice majeur de risque de dépendance dans les métadonnées publiquesValidé