consultant

レビュー · 62
Registry に収録

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
スター54
バージョン1.0.0
品質59/100 · 有望
信頼62/100 · サンドボックス限定
監査74/100 · 要レビュー

供給アセットの概要

リサーチとナレッジ作業

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

カテゴリを見る

シナリオ

リサーチ Agent

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

Agent 適合

Claude Code + CLI + Codex

Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。

インストール

準備完了

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

メンテナンス

新しい

最終プッシュから 3 日

リスク

要レビュー

ライセンスが不明確です

GitHub 品質

54

59/100 品質 · 70/100 信頼

対象タグ

リサーチリサーチ Agentagent-skill

レビュー注記

ライセンスが不明確です · Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent 導入スコアカード

信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認

公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。

品質

有望
59

有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。

信頼

サンドボックス限定
62

信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。

監査

要レビュー
74

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

OpenAgentSkill Trust Score v5

インストール前に人のレビュー

実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

スター

GitHub スター 54

リポジトリ活動

スター 54、フォーク 4

メンテナンス

最終プッシュから 3 日

ライセンス

不明

インストール

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

インストール安全性

標準パッケージまたはランタイムのインストールパス

権限範囲

ファイルシステムまたはドキュメントアクセス

Agent の成果

Agent の成果データはまだありません

ドキュメント

Usable metadata, review docs

リスク概要

本番前にレビュー

  • 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.
  • ライセンスが不明確です
  • Quality score needs review

インストール準備状況

インストールパスを利用可能

  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • ライセンスが不明確です
  • Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません

Agent 可読メタデータ

このスキルの機械可読な判断データ。

このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。

JSON を開く

適したタスク

  • リサーチ Agent ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects
  • 検索ソース

適した Agent

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

インストール判断

コマンド
npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant
ポリシー
レビュー
人によるレビュー
はい

信頼とリスク

信頼
62/100
監査
74/100
リスクレベル
要レビュー

成果ループ

エンドポイント
/api/agent/outcome
イベント ID
resolve
成果
5

インストールコマンド

npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant

使わない場合

  • ベンダー提供の SLA が必要なチーム
  • production agents without a repository review
  • Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.
  • ライセンスが不明確です
  • Financial research output is not financial advice; require human review before any live investment decision

Agent セーフティ v2

54/100 · 自動インストールを避ける

実験的レビュー

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

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

API で解決

Browser automation

Skill may drive a browser or interact with web pages.

ネットワークアクセス

Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。

ファイルシステムアクセス

Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。

  • ライセンスが不明確です

インストール先

Agent ワークフローにこのスキルをインストール

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

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 解決プラン

インストール前に Agent に適合性を検証させます。

Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。

テキストプランを開く

Agent が確認すべきこと

  • Resolve API でタスク適合と代替を確認。
  • 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
  • Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。

プロンプトをコピー

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 引き継ぎ

別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

Install API を開く

Agent プロンプト

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 メタデータ

自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。

Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。

Manifest を開く

Agent 適合

60/100

リサーチ Agent

プラットフォーム

Claude Code

監査レポート

要レビュー · 74/100

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

監査レポートを見る評価レポートを見る

Agent 判断パネル

Fallback candidate for Research agents

まずこのスキルでプロトタイプを作り、代替候補を用意してください。

60
準備状況
プロトタイプ
段階

スタック内の役割

代替候補

主な適合

リサーチ Agent

信頼ラベル

まずプロトタイプ

インストールパス

コマンド準備済み

使う場面

  • リサーチ Agent ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects

根拠

  • 最近のリポジトリ活動
  • インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
  • 品質プロファイル 59/100
  • OpenAgentSkill エンゲージメント 4 件

先にレビュー

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

実装パス

  1. 1サンドボックスの Agent にインストールし、リサーチ Agent タスクを一度最初から最後まで実行します。
  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.

信頼プロファイル

サンドボックス限定

信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。

62
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub 採用度

確認

GitHub スター 54

スター/フォーク活動

確認

スター 54、フォーク 4; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません

最近のメンテナンス

合格

最終プッシュから 3 日

ライセンスの明確さ

確認

不明

良いシグナル

  • AI レビュー承認済み
  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • 最近保守されたリポジトリ
  • インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
  • 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です

インストール前にレビュー

  • 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.
  • ライセンスが不明確です
  • 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
  • 実際の Agent 成果レポートはまだありません
  • 無人インストールの前に人によるレビューが必要です

推奨アクション

実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。

品質プロファイル

有望 Agent ワークフロー向けの候補

有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。

59
GitHub スター
54
鮮度
3 日前
インストール準備完了
はい
ライセンス
不明
インストール前にレビュー: Repository license is unknown; no explicit open-source license detected, which may hinder adoption and reuse.

ワークフロー適合

このスキルを使うシナリオ

ワークフロー適合

完全なワークフローに追加

代替候補

インストール前に比較

このタスクに適する可能性のある類似スキル。

すべて比較

概要

--- 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

技術詳細

バージョン
1.0.0
ライセンス
Unknown
最終更新
2026年8月21日
公開日
2026年8月21日

判断の要約

代替候補

60
準備完了
プロトタイプ
段階

最近のリポジトリ活動

監査

インストールレビュー

インストールと採用のレビュー

74
要レビュー
セキュリティ
75/100
メンテナンス
100/100
インストール
92/100
完全な監査を開く評価レポートを見る

Agent 実証エビデンス

Agent 実証エビデンス

Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。

0
実証済み
Needs first agent run自動インストール: 先にレビュー最新: 不明
成功率
直近の失敗
成果
0
出力品質
失敗
0
非該当
0
インストール数
0
リスクによりブロック
0
設定が必要
0
本番
0

Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。

インストール

Agent ワークフローに追加

無料・オープンソース. 本番 Agent にインストールする前にレポートを確認してください。

成長ループ

共有キット

X

consultant 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。

キュレーターノート
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 下書きを開く
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for consultant:
https://www.openagentskill.com/skills/appautomaton-consultant?ref=x

Install: npx skills add appautomaton/presentation --skill consultant
返信の下書きを開く

掲載元

Registry により登録

申請可能

この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。

作成者
appautomaton
インデックス作成者
OpenAgentSkill コミュニティインデックス

帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。

このスキルを申請

所有者の申請

このスキル掲載を申請

この Registry により登録 掲載は appautomaton に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。

クリエイター被リンクキット

README にエビデンスバッジを追加

開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。

[![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)

作者

A

appautomaton

@appautomaton

プラットフォーム適合

健全性シグナル

GitHub スター
54
品質スコア
35/100
最終 GitHub プッシュ
2026年8月20日
フレームワークのヒント
不明
OpenAgentSkill 閲覧数
4
インストールコピー数
0
外部クリック
0

コミュニティシグナル

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信頼と安全性

サンドボックス限定

62
  • GitHub 採用度GitHub スター 54確認
  • スター/フォーク活動スター 54、フォーク 4; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません確認
  • 最近のメンテナンス最終プッシュから 3 日合格
  • ライセンスの明確さ不明確認
  • README/SKILL.md の完全性公開メタデータにはより十分な README/SKILL.md の文脈が必要です情報
  • 依存関係/ランタイムのリスク公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません合格