Скилл для AI-агентов, который заставляет их не халтурить: разбивает задачу на уровни и требует полноценных проверок на каждом.
Метод Depth Tree делит задачу на N уровней вложенности и выделяет каждой конечной подзадаче полный бюджет времени всей задачи, так что усилия растут с глубиной разбиения. Сначала фиксируется список критериев приёмки, затем выполняются проверяемые проверки, а результат перепроверяется перед отчётом — агент не может просто заявить, что всё готово. Основан на исследованиях 2025–2026 годов о лени моделей, работает с Claude Code и другими агентами.
Описание автора:Anti-laziness skill for AI agents. Core: the Depth Tree method, which splits a task N layers deep and gives every leaf the full time budget of the whole task, so effort multiplies with depth. Grounded in 2025-2026 research on model laziness, underthinking and premature completion.
JavaScript★ 3 382создан 10 августа 2026форков 231MIT
