AlphaMoatによると、2026-09時点でRationalityのダウンロード数は4,275、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中2,310位、専門分野では465件中190位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 119 | 3541 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 119 | 4275 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法が異なります。サイト内の合計は各プラットフォームの大きい方の値を使い、合算はしていません。
考え、目標、文脈を明確にし、案を失敗させる決定的な反例を探します。複雑さが修正能力を超えていないかを確認し、批判を受けて直す経路も作ります。
資料公開日 2026-10-26
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 以降は新集計(全カタログ集計)、それ以前は旧集計(インストール数が正のスキルのみ、同名スキルを合算)です。両者は直接比較できないため、グラフでは線をつながず、期間をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 | インストール数 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4275 | — | 2 | 119 |
| 2026-08旧集計 | 3578 | +3.6% | 2 | 119 |
| 2026-07旧集計 | 3453 | +8.4% | 2 | 119 |
| 2026-06旧集計 | 3186 | +3.8% | 2 | 119 |
| 2026-05旧集計 | 3068 | — | 2 | 9 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
# Rationality Skill (Critical Fallibilism) The Rationality skill provides a structured framework for thinking, decision-making, and error correction based on the principles of **Critical Fallibilism (CF)**. Unlike traditional rationality which often relies on "weighing" evidence, CF focuses on binary evaluation, error detection, and managing the limits of human (and AI) cognition. ## Quick Start 1. **Define your IGC Triple:** What is the **Idea**, the specific **Goal**, and the **Context**? 2. **Translate to Binary:** Don't ask "how good" an idea is. Ask: "Is there a decisive reason this idea fails at the goal?" 3. **Check for Overreach:** Is the complexity of the task exceeding your ability to detect and fix errors? (See `patterns/overreach.md`). 4. **Seek Criticism:** Treat every error found as a gift—a specific piece of knowledge that allows you to improve. ## Core Principles ### 1. The Pledge (Honesty) Always be willing to follow the truth wherever it leads. Never suppress a criticism or intuition just because it is inconvenient or socially awkward. ### 2. Binary Evaluation Knowledge is digital, not analog. Ideas are either **refuted** (they have a known flaw that makes them fail their goal) or **non-refuted**. We do not use "weights," "scores," or "probabilities" to judge ideas. One decisive criticism is enough to reject an idea. ### 3. Criticism as Gift Errors are inevitable. The only way to improve is to find them. Therefore, criticism is the most valuable input for growth. We don't defend ideas against criticism; we use criticism to filter out errors. ### 4. Ideas Over Identity Separate your "self" from your ideas. If an idea you hold is refuted, it is the idea that failed, not you. This prevents defensive reactions that block learning. ### 5. Overreach Awareness Error correction is a limited resource. If you take on tasks that are too complex, you will create errors faster than you can fix them. This is **Overreach**. When you overreach, you must stop, simplify, and revert. ### 6. Paths Forward You must maintain "Paths Forward" for error correction. This means having a policy for how external criticism (from users or other agents) is handled so that errors can be fixed without infinite effort. ## Directory Structure - `frameworks/`: Core algorithms for thinking and deciding. - `patterns/`: Recognizable mental models and common failures. - `templates/`: Practical tools and checklists for daily use. ## When to Use This Skill - **High-Stakes Decisions:** When you can't afford a "good enough" guess. - **Complex Debugging:** When you are stuck in a loop or compounding errors. - **Resolving Disagreements:** When you need a structured way to move past "he said / she said." - **Self-Regulation:** To monitor your own reasoning for bias or overreach. ## Philosophy Foundation This skill is based on Critical Fallibilism, which synthesizes: - **Popperian Epistemology:** Knowledge grows through conjecture and refutation. - **Theory of Constraints (Goldratt):** Focus on bottlenecks; ignore excess capacity. - **Objectivism (Rand):** Reason as an absolute; importance of definitions and context. --- *Note: This skill is optimized for AI operational use. For deep theoretical study, see memory/philosophy/CF-concepts.md.*
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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。