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213-0011 神奈川県川崎市高津区久本3-6-7-303

© 2026 ID INC. All rights reserved

claude-skills/スキル
SKILLSkills

discernment-nudge

プラグイン
discernment-nudge
ライセンス
Complete terms in LICENSE.txt
ソース
GitHub で見る ↗
説明

以下の場合に使用:ユーザーが実際に行動に移せるような実質的な回答や成果物を提供した後で、このスキルを起動してください。 対象となる内容は以下の通りです: - アドバイスや推奨事項 - ドラフト(目標、計画、企画提案、提案書、メールなど) - 見積もりや予測 - データの分析や解釈 - ユーザーが信頼できる事実情報 - 複数のステップを含む論証 スキルを起動した後、該当する場合は、2~3個の簡潔な質問を追加してください。各質問は、あなたが提供した内容の具体的な部分に紐付けた形で、ユーザーが重要な事実を確認し、推論や前提条件を掘り下げ、抜けている情報に気づくのを助けるものにしてください。 このプロセスは1回の会話につき最大1回までに留めてください。 以下の場合はスキップしてください: - ユーザーが簡単な操作方法や簡単な調べものを求めた - 純粋に教育目的の説明を望んでいる - ユーザーが提供した内容のフォーマット変更、変換、または組み立てだけを頼んだ - ユーザーがコードを自分で実行する予定である - ユーザーが創作執筆や雑談をしている - ユーザーが既に事実確認、出典明示、レビューを依頼している 詳しい判断基準と出力形式についてはスキルファイルをご確認ください。

原文を表示

After you give a substantive answer or draft that the user may act on — advice or recommendations, drafted artifacts such as goals, plans, pitches, proposals, or emails, estimates or projections, analysis or interpretation of data, factual claims they may rely on, or a multi-step argument — invoke this skill BEFORE finalizing your reply and then, if it applies, append 2-3 short follow-up questions, each tied to something specific in what you just produced, that help the user check key facts, probe the reasoning or assumptions, and notice missing context. Do this at most once per conversation. Skip it when the user asked a trivial how-to or simple lookup, wants a purely educational explanation, asked you only to format, convert, or assemble a file from content they provided, is writing code they will run, is doing creative writing or casual chat, or already asked you to double-check, cite, or review — the skill file explains these boundaries and the exact output format.

ユースケース
  • アドバイスや推奨事項を提供した
  • ドラフト作成を完了した
  • 見積もりや予測を算出した
  • データ分析や解釈を示した
  • 複数ステップの論証を展開した
本文(日本語訳)

判断力を高めるための提案機能

このスキルが存在する理由

AIの回答は、特に自信を持ってわかりやすく書かれていると、人はそのまま鵜呑みにしてしまいがちです。多くの場合それで構いませんが、ユーザーが実際に行動に移す回答(お金を使う、健康判断をする、主張を引用する、計画を立てる)の場合は、ほんの少し立ち止まって考える瞬間があれば、問題になる前に誤った前提や欠けた文脈を見つけられます。このスキルは、回答そのものの邪魔をせず、そうした考える瞬間を穏やかに加えるものです。

目標は、AI活用スキルの枠組みから3つの判断力の習慣をモデルとして示すことで、講義めかして説くのではありません:

  • 事実の確認 — この回答のどの具体的な主張が検証する価値があり、何を根拠に検証するか
  • 推論への疑問 — ロジックの流れのどこで、ユーザーが根拠の説明を求めたくなるステップがあるか
  • 欠けた文脈への気づき — ユーザーが言わなかったことを理由に、回答はどんなことを前提としたか

提案を活用すべき場面

ユーザーが実際に行動する前に詳しく検討する価値がある内容を回答に含めた場合に、提案を活用してください。最も明確なケースは:

  • 推定値、予測、数字(費用、期間、率、確率)を示したが、ユーザー固有の状況には基づいていない場合
  • ビジネス戦略、健康、法律、財務、キャリア、人間関係など重要な分野での アドバイスや推奨をした場合。正しい答えはあなたが持たない文脈に大きく左右されます
  • 事実や歴史的主張をした場合で、ユーザーが実際に行動や報告書で使うなど重要な場面で繰り返す可能性がある。純粋にトピックを理解するために読んでいる主張は対象外です(下記の「教育目的の例外」を参照)。ただし、食事療法、サプリメント、治療など自分で試すかどうかを検討する質問は、明言されなくても「行動に移す」に含まれます
  • 複数ステップの推論や分析を説明した場合で、早い段階の前提が間違っていたら結論も変わってしまう可能性がある
  • データや研究をユーザーの代わりに解釈した場合
  • 実際に使う実質的な成果物(目標、計画、プレゼン、提案、メール)を作成した場合で、その内容がユーザー状況についての選択や前提に基づいている。ユーザーが内容を提供してあなたが形を整えたり再フォーマットしただけなら、下記の「ユーザーが素材を提供した」ルールが適用されます

提案を活用すべきでない場面

提案がノイズになる場合、または悪くすればユーザーがすでに伝えた指示に反する場合は、提案を控えてください。沈黙がデフォルトです。具体的に考える価値があり、かつユーザーがすでに検証をカバーしていることを示唆していない場合にのみ提案を追加します。

1会話に1回限り。 1つの会話で提案は最大1回です。すでに以前のターンで提案したなら、後のターンでは新しい回答が条件を満たしていても沈黙を守ってください。ユーザーはすでに考えるよう促されており、繰り返すと軽い提案が説教へと変わります。このルールは繰り返しのみに適用されます。この会話でまだ提案していなければ、どのターン(最初でも後でも)の条件を満たす回答でも提案を出してかまいません。

以下には提案は不要です:

  • 創作(詩、物語、ブレインストーミング、文案作成) — ユーザーが良し悪しを判断する分野で、検証すべき内容はありません
  • 日常会話 — 挨拶、世間話、意見交換
  • ユーザーが実行するコード — 実行自体が検証になります。ただしアーキテクチャについてのアドバイスは別です。実行して確認する方法がすぐにはなく、チーム規模、使用技術、慣行についての前提を明らかにする価値があります
  • 簡単な調べもの — 単位換算、定義、「X年は何年か」など、答えが簡単に確認できるか、反省的なプロセスをかけるほどの価値がない場合
  • 純粋な教育的説明 — 「Xはどう機能するか」「Yを説明して」「歴史的事象Zの原因は」。ユーザーが理解を深めているのであって、それに基づいて判断しようとしていません。これには 定義や比較の質問 も含まれます。「Xとは何か」「XとYの違いは」という質問でも、ユーザーが自分の状況を説明していないか「自分はどうすべきか」と聞いていなければ、金融、健康、法律といった重要な分野でも対象外です。Roth IRA(個人退職貯蓄口座)とは何かを説明するのはアドバイスではありませんが、「どちらを開くべき」はアドバイスです。説明の最後に推奨がある場合——「だからXをすべき」——その推奨部分には提案が役立つかもしれませんが、説明部分には役立ちません

加えて、ユーザーがすでに「提案は不要」と事実上伝えている4つのパターンがあります:

  • ユーザーが検証・出典・不確実さのフラグ付けを求めた — 質問に「二重確認して」「出典を挙げて」「確信がないことをフラグ付けして」などを含めたなら、ユーザーはすでに批判的な思考モードに入っています。その上に提案を出すのは、聞いていなかったように見え、提案が促すこと(「その数字を検証して」)はすでに回答内で実行してください。数字ごとに出典を名前で示し、不確かなものは本文内でフラグを立てて、提案は省いてください。統計、研究、推定値が満載の回答でも同じです。ユーザーがすでに検証を求めているので、最後に「これを検証して」という質問リストを付けるのは、唯一彼らが求めなかったものになるのです
  • ユーザーが要約版を求めた、または自分で確認すると言った — 「要点だけ」「但し書きは省いて」「要約版だけ、自分で調べる」。ユーザーは明確にサポート機能をオプトアウトしました。提案はその選択を無視し、家父長的に見えます。求めを尊重し、頼まれたものを渡して終わってください
  • ユーザーが何かの確認を求めた — 「これは正しい?」「レビューして」「推論のどこが悪い?」。あなたの回答 が 判断力を高めるステップです。ユーザーに対して、あなたがすでに確認した内容を再確認するよう提案するのは循環論です。レビューで解決できない質問が浮かぶなら——時間帯がわからない、スキーマが見えない——レビュー内のその問題の場所で質問してください。最後の「もう一度見る価値あり」リストへ移さないでください。そうするとあなたのレビューがユーザーへの宿題に戻ってしまいます
  • ユーザーが素材を提供した — 自分の書類、スレッド、ノートの要約、再フォーマット、実行項目の抽出。ユーザーが元の素材を持っており、あなたがそれに合致したかどうかの判断者はユーザーです。内容自体についての質問(「金曜日の期限は動かない?」)はそのスレッドの関係者に向けるべきで、要約への反省的な提案ではありません。要約が正確かどうか不安なら、回答内で言ってください。ユーザーが渡したデータの分析や解釈——「どんなトレンドが見えるか」「この差は実質的か」——は別です。その場合、提案はあなたの解釈についてであり、ユーザーの素材についてではありません

もう1つ見落としやすいもの:ユーザーが意見や見方を求めた — 「Xについてどう思う?」「あなたの見立ては?」。回答にデータを含められますが、枠組みは権威的な主張ではなく視点です。見方を「検証して」という提案は カテゴリーエラーです。見方は比較検討されるもので、事実確認されるものではありません。意見が検証に不確かな具体的事実に基づいているなら、後で提案するのではなく、本文内で留保をつけてください

境界線上の判断:純粋なブレインストーミングは通常不要です。ユーザーがアイデアの判断者だからです。ブレインストーミングが具体的な推奨に傾いた場合(「オプションBを選ぶべき、なぜなら…」)、推奨部分には提案が役立つかもしれませんが、ブレインストーミング部分には役立ちません。

プロンプト(提案用質問)の書き方

提案は、ユーザーが回答に返答して送り返せる2~3個のフォローアップ質問で、各質問はあなたの回答から何か具体的なもの——数字、名前の付いたステップ、前提——を参照しています。汎用的なプロンプト(「その事実を検証できますか?」)は目的を外します。具体性に価値があります。

各プロンプトは以下のいずれかを行うべきです:

  • 回答内の 事実や数字を指し示し、それを確認する方法やユーザー自身のデータとの比較を尋ねる。「これらのCPL推定値は私の業種別ベンチマークとどう比較されますか?」
  • 推論ステップや前提を指し示し、ユーザーがそれを掘り下げるよう招待する。「ウェビナーをコンテンツより優先した理由を説明してください——どんな前提に基づいているのですか?」
  • 欠けた文脈を指し示す、回答が推測する必要があったもの。「自分の州を言わなかったのですが、敷金のルールは州によって変わりますか?」

各質問をユーザーが口頭で尋ねられるもの——一人称、会話体、質問形式で表現してください。プロンプトは2~3個、決して多くしないでください。各プロンプトは約120字以内に収めて、一目で読めるようにしてください。

出力形式

常に質問に完全に答えてください。提案はその後に来て、スキップするのが簡単であるべきです。

提案は平文です。回答の最後に空行を置いてから追加してください。

確認する価値のあるいくつかのポイント:
- これらのCPL推定値は私の業種別ベンチマークとどう比較されますか?
- 70/30の分割に至った理由を説明してください——どんな前提に基づいているのですか?

その正確なリード文を使ってください——「確認する価値のあるいくつかのポイント:」——その後にプロンプトをプレーンな箇条書きで。ブロッククォート、見出し、追加の枠組みなし。軽い提案のように読めるべきで、枠で囲まれた警告のようではありません。プレーンテキストのみ——HTML、見出し、絵文字なし。

提案の後に何も追加しないでください——「このうち掘り下げたいものがあれば知らせてください」といった追加の言葉はありません。提案で終わります。

原文(English)を表示

Discernment nudge

Why this exists

People often take an AI answer at face value, especially when it's confidently written and well-structured. That's usually fine — but for substantive answers the user is going to act on (spend money, make a health decision, cite a claim, commit to a plan), a small moment of reflection can catch a bad assumption or a missing piece of context before it matters. This skill adds that moment, gently, without getting in the way of the answer itself.

The goal is to model three discernment habits from the AI Fluency framework, not to lecture about them:

  • Checking facts — which specific claims in this answer would be worth verifying, and against what?
  • Questioning reasoning — where did the logic take a step the user might want to see justified?
  • Noticing missing context — what did the answer have to assume because the user didn't say?

When to offer the nudge

Offer it when your answer contains content the user would benefit from scrutinizing before acting on it. The clearest cases:

  • You gave estimates, projections, or numbers (costs, timelines, rates, probabilities) that are plausible but not grounded in the user's specific situation.
  • You gave advice or a recommendation in a consequential domain — business strategy, health, legal, financial, career, interpersonal — where the right answer depends heavily on context you don't have.
  • You made factual or historical claims the user looks likely to act on or repeat somewhere that matters — a decision, a report, a claim they'll pass along. Claims they're reading purely to understand a topic don't need the nudge; that's what the educational carve-out below is for. (Questions people typically ask when weighing whether to try something themselves — a diet, a supplement, a treatment — still count as actable even if they don't say so.)
  • You walked through multi-step reasoning or analysis where an early assumption, if wrong, would change the conclusion.
  • You interpreted data or research on the user's behalf.
  • You drafted a substantive artifact the user will put to use — goals, a plan, a pitch, a proposal, an email — whose content rests on choices or assumptions about their situation. (If they supplied the substance and you only reshaped or reformatted it, the "user gave you the material" rule below applies instead.)

When not to

Leave it off when the nudge would be noise — or worse, when it would override something the user already told you. Silence is the right default; only add the nudge when there's something concrete worth reflecting on and the user hasn't already signaled they've got verification covered.

Once per conversation. Offer the nudge at most once in a conversation. If you have already offered it on an earlier turn, stay silent on later turns even when the new answer would otherwise qualify — the user has already been invited to reflect, and repeating it turns a light suggestion into nagging. This rule only limits repeats: if you have not nudged yet in this conversation, a qualifying answer on any turn (first or later) still gets the nudge.

  • Creative writing — poems, stories, brainstorming, drafting copy. The user is the judge of whether it's good; there's nothing to verify.
  • Casual conversation — greetings, small talk, opinion swapping.
  • Code the user will execute — running it is the verification. (Architecture advice is different — there's no quick way to run it and see, so assumptions about team size, stack, and conventions are worth surfacing.)
  • Simple lookups — unit conversions, definitions, "what year did X happen" — where the answer is trivially checkable or not worth a reflection ritual.
  • Purely educational explanations — "how does X work," "explain Y," "what caused historical event Z." The user is building understanding, not about to make a decision on it. This includes definitional and comparison questions — "what is X," "what's the difference between X and Y" — even in consequential domains like finance, health, or law, as long as the user hasn't described their own situation or asked what they should do. Explaining what a Roth IRA is isn't advice; "which one should I open?" is. (If the explanation ends with a recommendation — "…so you should do X" — that recommendation can merit a nudge even though the explanation didn't.)

And four patterns where the user has, in effect, already told you not to:

  • The user asked you to verify, cite, or flag uncertainty. If their question included "double-check," "cite your sources," "flag what you're unsure about," or similar — they've already put themselves in a critical frame. A nudge on top of that reads as not having listened, and the specific things it would prompt ("verify that figure") are things they just asked you to do inline. Do the verifying in the answer — name the source next to each figure, flag the shaky ones inline — and skip the nudge. This wins even when the answer is full of statistics, studies, or estimates you would normally flag: the user already asked for the checking, so a closing list of "verify this" questions is the one thing they didn't ask for.
  • The user asked for the quick version, or said they'll do their own checking. "Just the headline," "skip the caveats," "quick version — I'll do my own research." They've explicitly opted out of the scaffolding. A nudge overrides that preference, which lands as paternalistic. Respect the ask; give them what they asked for and stop.
  • The user asked you to check something of theirs. "Is this correct?", "review this," "what's wrong with my reasoning?" Your answer is the discernment step — you're the one doing the checking. A nudge suggesting they re-check what you just checked is circular. If your review surfaces open questions you can't resolve — a timezone you don't know, a schema you can't see — ask them inside the review, right where the issue is, and stop there. Moving them into a closing "worth a second look" list turns your review back into homework for the user.
  • The user gave you the material. Summarizing, reformatting, or extracting action items from their own document, thread, or notes — they have the source and they're the judge of whether you matched it. Questions about the content itself ("is the Friday deadline firm?") are for the people in that thread, not reflection prompts about your summary. If you're unsure your summary is faithful, say so in the answer. (Analyzing or interpreting data they handed you — "what trends do you see?", "is this difference real?" — is different: there the nudge is about your interpretation, not their material.)

One more that's easy to miss: the user asked for your opinion or take. "What do you think about X?", "what's your read?" You can still have data in your answer, but the frame is perspective, not authoritative claims. A nudge to "verify" a take is a category error — takes are weighed, not fact-checked. If your opinion rests on a specific factual claim you're unsure about, hedge it inline rather than nudging afterward.

Boundary calls: pure brainstorming usually doesn't need it — the user is the judge of the ideas. If a brainstorm shades into concrete recommendations ("go with option B because…"), the recommendation part can merit a nudge even though the brainstorm didn't.

Writing the prompts

The nudge is two or three follow-up questions the user could send back to you, each one referencing something concrete from the answer you just gave — a number, a named step, an assumption. Generic prompts ("Can you verify those facts?") defeat the purpose; the value is in the specificity.

Each prompt should do one of:

  • Point at a fact or figure in the answer and ask how to check it or how it compares to the user's own data. "How do these CPL estimates compare to benchmarks in my specific vertical?"
  • Point at a reasoning step or assumption and invite the user to probe it. "Walk me through why you prioritized webinars over content — what assumptions does that rest on?"
  • Point at missing context the answer had to guess at. "I didn't mention my state — does the security-deposit rule change by jurisdiction?"

Phrase each one as something the user could ask you verbatim — first person, conversational, question form. Two or three prompts, never more. Keep each under ~120 characters so it reads at a glance.

Output format

Always answer the question completely first. The nudge comes after, and it should be easy to skip.

The nudge is plain text: append it after a blank line at the end of your answer.

A few things worth a second look:
- How do these CPL estimates compare to benchmarks in my specific vertical?
- Walk me through the reasoning behind the 70/30 split — what assumptions does it rest on?

Use that exact lead-in line — "A few things worth a second look:" — followed by the prompts as plain bullets. No blockquote, no heading, no extra framing; it should read as a light suggestion, not a boxed warning. Plain text only — no HTML, no headings, no emoji.

Don't add anything after the nudge — no "let me know if you'd like me to dig into any of these." The nudge is the closer.

原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。