Запустите 100 000 симуляций ваших бизнес-планов, чтобы узнать истинную вероятность успеха.
"Всё сводится к одной цифре. Используя статистику так, как мы её читаем, мы найдем ценность в игроках, которую никто другой не видит." — Билли Бин (Moneyball)
montecarlo — это навык (скилл) для агента, который помогает просчитать вероятность будущего. Он заставляет вас озвучить свои допущения, строит статистическую модель, локально прогоняет 100 000 итераций метода Монте-Карло и говорит вам суровую правду о шансах вашего плана на успех.
Он определяет скрытые переменные, которые с наибольшей вероятностью могут разрушить план, и предлагает одно конкретное действие с максимальным рычагом влияния.
Скилл работает как строгая машина состояний:
- STATE A (Сбор данных): Агент задает вам до 6 вопросов простым языком, чтобы определить порог успеха, ваши лучшие/худшие оценки и известные риски.
- STATE B (Исполнение): Агент тайно добавляет собственные факторы риска (если вы упустили очевидные вещи) и генерирует
sim_config.json. Затем он запускает Python-движок без внешних зависимостей (run_sim.py) на 100 000 итераций. - STATE C (Отчет): "Билли Бин" выносит вердикт простым текстом: ваш % вероятности успеха, 95% доверительный интервал и конкретные факторы, которые привели к провалам в симуляции.
Клонируйте этот репозиторий в папку со скиллами вашего агента:
# Codex
mkdir -p "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills"
git clone https://github.com/Duneholy/montecarlo.git \
"${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/montecarlo"
# Claude Code
mkdir -p "$HOME/.claude/skills"
git clone https://github.com/Duneholy/montecarlo.git \
"$HOME/.claude/skills/montecarlo"Вызовите скилл в интерфейсе вашего агента:
/montecarlo
Или сразу опишите ситуацию:
/montecarlo Хочу запустить новый продукт через 3 месяца. Бюджет 50k.
Агент перехватит управление и проведет вас через весь процесс симуляции.
Подробности о статистической модели и движке исполнения смотрите в файле docs/Architecture.md.
MIT - смотрите файл LICENSE.
Создано Yury Mikhno.