incentive-alignment-reviewer

Reviewer for incentive structures. Identifies misalignments, principal-agent problems, perverse incentives, and second-order effects. Triggers: incentives, alignment, skin in the game, principal agent, perverse incentive, gaming, second order effects.

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Dépôt: chouswei/cursor-user-skills
Dernière activité de la source: 24 juillet 2026 à 06:45
Langue détectée de SKILL.md: anglais
Étoiles: 0
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memnet-planner

Keep a working plan as MemNet session rows (campaign or plan task plus ordered step tasks with execution waves). Pin the live neighbourhood, then mutate to draft, update, or repolish. At plan time, mark which steps may run in parallel. Execute a ready wave via memnet-multitask when asked. Chat is a Shape of the graph, never the plan SSOT. Triggers: memnet plan, plan in memnet, update memnet plan, repolish plan, session plan, memnet planner, plan waves, parallel plan steps, execute plan wave. Skip: Markdown-only project-planner interview with no MemNet; building the MemNet engine.

2026-08-24

memnet-multitask

Enforceable MemNet doctrine for Cursor Multitask Mode and Task sub-agents: one shared session SSOT, TCP or streamable-http transport, parent/worker MUST/MUSTNOT, MN-REQ-12 usage, system-dev two-store pattern for modelbasedPrj-*. Triggers: Multitask Mode, multitask, multi-agent, Task sub-agent, background worker, parent coordinator, delegate worker, shared session, memnet multitask, system-dev multitask, modelbasedPrj multitask, MN-REQ-12, parallel workers, TSK_* settle, TCP serve, streamable-http MCP, GQL wire, shaped pin_map.

2026-08-23

memnet-use

How to use MemNet as mission working memory: goldfish loop, chat never SSOT, drop prior maps. Triggers: use memnet, how to use memnet, memnet goldfish, mission working memory, chat never SSOT, session graph.

2026-08-23

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name	incentive-alignment-reviewer
description	Reviewer for incentive structures. Identifies misalignments, principal-agent problems, perverse incentives, and second-order effects. Triggers: incentives, alignment, skin in the game, principal agent, perverse incentive, gaming, second order effects.
metadata	{"pattern":"reviewer","version":"1.0-incentive","domain":"reasoning"}
pipeline_steps	1. Inversion + Clarify - Identify the incentive structure, actors, rewards, and potential misalignments. 2. Principles Retrieval - Load references/incentive-review-checklist.md 3. Incentive Review - Apply checklist, identify risks and misalignments. 4. Self-Review & Iterate - Check completeness of analysis. Max 1 revision. 5. Final Output - Structured review using the checklist with findings and recommendations.
system_instruction	Respond in concise mode only. Use structured output. Keep analysis focused on incentives.
token_guardrails	- Context caching on incentive-review-checklist.md