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Agent Skill · 待分类

bet-sizing(赌注大小)

bet-sizing 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

bet-sizing 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 5,790。

总安装 517周安装 22GitHub Stars 33下载 181核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:bet-sizing(赌注大小)
来源仓库:https://github.com/assimovt/productskills
仓库路径:skills/bet-sizing
安装命令:
npx skills add https://github.com/assimovt/productskills --skill bet-sizing
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/assimovt/productskills --skill bet-sizing

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

bet-sizing 帮助区分产品决策的可逆性与不可逆性,指导资源投入与节奏控制。适用于功能发布前的风险评估与优先级排序,尤其适合高风险改动。基于贝索斯两扇门模型,将决策分为 Type 1(不可逆)与 Type 2(可逆)。推荐对可逆决策快速试错,对不可逆决策审慎论证。使用时应结合实际成本与影响范围进行量化判断。

来源仓库内路径:skills/bet-sizing

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/assimovt/productskills --skill bet-sizing;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

bet-sizing 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/assimovt/productskills --skill bet-sizing。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

bet-sizing 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

bet-sizing 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

bet-sizing 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

bet-sizing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 517 次,近一周安装 22 次,下载 181 次,GitHub 33 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

bet-sizing 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
bet-sizing

赌注大小 · 本页

51733需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Size product bets by separating reversible from irreversible decisions and shaping work to fit an appetite. Most product bets are Type 2 decisions — reversible, low-cost to try, high-cost to deliberate. Move fast on those. Save deliberation for Type 1 decisions that are hard to undo.

Type 1 vs Type 2 Decisions (Bezos)

Type 1 (Irreversible): One-way doors. Hard to undo once committed.

  • Choosing a core technology/platform
  • Pricing model changes that affect existing customers
  • Killing a product line
  • Public commitments (partnerships, integrations)

Type 2 (Reversible): Two-way doors. Easy to undo or iterate.

  • Most new features (can ship, measure, remove)
  • UI/UX changes (can A/B test or revert)
  • Internal tooling decisions
  • Most API additions (harder to remove, but additive is safer)

Rule: Use lightweight process for Type 2. Use deliberate process for Type 1. Most product teams over-process Type 2 decisions and under-process Type 1 decisions.

Shape Up Pitch Format

When proposing a bet, structure it as a Shape Up pitch:

1. Problem

A specific story showing real pain. Not an abstract need — a concrete situation with a real user.

"When a PM finishes a customer interview, they spend 45 minutes transcribing notes into a PRD. By the time they're done, the emotional context is gone and the PRD reads like a requirements list."

2. Appetite

How much time is this worth? Not how long it will take — how much you're willing to invest.

  • Small bet: 1-2 weeks
  • Medium bet: 3-4 weeks
  • Large bet: 6 weeks (maximum for Shape Up)

If you can't fit the solution in the appetite, reshape or kill it.

3. Solution

Breadboard-level, not pixel-perfect. Show the key interactions and flows without getting into visual design. Fat-marker sketches, flow diagrams, or written walkthroughs.

4. Rabbit Holes

Known risks and unknowns that could blow up the timeline. For each: what's the risk and how will you mitigate it?

5. No-Gos

What's explicitly excluded. This is as important as what's included — it prevents scope creep during execution.

Expected Value Assessment

For larger bets, estimate expected value:

EV = (Upside x P(success)) - (Downside x P(failure)) + Learning Value

  • Upside: Best-case outcome (metric improvement, revenue, users)
  • P(success): Probability it works (be honest — most features have 30-50% success rate)
  • Downside: Cost if it fails (time, opportunity cost, technical debt)
  • Learning value: What you'll learn even if it fails. High learning value makes negative-EV bets worthwhile for early-stage products.

Guidelines

  • CRITICAL: Classify every decision as Type 1 or Type 2 before deciding how much process to apply.
  • NEVER spend 6 weeks deliberating a Type 2 decision. Ship it, measure it, adjust.
  • NEVER rush a Type 1 decision because of artificial urgency. These are worth slowing down for.
  • ALWAYS include No-Gos in a pitch. Without explicit exclusions, scope will grow.
  • ALWAYS include Rabbit Holes. The risks you name are less dangerous than the ones you don't.
  • NEVER pitch without a stated appetite. "Build this" without a time budget is an open invitation to over-engineer.

*Built on Shape Up (Basecamp) and Jeff Bezos's Type 1/Type 2 decision framework. Skills from productskills.*

平台分布

Codex

32.96%
按下载量换算60

Claude

33.26%
按下载量换算60

Cursor

17.05%
按下载量换算31

Gemini CLI

9.54%
按下载量换算17

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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