thought-based-reasoning

Use when tackling complex reasoning tasks requiring step-by-step logic, multi-step arithmetic, commonsense reasoning, symbolic manipulation, or problems where simple prompting fails - provides comprehensive guide to Chain-of-Thought and related prompting techniques (Zero-shot CoT, Self-Consistency, Tree of Thoughts, Least-to-Most, ReAct, PAL, Reflexion) with templates, decision matrices, and research-backed patterns

1. Zainstaluj skill z repozytorium NeoLabHQ, dodając go do konfiguracji agenta w sekcji customaize-agent/skills/thought-based-reasoning.

2. Wybierz technikę na podstawie typu zadania: Zero-shot CoT do szybkiego rozumowania bez przykładów, Few-shot CoT gdy masz dobre wzorce, Tree of Thoughts dla problemów wymagających eksploracji, Least-to-Most dla zadań wieloetapowych, ReAct gdy potrzebujesz dostępu do informacji zewnętrznych, PAL do problemów matematycznych, Reflexion do iteracyjnego doskonalenia.

3. Użyj dostarczonych szablonów i matryc decyzyjnych do sformułowania promptu — każda technika ma rekomendacje dotyczące struktury i formatowania.

4. Dla zadań arytmetycznych, logicznego wnioskowania lub manipulacji symbolicznej włącz wybraną technikę do systemu promptu agenta.

5. Monitoruj wyniki — Self-Consistency zwiększa pewność na decyzjach wysokiej stawki, Tree of Thoughts i Least-to-Most dają największy wzrost dokładności na trudnych problemach (50–80%).

6. Iteruj: jeśli wynik nie spełnia oczekiwań, zmień technikę lub dodaj więcej przykładów do Few-shot CoT.