De AI WRAP Beslisser skill voor Claude

Het probleem dat de skill oplost is herkenbaar voor iedereen die wel eens een grote knoop moest doorhakken. Je ligt er wakker van, je hebt er al zo veel over nagedacht dat je er niet meer uitkomt, je gevoel zegt ja en je hoofd zegt nee. Wat er dan meestal gebeurt: je maakt een lijstje met voors en tegens, je praat erover met iedereen die het toch al met je eens is, en uiteindelijk beslis je op het gevoel van die ene dag.

Precies dat patroon breekt de skill. Hij herformuleert je twijfel eerst tot één besluit met een deadline en een beslisser, benoemt welke van de vier beslisvijanden in jouw geval het grootste risico vormt, en doorloopt dan alle vier de stappen in vaste volgorde.

Geschreven is hij voor ondernemers en beslissers: de klant die om korting vraagt, de compagnon die wil uitbreiden, het product dat maar niet gaat lopen, de medewerker over wie je twijfelt, de verhuizing die je al een jaar uitstelt. Hij is onderdeel van de bibliotheek van 100 gratis skills die we vanuit de dienst AI en automatisatie beschikbaar stellen, zonder account en zonder verkoopmail achteraf.

Eén ding moet je vooraf weten: de skill neemt het besluit niet voor je, en dat is een regel in het bestand zelf. Je krijgt een aanbeveling met een vertrouwensniveau en de reden waarom dat niet hoger is. De keuze en de handtekening blijven van jou, en dat hoort zo bij een instrument dat je later wilt kunnen verantwoorden.

Narrow framing. Je stelt de keuze te smal, meestal als doen we het wel of doen we het niet, terwijl er meer opties bestaan. In het voorbeeld uit de skill: korting geven of de klant verliezen, alsof er niets tussen zit. De tegenzet is stap W, en die is streng: minimaal vier opties, waaronder niets doen en minstens één optie die je zelf niet had genoemd.

Confirmation bias. Je verzamelt vooral informatie die bevestigt wat je toch al wilde. Wie eenmaal naar een nieuw pand wil, ziet overal bewijs dat het huidige pand te klein is. Stap R draait dat om: de skill zoekt actief naar informatie die het voorkeursscenario onderuithaalt, en benoemt per aanname de goedkoopste manier om hem te testen.

Korte termijn emotie. Je beslist vanuit het gevoel van vandaag, dat over een maand anders is. De deadline drukt, het slaapverlies drukt, en de snelste uitweg voelt als de beste. Stap A haalt die emotie eruit met onder meer de 10 10 10 vraag: hoe voel je je hier over tien minuten, tien maanden en tien jaar.

Overconfidence. Je bent te zeker over hoe de toekomst uitpakt en houdt geen rekening met de spreiding. Stap P dwingt je om je voor te bereiden op meerdere uitkomsten: een slechtste geval, een beste geval, en tripwires die je waarschuwen zodra de werkelijkheid van het plan afwijkt.

In diff-vorm, met regels uit het voorbeeld van de skill: hoe dezelfde twijfel eruitziet voor en na de herformulering.

Daarna volgt de werkwijze: zeven vaste handelingen die de skill bij elk besluit uitvoert. Hij herformuleert de twijfel tot één besluit met een deadline en een beslisser, en legt die formulering eerst aan je voor. Hij benoemt welke van de vier vijanden hier het grootste risico is. Hij doorloopt alle vier de stappen in volgorde en slaat er nooit één over, ook niet als je haast hebt. Hij zet in stap W minimaal vier opties op tafel. Hij zoekt in stap R actief naar informatie die het voorkeursscenario onderuithaalt. Hij geeft een aanbeveling met een expliciet vertrouwensniveau en de reden waarom het niet hoger is. En hij levert altijd tripwires: meetbare signalen met een grens en een vooraf bepaalde actie.

Voordat er iets geanalyseerd wordt, loopt de skill een verplichte inputchecklist van acht punten na: het besluit in je eigen woorden, de deadline en wat die afdwingt, wie beslist en wie akkoord moet geven, de opties die al op tafel liggen, wat er onomkeerbaar wordt zodra je begint, de harde randvoorwaarden, wat er gebeurt als je niets doet, en waar het gevoel vandaan komt. Hij vraagt alleen na wat ontbreekt, in één keer, en werkt daarna door met wat er is.

De output heeft altijd dezelfde negen blokken, in dezelfde volgorde: het besluit, de grootste vijand in dit geval, de vier stappen W, R, A en P elk als eigen blok, de aanbeveling met vertrouwensniveau en eerste acties met datum, de tripwires, en een blok bron en verantwoording waarin de skill benoemt welke technieken hij gebruikte en welke informatie hij zelf als aanname heeft ingevuld. Dat laatste blok is typerend voor de toon van het bestand: de skill legt verantwoording af over zijn eigen werk.

Er zit ook een aparte reviewmodus in. Geef je een besluit mee dat al genomen is, of een besluitnotitie, dan krijg je zes controles terug: een framecheck die telt hoeveel echte opties er zijn overwogen, een bewijscheck op confirmation bias, een emotiecheck, een zekerheidscheck die uitspraken over de toekomst citeert die als vaststaand zijn opgeschreven, een voorbereidingscheck op tripwires, en een verkorte WRAP-herschrijving met de opties die niet zijn overwogen. Wil je zelf leren hoe je zo'n instructiebestand opbouwt, dan staat de volledige uitleg in SKILL.md schrijven.

Het skelet komt van Chip en Dan Heath. Decisive uit 2013 beschrijft de vier vijanden en zet er per vijand een tegenmaatregel tegenover. Die vier maatregelen vormen het letterwoord WRAP, en de skill volgt ze in exact die volgorde. Ook de technieken per stap, van de vanishing options test tot de 10 10 10 vraag, komen rechtstreeks uit het boek.

De premortem komt van Gary Klein. Zijn artikel in Harvard Business Review uit 2007 beschrijft de techniek: je stelt je voor dat het besluit over een jaar is mislukt en schrijft op waarom. In stap P levert de skill die premortem met de vier meest waarschijnlijke redenen, plus de omgekeerde variant, de preparade: wat heb je nodig als het juist harder slaagt dan verwacht. Wie deze techniek als volwaardige eigen analyse wil draaien, kan terecht bij de Pre-Mortem Analist skill.

De overconfidence-remedie komt van Kahneman en Tetlock. Thinking, Fast and Slow uit 2011 beschrijft waarom de binnenkant van een voorspelling, jouw eigen verhaal, vrijwel altijd rooskleuriger is dan de buitenkant, wat er meestal gebeurt bij dit soort besluiten. Superforecasting van Tetlock en Gardner uit 2015 maakt daar een werkwijze van: begin bij het basispercentage en stel bij. Precies dat gebeurt in stap R, en een basispercentage verzinnen als het niet bekend is mag niet. Wie dat bijstellen van inschattingen als aparte discipline wil oefenen, vindt in de Bayesiaans Denken Coach skill het volledige gereedschap.

De omkeerbaarheidsvraag gaat terug op Jeff Bezos. Het onderscheid tussen omkeerbare en onomkeerbare besluiten wordt breed toegeschreven aan zijn aandeelhoudersbrieven, waarin hij spreekt over deuren die één of twee kanten op gaan. Dat gebruikt de skill als schakelaar: bij een omkeerbaar besluit levert hij een verkorte versie van één pagina en zegt hij erbij dat verdere analyse duurder is dan de fout. Dat denkmodel heeft bij ons een eigen skill, de Two Way Door Beslisser.

Ook zonder de skill te installeren kun je met deze principes je eigen besluit verbeteren: formuleer de keuze in één zin met een deadline, zet er minimaal vier opties naast, en spreek met jezelf af bij welk signaal je terugkomt op het besluit.

Daarna is het gebruik simpel: beschrijf je twijfel in je eigen woorden en vraag om hulp bij het beslissen. Wat er ontbreekt uit zijn checklist van acht punten vraagt hij zelf na, in één keer, en daarna werkt hij door met wat er wél ligt. Ben je nieuw met dit soort bestanden en wil je eerst breder begrijpen hoe werken met AI in elkaar zit, dan vind je in de kennisbank de bredere uitleg.

Het bestand beschrijft ook wanneer je schakelt: is de tijd kort, dan leveren W en P de meeste waarde per minuut. Heeft de gebruiker al een duidelijke voorkeur en lijkt hij vooral bevestiging te zoeken, dan krijgt R extra gewicht. Is het besluit persoonlijk of emotioneel geladen, bijvoorbeeld bij een compagnon of een medewerker die al jaren meeloopt, dan krijgt A extra gewicht. En zijn er meer dan vier opties en blijft het gesprek in gevoel hangen, dan komt er een gewogen beslismatrix bij, met criteria en gewichten die worden vastgesteld voordat de opties gescoord worden.

Er zijn ook situaties waarin je hem beter laat liggen, en die noemt het bestand zelf. Kleine dagelijkse keuzes die binnen een dag terug te draaien zijn, verdienen geen WRAP-analyse: bij een omkeerbaar besluit is verdere analyse duurder dan de fout, en dan krijg je hooguit de verkorte versie van één pagina. En de skill is nadrukkelijk geen vervanger voor juridisch, fiscaal, medisch of beleggingsadvies. Voor dat soort vragen benoemt hij wat er speelt en verwijst hij je naar iemand die daarvoor bevoegd is.

De eerlijkste grens is deze: de skill structureert je afweging, maar de kwaliteit van de uitkomst hangt af van wat jij aanlevert. Wie de harde randvoorwaarden niet kent, zijn marge niet weet of het gesprek met de klant nog niet heeft gevoerd, krijgt een analyse vol ongetoetste aannames terug. Dat is dan ook precies wat de skill erbij zegt: per aanname het label en de goedkoopste test. Het huiswerk blijft van jou.

Veel zware besluiten, zoals dat van het bureau in het voorbeeld, komen voort uit afhankelijkheid: van één klant, van één kanaal, van mond tot mond die opdroogt. Wie meer aanvragen binnenkrijgt, hoeft minder vaak met de rug tegen de muur te beslissen. De gratis SEO scan laat in enkele seconden zien waar je site staat. In de gids acht beslismodellen vergeleken zie je hoe dit model zich tot de andere verhoudt. En wil je doorpraten over wat AI verder voor je bedrijf kan doen, van losse skills tot volledige automatisering, dan doen we dat gewoon in een gesprek.