# Decide

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- Skill: `ellmos-ai/decide` (Agent Skill, multi-file: 8 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add ellmos-ai/decide`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/ellmos-ai/decide/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: ellmos-ai (https://skillmd.com/u/ellmos-ai)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/ellmos-ai/decide

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# Decide — Strukturierte Entscheidungsfindung

> Rationale Entscheidungen durch strukturierte Frameworks und Bewertungsmethoden

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## Wann nutzen?

- Zwischen Optionen entscheiden
- Pro/Con Liste braucht
- Mehrkriterien-Entscheidung
- Unsicher bei wichtigen Entscheidungen

**Trigger-Woerter:** entscheiden, waehlen, vergleichen, evaluieren, abwaegen

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## Frameworks

### 1. Pro/Con Matrix (einfach)

Schnelle Entscheidungen zwischen 2 Optionen.

```
PRO A:                    CON A:
- Vorteil 1               - Nachteil 1
- Vorteil 2               - Nachteil 2

PRO B:                    CON B:
- Vorteil 1               - Nachteil 1
- Vorteil 2               - Nachteil 2

Empfehlung: [A/B] weil [Begruendung]
```

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### 2. Weighted Scoring (komplex)

Multi-Kriterien Entscheidungen mit Gewichtung.

| Kriterium | Gewicht | Option A | Score A | Option B | Score B |
|-----------|---------|----------|---------|----------|---------|
| Kriterium 1 | 30% | 8 | 2.4 | 6 | 1.8 |
| Kriterium 2 | 25% | 7 | 1.75 | 9 | 2.25 |
| TOTAL | 100% | - | X.XX | - | X.XX |

**Prozess:**
1. Kriterien sammeln
2. Gewichte festlegen (Summe = 100%)
3. Optionen bewerten (1-10 Skala)
4. Scores berechnen (Bewertung x Gewicht)
5. Vergleichen und empfehlen

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### 3. Decision Tree (sequenziell)

Entscheidungen mit klaren Wenn-Dann-Pfaden:
1. Start-Frage definieren
2. Erste Verzweigung (wichtigstes Kriterium)
3. Naechste Ebene (zweitwichtigstes)
4. Bis zu finaler Option

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### 4. Scenario Analysis (Unsicherheit)

```
Best Case (X% Wahrscheinlichkeit):
  Ergebnis: +Y Punkte -> Erwartungswert: +Z

Realistic Case (X%):
  Ergebnis: +Y -> Erwartungswert: +Z

Worst Case (X%):
  Ergebnis: -Y -> Erwartungswert: -Z

Gesamt-Erwartungswert: [Summe]
```

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### 5. Eisenhower Matrix (Priorisierung)

```
              DRINGEND        NICHT DRINGEND
WICHTIG       1. TUN          2. PLANEN
NICHT WICHTIG 3. DELEGIEREN   4. ELIMINIEREN
```

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## Quality Checklist

Vor finaler Empfehlung pruefen:
- [ ] Alle relevanten Kriterien identifiziert?
- [ ] User-Werte beruecksichtigt?
- [ ] Langfristige Auswirkungen bedacht?
- [ ] Risiken identifiziert und bewertet?
- [ ] Bias-Check durchgefuehrt?
- [ ] Reversibilitaet geprueft?

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## Best Practices

### Kriterien definieren
- Spezifisch und messbar
- Nicht zu viele (3-7 ideal)
- Unabhaengig voneinander

### Gewichtung
- Summe = 100%
- Wichtigstes Kriterium >= 25%
- Keine Gewichte < 5%

### Empfehlung
- Klar und begruendet
- Alternativen erwaehnen
- Risiken benennen
- Reversibilitaet beachten

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## Workflow

```
1. User Request
2. Entscheidung verstehen
3. Optionen identifizieren (2-5)
4. Framework waehlen
5. Kriterien sammeln
6. Framework anwenden
7. Bias-Check (optional)
8. Empfehlung aussprechen
9. Reasoning dokumentieren
```

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## Changelog

### 1.0.0 (2026-03-15)
- Portiert aus BACH v3.8.0

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*Portiert aus BACH v3.8.0 | Standalone-Version*

**Siehe auch:** [think](../think/SKILL.md) (Analyse, Root Cause, SWOT) | [brainstorm](../brainstorm/SKILL.md) (Kreativmethoden, Ideenfindung) | [decision-shot](../decision-shot/SKILL.md) (die Ausgabe dieser Analyse auf eine executive Kurzform mit Empfehlung und Link zur Vollversion verdichten)