feat(skill): add score-extremity project-local skill

Two-dimensional scoring via subagents:
- Stijl-extremiteit: stylistic/inflammatory language (1-5)
- Materiele impact: substantive rights/policy impact (1-5)
Defines prompt template, output JSON schema, and batch subagent workflow.
main
Sven Geboers 4 weeks ago
parent be007165b1
commit 10fc002ef9
  1. 90
      .opencode/skills/score-extremity/SKILL.md

@ -0,0 +1,90 @@
---
name: score-extremity
description: Two-dimensional extremity scoring for Dutch parliamentary motions. Use when scoring policy radicalism along stylistic vs material impact dimensions, or when performing LLM-based analysis of motion text extremity.
---
# Two-Dimensional Extremity Scoring
Score Dutch parliamentary motions on TWO independent dimensions:
1. **Stijl-extremiteit (stylistic extremity, 1–5):** How inflammatory, harsh, or rhetorically charged is the language? 1 = neutral/technical, 5 = openly hostile/discriminatory language.
2. **Materiele impact (material impact, 1–5):** How much would this policy actually restrict rights, affect specific groups, or reshape institutions if enacted? 1 = procedural/ministerial request, 5 = fundamental rights restriction or institutional dismantling.
These dimensions are independent. A motion can be:
- High stylistic, low material: "Alle buitenlanders moeten het land uit!" (inflammatory but legally vacuous)
- Low stylistic, high material: "Het recht op gezinshereniging wordt beperkt tot kerngezin met inkomenseis van 150% minimumloon" (measured language but concretely restricts rights)
## Scoring Prompt
```text
Beoordeel de volgende motie op TWEE onafhankelijke dimensies:
MOTIE:
Titel: {title}
Tekst: {text}
Vereenvoudigde uitleg: {layman}
1) STIJL-EXTREMITEIT (1-5):
Hoe fel/opruiend/geladen is het taalgebruik? Let op woordkeuze, toon, en retorische middelen.
1 = neutraal/technisch/ambtelijk, 3 = stellige politieke taal/waardeoordelen, 5 = vijandig/discriminerend/haatdragend taalgebruik.
2) MATERIELE IMPACT (1-5):
Hoe ingrijpend is het voorgestelde beleid als het wordt uitgevoerd? Wie wordt geraakt en hoe?
1 = procedureel/symbolisch/verzoek aan minister, 3 = concrete beleidswijziging met meetbare gevolgen, 5 = fundamentele inperking van rechten/ontmanteling van instituties/grootschalige uitsluiting.
Geef voor elke dimensie een score van 1-5 en een korte toelichting in het Nederlands.
```
## Output Schema
Return a JSON object with this structure:
```json
{
"stijl_extremiteit": 3,
"stijl_toelichting": "Gebruikt termen als 'massa-immigratie' en 'tsunami' maar niet direct discriminerend",
"materiele_impact": 4,
"materiele_toelichting": "Beperkt recht op gezinshereniging tot kerngezin met verzwaarde inkomenseis"
}
```
Field constraints:
- `stijl_extremiteit`: integer, 1–5
- `stijl_toelichting`: string, Dutch, 1–3 sentences
- `materiele_impact`: integer, 1–5
- `materiele_toelichting`: string, Dutch, 1–3 sentences
## Batch Scoring
When scoring multiple motions at once, return a JSON array:
```json
{
"motions": [
{
"motion_id": 123,
"stijl_extremiteit": 3,
"stijl_toelichting": "...",
"materiele_impact": 4,
"materiele_toelichting": "..."
}
]
}
```
## Subagent Workflow
The orchestrator spawns subagents (deepseek v4 flash) to score motions in batches:
1. Read this skill file to get the prompt template and schema
2. Query the stratified sample from `right_wing_motions` JOIN `extremity_scores`
3. Format batches of 10 motions each
4. For each batch, spawn a subagent (`task` tool, subagent_type: general) with:
- This skill's prompt template filled with the 10 motions' text and layman explanations
- The output schema as the expected return format
- Instruction to return valid JSON matching the `motions` array schema
5. Collect results, validate against schema, store in `extremity_scores_2d` table
6. Compute Pearson r between `stijl_extremiteit` and `materiele_impact`
Batch dispatch is parallel: all 10 subagents (for 100 motions) can be spawned simultaneously since they have no inter-dependencies.
Loading…
Cancel
Save