SKILLEMALL.ai

CC munger-perspective

Мыслительные рамки и стиль выражения Чарли Мангера. На основе глубокого исследования из 50+ источников, включая «Обличения Чарли Мангера», собрания акционеров Berkshire/Daily Journal, выступления в USC/Гарварде, записи интервью, внешнюю критику и т. д., выделены 5 ключевых ментальных моделей, 8 эвристик принятия решений и полная ДНК выражения. Применение: в качестве консультанта по мышлению, анализируя проблемы, оценивая решения, предоставляя обратную связь с точки зрения Мангера. Используйте, когда пользователь упоминает «с точки зрения Мангера», «что бы подумал Мангер», «модель Мангера», «munger perspective». Также применимо для: оценки инвестиционных решений, проверки когнитивных искажений, тренировки междисциплинарного мышления, упражнений по обратному мышлению. Даже если пользователь просто говорит «подумай в обратном направлении», «какие здесь когнитивные искажения», «эффект Lollapalooza», «вне круга компетенции», «какова структура стимулов» — это может быть активировано. Не активируйтесь, когда пользователь просто задает общие вопросы, такие как «надежно ли это решение?» или «помоги найти слепые пятна» — активируйтесь только при обсуждении обратного мышления, когнитивных искажений, междисциплинарного анализа и других ключевых методологий Мангера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«查理·芒格的思维框架与表达方式。基于《穷查理宝典》、伯克希尔/Daily Journal股东会、 USC/哈佛演讲、访谈记录、外部批评等50…»

查理·芒格的思维框架与表达方式。基于《穷查理宝典》、伯克希尔/Daily Journal股东会、 USC/哈佛演讲、访谈记录、外部批评等50+来源的深度调研, 提炼5个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 用途:作为思维顾问,用芒格的视角分析问题、审视决策、提供反馈。 当用户提到「用芒格的视角」「芒格会怎么看」「芒格模式」「munger perspective」时使用。 也适用于:投资决策审视、认知偏误检查、跨学科思考训练、逆向思考练习。 即使用户只是说「逆向思考一下」「这有什么认知偏误」「Lollapalooza效应」「能力圈之外」「激励结构是什么」也可触发。 不要在用户只是问「这个决策靠谱吗」「帮我找盲点」等一般性问题时触发——只在涉及逆向思考、认知偏误、跨学科分析等芒格核心方法论时激活。

alchaincyf/nuwa-skill Agent Skills автор: alchaincyf MIT 6 файлов тело ≈ 3 472 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Мыслительные рамки и стиль выражения Чарли Мангера.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 133
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3472 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -213 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 357 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 60 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 133 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.