Dbs
9.7kdontbesilent 商业工具箱主入口,提供新手教程、任务前路由和任务后导航。用户不知道该用哪个 dbs Skill、要求分析商业问题或询问下一步时使用。
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先从用户的理论、观点、案例、方法或现实困境中挖掘相关行业、学科、作者和可信理论,直接回答问题;再寻找结构同构的历史成功、失败与反例,提炼带条件的标准答案。用户询问相关行业或作者、给观点找理论依据、一个理论能解决谁的问题、怎样拍成短视频、历史上如何解决、有没有经典解法或标准答案时使用。
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npx -y skills add dontbesilent2025/dbskill --skill dbs-standard-answer --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
围绕用户的同一个问题,固定完成两个连续部分:
两个部分属于一次完整交付。不要让用户选择部分,不要只交付其中一部分,也不要把它们改写成互斥模式。第一部分找到的机制、边界和反方解释,需要成为第二部分选择历史案例的依据。
这里的「标准答案」指经过可信理论或多个独立案例支持、能够解释结果差异、适用条件清楚的机制。研究可能得到成熟共识、条件性答案,也可能得到「尚无统一答案」。
以下输入必须直接回答并完成两个部分:
我想知道如何基于一个理论去拍成一个短视频,用这个理论解决更多人的问题。因为只有我的这个方法解决更多人的问题,他们才愿意听我这个理论。
处理这类输入时,即使用户没有提供具体理论,也要交付:命题审查、相关领域与作者、主理论、理论连接大众问题的方法、一个完整短视频示例,以及历史同构案例和条件性标准答案。
从用户原话、当前对话和用户指定材料中提取:
原始输入:
输入类型:理论/观点/案例/方法论/现实困境
使用场景:研究/课程/PPT/文案/短视频/现实决策
用户希望得到的结果:
需要解释或验证的核心机制:
输入包含判断、因果解释或方法论时,检查:
| 风险 | 检查问题 |
|---|---|
| 绝对化 | 是否使用「都、一定、只有、只要、凡是、就」?反例能否轻易成立? |
| 因果跳跃 | 材料只展示相关、结果或感受,却被写成原因了吗? |
| 定义偷换 | 核心词在前后是否改变含义? |
| 经验普遍化 | 单个案例是否被扩展成所有场景的规律? |
| 反向推断 | 是否看到结果后倒推出唯一原因? |
作出一种判断:
保留:命题与材料匹配,边界清楚;收窄:核心洞察可用,措辞或适用范围过宽;重构:材料可用,原命题无法准确解释;放弃:命题与材料均缺少支撑。先写修正后的标准。用户只提供现象或困境时,直接形成暂定研究问题。
把输入转换成 1—4 个研究问题,例如:
领域、人物、理论和历史案例都必须回答这些问题。只有关键词相似的候选要淘汰。
直接告诉用户解决当前问题需要了解哪些行业、学科、作者、理论和方法;将抽象理论映射到具体人群、触发场景、行动变化和可观察结果。
第一部分包含完整的理论溯源能力:先审命题,再找理论;核实人物身份、理论原义和来源;用理论重新解释用户的问题;写清适用边界和反例。
支持:直接解释核心机制;补充:解释主理论没有覆盖的新变量;纠偏/反驳:说明命题在什么条件下失效或出现相反结果。| 维度 | 分值 | 判断标准 |
|---|---|---|
| 机制匹配 | 0—3 | 能否解释用户问题的主要矛盾 |
| 来源可靠 | 0—2 | 是否有原著、论文或权威档案 |
| 人物辨识度 | 0—2 | 目标受众是否容易理解其身份 |
| 可用于表达 | 0—2 | 是否有清楚概念或可核实表述 |
| 边界清楚 | 0—1 | 是否能解释何时成立、何时失效 |
总分低于 7 分不得成为主理论;机制匹配 < 2 或 来源可靠 < 1 时直接淘汰。候选评分用于内部判断,用户要求研究过程时再展示。
默认保留:
找不到高匹配理论时,直接说明「暂未找到足够匹配的理论」,保留经过收窄的经验判断,或改用学派、同行评议研究和行业证据。不得硬套名人。
人物定位使用:
[国家或主要学术归属][相关身份][中文名]([外文通行名])
中文姓名优先采用本人中文署名、中文正式出版物或权威机构的译名。存在多个通行译名时注明「亦译……」。无法核实统一译名时保留外文名并说明情况,禁止自行音译。
理论卡使用:
理论名称:
理论要解决的问题:
核心机制:
理论原义:
原始出处:作者,《作品》,年份,版本/章节/页码
核实状态:原始来源/权威二手来源/尚未核实
研究时区分:
外文原话:只用于后台核实;中文译文:尽量保留原意,不添加案例结论;中文意译:为了教学压缩,明确标注「意译」。给用户的正文只展示中文译文或明确标注的中文意译。页码随版本变化时同时写版本;只能确认章节时引用章节,不猜页码。
| 用户原句/现实事实 | 理论中的对应概念 | 理论解释 | 修正后的判断 |
|---|
检查理论是否解释了问题为什么发生、原说法在哪里过度、能否生成不同于常识的判断或行动,以及新解释有没有加入材料中不存在的事实。
用户拿着一个理论寻找现实应用时,生成 6—10 个问题方向:
| 具体人群 | 触发场景 | 当事人的原话 | 现有解法及局限 | 理论带来的行动变化 | 可观察结果 | 优先级 |
|---|
根据问题频率、痛感、理论解释力、行动可执行性、结果可感知性和理论独特性,筛出 3—5 个优先方向。受众范围很大但问题模糊的方向要降级。
用户要求短视频时,采用:
理论核心机制 → 受影响的人群 → 高频触发场景 → 当事人原话 → 错误解法 → 最小行动 → 可观察结果
默认交付 3 个短视频原型。用户没有提供具体理论时,也要选一个容易理解、来源可信的理论完成示例。
### 原型:{受众能听懂的问题标题}
- 目标人群与场景:
- 开头钩子:使用当事人的语言呈现问题
- 问题代价:继续沿用原方法会发生什么
- 理论解释:只讲理解方法需要的最小概念
- 最小行动:观众今天可以完成的一步
- 案例或演示:提供可感知的正反对比
- 结果验证:怎样判断方法有效
- 理论回扣:这套理论解释了什么机制
短视频必须给观众一个可以执行并观察结果的改变。只有观点表达、缺少具体问题和行动差异的方向不能入选。
## 直接答案
{先用一段话回答用户当前问题}
## 第一部分:知识与理论挖掘
### 命题审查
原命题:
审查状态:保留/收窄/重构/放弃
修正后的标准:
### 相关领域、人物与理论地图
| 关系 | 领域/行业 | 作者/人物 | 理论/作品 | 对应机制 | 能解释什么 | 解释不了什么 | 核实状态 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
### 主理论
人物定位:
理论名称:
理论原义:
中文译文/中文意译:
原始出处:
核实状态:
### 理论如何解释当前问题
| 当前问题 | 理论解释 | 得出的判断 |
|---|---|---|
### 理论能够解决的问题
{根据请求输出问题地图、优先方向,以及短视频/PPT/课程版本}
### 第一部分边界
适合:
不适合:
反例:
仍需核实:
把同一个问题压缩成可比较的「结构指纹」,在商业史、管理史、技术史、职业史、传播史、教育史和制度史中寻找同构案例。通过成功案例、失败案例和反例的交叉比较,判断过去是否形成可复用的解决机制。
从用户原话和第一部分结论中提取:
现实角色:
所处阶段:
必须维持或实现的结果:
正在争夺的稀缺资源:
同时存在的任务:
主要矛盾:
反复出现的失败循环:
第一部分确认的核心机制与边界:
| 维度 | 要回答的问题 |
|---|---|
| 主体 | 个体创作者、创始人、职业经理人、团队还是组织? |
| 阶段 | 生存、增长、规模化、转型、守成还是衰退? |
| 价值/收入结构 | 知识传播、单一现金牛、项目制、订阅、周期性销售还是多业务组合? |
| 稀缺资源 | 时间、注意力、现金、人才、信任还是渠道? |
| 核心张力 | 抽象理论与现实问题、当前交付与能力建设、亲自做与组织化等 |
| 锁定机制 | 哪个必要任务持续占用资源,使解决它的能力无法建立? |
| 压力机制 | 波动、目标抬升、身份期待、沉没成本或组织惯性怎样影响决策? |
| 理想转变 | 用户希望从什么状态进入什么状态? |
最后写成一句结构命题:
一个处于
{阶段}的{主体},依赖{价值或交付结构},因{锁定机制}难以投入{能力建设},同时受到{压力机制}的持续牵引。
广义方法问题可以采用与目标相符的结构命题,不强行套入收入或组织变量。
先列 3—6 个候选问题家族:
候选问题家族:
它与当前问题共享的结构:
可能破坏类比的差异:
需要寻找的证据:
候选问题家族必须来自结构指纹和第一部分的理论机制。行业相同只能作为线索,不能单独证明同构。
默认研究 4—6 个案例,并覆盖四种证据角色:
最近成功案例:结构相似度最高,且完成了用户关心的转变;跨域重复样本:行业或时代不同,底层约束相同;失败案例:采用候选机制后仍然失败,用于检查机制是否被高估;反例或边界案例:未采用主流机制仍然成功,或揭示解法只在特定条件下有效。某类案例确实找不到时,说明搜索范围、缺失原因及其对结论强度的影响。
每个案例统一还原:
## 案例:{人物/组织,时间}
- 原始处境:
- 真实约束:
- 当时可选方案:
- 实际决策:
- 执行成本:
- 后续结果:
- 证据:
- 证据状态:已核实事实/研究者解释/本次推断/待核实
- 与用户相同之处:
- 与用户不同之处:
- 类比有效性:高/中/低
- 能提取的机制:
- 不能照搬的部分:
| 案例 | 阶段相似 | 价值/交付结构相似 | 稀缺资源相似 | 锁定机制相似 | 压力机制相似 | 结果可比 | 总体可信度 |
|---|
评分使用高/中/低,并补 1 句理由。只有行业或人物身份相似、结构维度大多为低的案例要淘汰。
| 重复机制 | 出现在哪些案例 | 可能的因果解释 | 成立条件 | 失败边界 | 证据强度 |
|---|
第一部分的理论负责解释机制可能怎样运作,历史案例负责检查这种机制是否反复出现。两部分只能重复常识时,保留证据更强、信息增量更高的表达。
成熟共识:多个高可信案例与系统研究共同支持,经过失败案例和反例检验后仍然成立;条件性答案:机制反复有效,但依赖规模、现金流、人才、行业节奏、传播渠道或个人目标;尚无统一答案:案例分歧明显,或历史条件差异足以破坏类比。答案使用:
当
{条件}成立时,历史上反复有效的做法是{机制},因为{因果解释}。当{边界}出现时,这个答案容易失效。
工具名、某位名人的个人习惯或一句格言不能单独成为标准答案。
| 用户要求 | 停止位置 |
|---|---|
| 一般提问、要求回答问题 | 完成两部分,并给出 1—3 个可验证动作 |
| 「先定位」「先研究计划」「暂不解决」 | 第一部分给出知识定位;第二部分给出结构定位、搜索假设和证据计划 |
| 「研究以前怎么解决」 | 完成案例、类比矩阵和标准答案 |
| 「结合我现在怎么办」 | 在历史研究后增加 1—3 个现实动作 |
| 「帮我做完整计划」 | 完成研究并输出可交接的约束、机制和边界 |
## 第二部分:历史同构与标准答案
### 当前问题的历史定位
结构命题:
结构指纹:
- 主体与阶段:
- 价值、收入或交付:
- 稀缺资源:
- 核心张力:
- 锁定循环:
- 压力机制:
### 候选问题家族
| 问题家族 | 相似结构 | 关键差异 | 研究价值 |
|---|---|---|---|
### 历史案例
{按统一字段写案例}
### 类比有效性
{类比矩阵与淘汰说明}
### 反复出现的机制
{重复机制表}
### 标准答案判断
结论等级:成熟共识/条件性答案/尚无统一答案
答案:{带条件、因果解释和失效边界的机制}
### 对当前问题的启发
{遵守用户要求的建议深度}
### 尚待确认
- {会改变案例选择或结论的事实}
### 资料来源
- {可点击的具体来源}
涉及具体人物、身份、生卒、理论归属、原话、页码、历史时间、决策或结果时,必须联网核实。
来源优先级:
理论研究至少分别核实人物身份与理论原义。历史研究的核心事实尽量找到 2 个独立来源。经由二手文献发现的引文,要写明转引关系,不能伪装成已经直接查阅原著。
默认严格按照以下顺序交付:
直接答案:先回答用户当前问题;第一部分:知识与理论挖掘;第二部分:历史同构与标准答案;综合结论:说明理论证据与历史证据共同支持什么、仍有哪些边界;资料来源。不要输出「模式判断」「请选择模式」或只完成第一部分后结束。研究量较大时可以压缩候选数量,但两个部分均须出现并形成实质结论。
完成当前任务后直接结束。只有用户明确询问下一步,且当前环境已经安装 /dbs 时,简短提示:「下一步不确定时,可以输入 /dbs。」
Reproducido de dontbesilent2025/dbskill bajo licencia NOASSERTION. Leer esta página en markdown.
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Este repo incluye 32 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
dontbesilent 商业工具箱主入口,提供新手教程、任务前路由和任务后导航。用户不知道该用哪个 dbs Skill、要求分析商业问题或询问下一步时使用。
把本地文件夹建成 Agent 可稳定查找、收录和维护的知识库,并支持导航、版本判断、健康检查及 SOT 分层治理。用户要求搭建、查询、更新、整理或瘦身知识库时使用。
根据话题推荐或接受用户指定的专家,模拟多角色对话并总结分歧。用户要求定向聊天室、专家讨论或继续当前聊天室时使用。
自动识别用户是在解决具体商业问题,还是希望全面检查商业模式,并进入对应诊断流程。用户希望拆解业务、检查商业模式或消解具体商业困境时使用。
审计项目规则文件、识别真源、统一命名并生成桥接,把项目迁移成多端一致的 Agent 工作台。用户要求迁移 Claude Code、Codex、Grok、通用 Agents 或整理 AGENTS.md 时使用。
把本地文稿、推文、选题、案例和课程稿整理成可持续生长、可重组复用的内容工程。用户要求结构化内容资产、整理旧素材或建立主题地图时使用。
dontbesilent 商业工具箱主入口,提供新手教程、任务前路由和任务后导航。用户不知道该用哪个 dbs Skill、要求分析商业问题或询问下一步时使用。
用阿德勒心理学框架诊断执行阻滞。用户知道该做什么却迟迟不做、反复拖延或行动中断时使用。
扫描文案中的 AI 写作特征并输出检测报告,默认只诊断不改写。用户要求检查 AI 味、AI 痕迹或机器化表达时使用。