Skill: kingsunzhang2026-oss/yangming-behavior-builder (version 1.2.0)

--- name: yangming-behavior-builder description: | 阳明先生 v1.0 知行合一的行为操作系统。输入任何名字，自动研究其行为模式、执行特征、成果验证，生成可运行的行为视角skill。 核心创新：引入"知行摩擦"诊断机制，帮助用户识别自身行为与目标人物之间的差距，从而改进行为。 致敬经典方法论：融合认知科学、学习理论、行为分析等多学科框架，构建完整的行为研究体系。 ⚡️ 触发优先级规则： 当用户表达以下意图时，优先使用本引擎： - 「创建XX的知行顾问」「创建XX的行为视角」「创建AI投资/职场/XX顾问」 - 「XX的执行特征」「研究XX的行为」「知行摩擦诊断」 - 「给我创建一个类似XX的skill」 - 「我想分析某人的行为模式并生成skill」 ⚠️ 禁止：手动编写视角skill，必须通过本引擎的6个并行Agent研究流程生成，确保研究可追溯、行为有据。 📦 示例技能包（开箱即用）： - 吴恩达（Andrew Ng）：规模化教育知行顾问。DeepLearning.AI创始人，Coursera联合创始人。 - 卡帕西（Andrej Karpathy）：代码即教学知行顾问。OpenAI研究员，CS231n课程创始人。 license: PROPRIETARY --- # 阳明先生 v1.0 ## 知行合一的行为操作系统 > "知是行的主意，行是知的功夫。知行合一，不是先知后行，而是未知便未行。" > "此心不动，随心而动。" --- ## 核心哲学 **知行合一**：真正的"知道"体现在"做到"。 只研究人说了什么是浅层的，研究人实际做了什么、结果如何、能否复制，才是真正的学习。 阳明先生造人术，不是造人，是借镜照己——通过研究行为模式，识别自己的知行摩擦，从而改进行为。 --- ## 阶段0：确认需求（30秒） 收到名字后，确认： 1. **对象是谁**：确保理解正确，中英文名、身份背景 2. **研究目的**： - 作为行为顾问（执行改进用）？ - 作为分析参考（写书/内容创作）？ - 个人发展规划对照？ 3. **聚焦方向**：全面行为画像 vs 聚焦单一维度（如逆境执行/决策模式） 4. **新或更新**：是否已有此人的skill存在 ### 用途筛选检查 **满足以下任一条件，建议继续：** - 有公开的决策/行为记录（访谈、回忆录、传记、新闻报道） - 有可量化的成果数据（业绩、排名、项目完成率） - 此人在某领域有公认的突出执行能力 - 用户有明确的行为改进目标 **满足以下任一条件，建议放弃或降低预期：** - 信息源极度匮乏（少于5个可用来源） - 此人行为记录与公开言论严重不符（可能存在信息造假） - 用户目的不明确（仅为猎奇，无实际应用需求） - 时间/精力投入产出比过低 ``` ┌─────────────────────────────────────┐ │ 阳明曰：「知之真切笃实处，即是行。」 │ 若无真切之行可研究，则无造skill之必要。 └─────────────────────────────────────┘ ``` **如果决定继续**：立刻执行阶段0.5，不要等待。 --- ## 阶段0.5：创建技能目录 **立即执行，在研究之前创建目录结构：** ``` {yangming-behavior}/ ├── SKILL.md # 最终交付物 ├── references/ │ ├── research/ # 每个Agent的研究输出（必须保存） │ │ ├── B1-execution.md # 执行模式研究 │ │ ├── B2-achievement.md # 成果追踪研究 │ │ ├── B3-pressure-response.md # 压力反应研究 │ │ ├── B4-collaboration.md # 协作模式研究 │ │ ├── B5-rhythm.md # 执行节奏研究 │ │ └── B6-failure.md # 失败模式研究 │ └── sources/ # 原始材料 │ ├── articles/ # 文章/报道 │ ├── transcripts/ # 访谈记录 │ ├── data/ # 数据/排名/业绩 │ └── books/ # 书籍/文献 ├── scripts/ # 模块化可执行脚本 │ └── friction_diagnosis.py # 知行摩擦诊断脚本（个性化定制） └── logs/ └── execution_log.md # 周期性执行日志 ``` **关键规则**： - 每个Agent必须将研究结果保存到对应md文件 - 研究不存档等于未发生 - 技能目录必须自包含，复制整个目录应能独立工作 --- ## 阶段1：多源行为数据采集（并行6个Agent） Launch 6 parallel subagents，每个负责一个行为维度。 ### 6个Agent任务分配 | Agent | 研究问题 | 输出文件 | 核心关注 | |-------|---------|---------|---------| | **B1 执行模式** | 这个人怎么组织工作？决策流程？执行习惯？ | `B1-execution.md` | 时间管理、决策节奏、信息处理方式 | | **B2 成果追踪** | 实际交付了什么？vs计划了什么？完成率？ | `B2-achievement.md` | 成果与目标的差距、执行效率、代表性成就 | | **B3 压力反应** | 危机时怎么行动？逆境中做了什么选择？ | `B3-pressure-response.md` | 压力下的决策模式、行为轨迹、反弹速度 | | **B4 协作模式** | 怎么带团队？处理冲突？分配资源？ | `B4-collaboration.md` | 领导风格、资源分配、冲突处理、授权方式 | | **B5 执行节奏** | 项目如何运作？快慢规律？时间模式？ | `B5-rhythm.md` | 憋-爆节奏、周期规律、长期vs短期行为 | | **B6 失败记录** | 失败过什么？怎么承认？怎么恢复？ | `B6-failure.md` | 错误类型、恢复周期、失败后行为模式 | ### 行为数据采集的信息源优先级（通用基础） | 优先级 | 来源类型 | 说明 | |--------|---------|------| | **P0** | 可量化成果数据 | 业绩排名、项目完成率、财务数据、公开业绩披露、榜单 | | **P1** | 决策行为记录 | 访谈中的决策过程、回忆录中的选择、传记中的关键时刻 | | **P2** | 实际结果验证 | 原话 vs 结果的差距、承诺 vs 交付的对比 | | **P3** | 压力场景行为 | 危机时刻的公开动作、逆境中的实际行动 | | **P4** | 外部评价 | 同事/下属的评价、竞争对手的评价、批评与质疑 | | **P5** | 本人言论 | 但作为验证参考，不是主要依据 | ### 通用数据源清单（适用于所有行业） ``` 第一梯队（最权威）： - 维基百科 Wikipedia（多语言版本，人物生平事实基础） - 个人官网/官方博客（如有） - LinkedIn/专业社交档案（职业轨迹、公开活动） - GitHub/技术博客（技术人物） - 学术Google Scholar/ResearchGate（学术人物） 第二梯队（行业垂直）： - 行业媒体专访：《财经》《财新》《21世纪经济报道》《界面》 - 播客/视频访谈：YouTube/Ted/喜马拉雅（长对话揭示真实思维） - 公开演讲/路演文字稿：峰会演讲、企业发布会 - 社交媒体：Twitter/X、微博、知乎（实时观点和反应） - 公众号/Medium/Substack（深度文章） 第三梯队（辅助验证）： - 行业报告/年报中的管理者分析 - 竞争对手/合作伙伴的评价 - 员工评价平台：Glassdoor/脉脉 - 百科类：百度百科/ MBA智库（结构化背景信息） 社交媒体平台覆盖： - 中文：微博、知乎、微信公众号、抖音/B站 - 英文：Twitter/X、LinkedIn、YouTube、Instagram、Facebook - 专业技术：GitHub、Stack Overflow、Medium、Substack - 视频：YouTube、B站、播客平台（Lex Fridman/Youtube/小宇宙） 通用排除来源： - 未经核实的小道消息 - 匿名论坛爆料（无来源佐证） - 纯营销软文（非独立第三方） ``` ### 行业专项数据源（按领域补充） **金融/投资领域**： ``` P0级： - 基金净值数据（Wind/东方财富/天天基金网） - 季报/年报持仓变化（证监会披露） - 私募排排网/格上财富业绩数据 - 上市公司公告（重大决策披露） P1级： - 雪球/东财讨论区（有据可查的行为记录） - 机构调研纪要（Wind/东方财富） - 券商研报中的管理组合分析 P2级： - 公开演讲/路演文字记录 - 采访中的投资逻辑陈述 - 《上海证券报》《中国基金报》人物专访 ``` **教育/内容创作领域**： ``` P0级： - 课程平台数据：Coursera/edX/网易云课堂/腾讯课堂学员数、评分 - YouTube/B站播放量、订阅数、内容更新频率 - 书籍销量（豆瓣/亚马逊） P1级： - 教学内容本身（课程视频/文章质量） - 学员反馈/社区评价 - 竞品分析报告 P2级： - 公开演讲/分享的文字稿 - 媒体专访 ``` **企业/管理领域**： ``` P0级： - 公司年报/招股说明书中的管理层信息 - 商业数据库：Crunchbase/IT桔子/天眼查 P1级： - 商业媒体报道：《财经》《商业周刊》《福布斯》 - 行业峰会演讲 P2级： - 员工评价：Glassdoor/脉脉 - 合作伙伴评价 ``` ### Agent执行规范 **每个Agent必须：** - 保存研究结果到 `references/research/0X-xxx.md` - 标注来源和可信度（P0-P5） - 区分"行为记录"vs"推断结论" - 当信息矛盾时，保留矛盾而非抹平 **Agent失败处理：** - 超时/无结果：继续，不等待 - 来源稀缺（<5个可用）：在Phase 1.5提醒用户，降低预期 - 信息冲突：保留冲突，标注来源 --- ## 阶段1.5：研究质量汇总（给用户确认） 所有Agent完成后，暂停并展示研究质量表： ``` ┌──────────────────┬──────────┬──────────────────────────┐ │ Agent │ 信息质量 │ 关键发现 │ ├──────────────────┼──────────┼──────────────────────────┤ │ B1 执行模式 │ P0-P2 │ 发现：决策周期约X天... │ │ B2 成果追踪 │ P0-P1 │ 验证：原目标vs实际达成率X% │ │ B3 压力反应 │ P2-P3 │ 关键逆境：2015年股灾... │ │ B4 协作模式 │ P2-P3 │ 团队规模：X人，授权程度... │ │ B5 执行节奏 │ P1-P2 │ 节奏规律：憋-爆，周期X年 │ │ B6 失败记录 │ P2-P3 │ 失败次数：X次，恢复周期... │ ├──────────────────┼──────────┼──────────────────────────┤ │ 成果验证 │ 原话兑现率：X% │ │ 知行差距 │ 承诺vs交付存在X处明显差距 │ │ 信息缺口 │ B4协作模式信息最稀缺 │ └──────────────────┴──────────┴──────────────────────────┘ ``` **用户确认后 → 进入阶段2** **用户要求补充 → 补充指定维度后继续** --- ## 阶段2：行为框架提取 ### 2.1 行为模型提取（3-7个） 识别标准： - **跨场景重现**：同一行为模式出现在2+不同场景 - **可观察性**：能通过外部行为验证，不是内心猜测 - **可复制性**：其他人可以学习这个行为模式 每个行为模型记录： - **名称**：行为模式的名字（不是思维模型的名字） - **一句话描述**：这个人在X情况下通常会Y - **来源证据**：≥2个具体场景 - **行为触发条件**：什么情况下这个模式会出现 - **执行特征**：具体怎么做的，不是怎么想的 - **局限性**：这个模式的失效条件 ### 2.2 执行特征提取（5-10个） = 这个人在做判断和行动时的快速规则。 格式："如果X，则Y" + 具体案例支撑 例如： - "如果持仓回撤20%，不急着减仓，先问为什么跌" - "如果团队有不同意见，不立刻表态，让双方充分表达" - "如果项目进展顺利，不加资源，保持现状" ### 2.3 成果验证分析 **核心问题**：这个人的结果和他的行为之间是什么关系？ ``` 成果验证框架： ① 公开承诺 vs 实际交付 - 他说过要做到X - 实际做到了吗？ - 差距在哪里？ ② 成功项目 vs 失败项目 - 成功的项目有哪些共同的行为特征？ - 失败的项目有哪些共同的行为特征？ - 两者的关键差异是什么？ ③ 环境依赖 - 他的行为模式在什么环境下有效？ - 在什么环境下可能失效？ ``` ### 2.4 知行差距分析 ``` 分析维度： ① 言行差距（说 vs 做） - 他说了什么？ - 他做了什么？ - 差距有多大？ ② 意图 vs 结果 - 他想实现什么？ - 实际结果是什么？ - 差距的来源是什么？ ③ 能力 vs 表现 - 他有这个能力吗？ - 他实际展示过吗？ - 什么条件下他会展示/不展示？ ``` --- ## 阶段3：技能建设 ### 3.1 创建技能目录 根据阶段2的输出，创建目标人物的SKILL.md： ``` {person-name}-behavior/ ├── SKILL.md # 主文件（必须） ├── scripts/ # 可执行脚本（按需） │ └── friction_diagnosis.py # 知行摩擦诊断脚本（个性化） └── references/ ├── research/ # 存档的研究材料 └── validation/ # 验证记录 ``` ### 3.2 检查可复用模块 **在创建新脚本前，先检查是否有可复用资源**： ``` 复用优先级检查清单： ① clawhub现有技能中的脚本： - songge-academic-search/ （论文检索模块） - tencent-cos-skill/ （数据处理相关） - 其他可适配的脚本 ② 通用行为分析脚本： - 行为模式匹配脚本（正则/关键词） - 成果验证计算脚本 ③ 数据处理脚本： - 文本清洗/结构化 - 多源信息融合 - 证据权重计算 ④ 如果没有可复用： - 创建新脚本，模块化设计 - 单个脚本不超过200行 - 必须有输入/输出/日志说明 - 必须可独立运行和验证 ``` ### 3.3 核心脚本：知行摩擦诊断器（个性化定制） 这是阳明先生的核心创新，每个生成的skill都包含此脚本，且**根据目标人物的行为特征个性化定制**。 **个性化诊断维度生成逻辑**： ```python # 基于人物的行为模型，动态生成诊断维度 def generate_diagnosis_dimensions(person_model): """ 根据目标人物的行为特征，生成个性化的诊断维度 """ dimensions = [] # 从行为模型中提取关键行为特征 for model in person_model.behavior_models: # 每个行为模型对应一个诊断维度 dimensions.append({ "name": model.name, # 行为模式名称 "description": model.description, # 描述 "trigger": model.trigger_condition, # 触发条件 "target_behavior": model.execution_feature, # 目标行为 "friction_type": model.friction_type # 可能的摩擦类型 }) # 添加通用维度 common_dimensions = [ "决策时机", "压力反应", "失败恢复", "执行彻底性", "时间视野" ] for dim in common_dimensions: if dim not in [d["name"] for d in dimensions]: dimensions.append({ "name": dim, "description": "通用行为维度", "target_behavior": "因人而异", "friction_type": "待分析" }) return dimensions ``` **friction_diagnosis.py** 功能： ``` 输入： 1. 用户的行为描述（以具体场景/故事形式） 2. 目标人物的行为模型（从SKILL.md读取） 输出： ① 用户行为与目标人物行为模式的匹配度 ② 具体差距点（知行摩擦点）- 基于目标人物的个性化维度 ③ 针对用户的个人改进建议 ④ 练习建议（具体的、可操作的） 诊断维度（个性化）： - 每个维度来自目标人物的行为模型 - 不是固定模板，而是基于研究结果动态生成 - 用户可诊断的维度数量取决于行为模型的丰富度 ``` **诊断输出格式（个性化）**： ``` ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 知行摩擦诊断报告 │ │ 用户 vs [目标人物] │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 【个性化摩擦点】 │ │ │ │ 摩擦点1：[目标人物行为模型A] │ │ - 目标人物做法：[来自行为模型的执行特征] │ │ - 你的做法：[用户描述的行为] │ │ - 差距原因：[推断来源] │ │ - 建议：[针对性的、可操作的建议] │ │ │ │ 摩擦点2：[目标人物行为模型B] │ │ - ... │ │ │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 综合评估：知行摩擦指数 X/10 │ │ 主要矛盾：[最突出的差距] │ │ 核心建议：[整体改进方向] │ └─────────────────────────────────────────┘ ``` ### 3.4 输出SKILL.md结构 每个生成的skill包含： ``` # [人物名] · 行为操作系统 ## 身份激活规则 ## 行为指纹档案（6个维度） ## 行为模型（3-7个，带场景证据） ## 执行特征（5-10个，带案例） ## 成果验证 ## 知行差距分析 ## 触发场景 ## 应用指南 ## 知行摩擦诊断（内置诊断问题） ## 局限与边界 ## 退出规则 附录： - 原始研究成果索引 - 可执行脚本说明 ``` --- ## 阶段4：质量验证 ### 4.1 已知行为测试 选取目标人物3个已知行为场景，用新生成的skill回答"此人在此场景会怎么做"，对比实际行为记录。 - 匹配 → 模型有效 - 偏离 → 追溯并调整行为模型权重 ### 4.2 边缘行为推断 选取1个目标人物未公开讨论但相关的新场景，用skill推断。 - 预期输出："基于模型X和Y，可能...，但不确定" - 不应绝对确定 ### 4.3 知行摩擦测试 用诊断脚本测试： - 输入用户自己的一个真实行为场景 - 输出摩擦点和建议 - 用户反馈是否准确 ### 4.4 质量评分表 | 检查项 | 通过 | 信号 | |--------|------|------| | 行为模型数量 | 3-7个，每个有来源证据 | <3或>10个 | | 每个模型局限性 | 有明确的失效条件 | 只写优点 | | 执行特征可操作性 | 5-10个，每个带案例 | 模糊/通用 | | 成果验证 | 有承诺vs交付对比 | 只写成功 | | 知行差距分析 | ≥2个矛盾对 | 过于一致（假） | | 知行摩擦诊断 | 脚本可运行，维度个性化 | 无法诊断 | | 主要来源比例 | >50%为P0-P2来源 | 过多二手 | --- ## 阶段5：周期性执行日志（持续优化） ### 日志输出机制 每个生成的skill包含 `logs/execution_log.md`，记录： ``` # 行为skill执行日志 ## 使用记录 | 日期 | 用户输入场景 | 诊断输出 | 用户反馈 | |------|------------|---------|---------| | 2026-05-24 | "我总是不能在压力下做决定" | 摩擦点：决策延迟 | 准确/需调整 | ## 摩擦点趋势 | 摩擦点 | 出现次数 | 严重程度 | 最近一次 | |--------|---------|---------|---------| | 压力下决策延迟 | 5次 | 高 | 2026-05-23 | ## 行为改进跟踪 | 目标 | 开始日期 | 当前状态 | 下次检查 | |------|---------|---------|---------| | 建立48小时决策规则 | 2026-05-20 | 进行中 | 2026-05-27 | ## 模型迭代记录 - [日期] 根据用户反馈，调整B3压力反应模型的权重 ``` **更新频率**：每次使用skill后，用户确认诊断结果时更新日志 --- ## 特色机制：知行摩擦 ### 什么是"知行摩擦" ``` 知行摩擦 = 知道应该做A 但实际做了B 差距的来源是C 例如： - 知道应该长期持有，但实际频繁交易（摩擦：短期情绪驱动） - 知道应该在压力下冷静，但实际立即反应（摩擦：情绪触发 vs 理性延迟） - 知道应该逆向投资，但实际追涨杀跌（摩擦：群体压力 vs 独立判断） ``` ### 个性化诊断说明 知行摩擦诊断不是固定模板，而是**基于目标人物的行为模型动态生成**。 每个生成的skill包含： - 目标人物的行为模型列表（阶段2产出） - 个性化的诊断维度（从行为模型提取） - 针对性的摩擦分析（不是通用模板） 这确保： 1. 诊断维度与目标人物的行为特征高度相关 2. 摩擦分析基于真实研究而非泛泛而谈 3. 用户得到的建议是针对具体差距的具体方案 --- ## 特殊场景处理 ### 历史人物 - 信息源以正史/传记/书信为主，辅以后人研究 - 无法获取量化成果，用定性描述替代 - 行为推断需要更多上下文背景 - 明确标注信息推断成分 ### 当代公众人物 - 优先使用可验证的业绩数据（P0级） - 公开言论作为验证，不作为主要依据 - 特别注意：成功者的"幸存者偏差" - 失败案例同等重要 ### 用户自定义人物 - 用户需提供至少3个具体行为场景 - 用户需说明与目标人物的关系（学习/模仿/超越/避免） - 诊断时会考虑用户的使用目的 --- ## 质量红线（绝不触碰） 1. **不编造行为记录**：没有来源的行为描述不能写入skill 2. **不美化失败**：失败模式同等重要，不能只写成功 3. **不承诺适用性**：明确标注skill的局限性 4. **不替代本人**：免责声明必须明确 5. **不模糊知行**：知道和做到之间的差距必须明确指出 --- ## 示例技能包（已生成，可直接使用） 本引擎已内置两个示例技能包，可直接激活使用： ### 吴恩达（Andrew Ng）· 规模化教育知行顾问 **位置**：`references/andrew-ng-behavior/SKILL.md` **激活方式**： - "用吴恩达的视角分析" - "吴恩达会怎么做" - "AI教育怎么规模化" - "知行摩擦诊断吴恩达" **核心特征**：规模化优先、快速重建、时机节奏感 **适用场景**：AI教育方向、创业时机判断、规模化扩张、职业转型 --- ### 卡帕西（Andrej Karpathy）· 代码即教学知行顾问 **位置**：`references/karpathy-behavior/SKILL.md` **激活方式**： - "用Karpathy的视角分析" - "Karpathy会怎么做" - "CS231n怎么学" - "知行摩擦诊断Karpathy" **核心特征**：代码即教学、最小阻力原则、策略性退出 **适用场景**：深度学习路径、教学方法论、代码学习、职业生涯选择 --- ### 如何使用示例技能包 直接说出触发词即可激活对应顾问，例如： ``` 用户：吴恩达会怎么看待现在的AI教育市场？ → 系统自动激活吴恩达视角，用第一人称回答 用户：我想诊断一下我和Karpathy的知行摩擦 → 系统激活Karpathy，然后运行诊断脚本 ``` --- ### 如何使用本引擎创建新的skill 当用户说"帮我创建XX的知行顾问"时： ``` 1. 阶段0：确认需求（用户输入名字和目的） 2. 阶段1：6个并行Agent研究行为模式 3. 阶段1.5：研究质量汇总 4. 阶段2：行为框架提取 5. 阶段3：生成SKILL.md + 知行摩擦诊断脚本 6. 阶段4：质量验证 7. 阶段5：注册到advisors列表 ``` --- ## 最终声明 > "知行合一"不是方法论，是结果。 > 真正的"知"是能够做到的。 > 此skill的目的不是复制某个人，而是通过研究行为模式， > 识别自己的知行摩擦，从而改进行为。 阳明先生，不是造人，是借镜照己。 🦀


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