# dbskill **Repository Path**: codlogs/dbskill ## Basic Information - **Project Name**: dbskill - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-06-27 - **Last Updated**: 2026-06-27 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # dbskill dontbesilent 商业诊断工具箱。从 12,307 条推文中提炼方法论,做成 21 个 Agent skill。 可在 Claude Code、Codex、Cursor、Trae Solo 等任意支持 skill / system prompt 的 Agent 上使用。 **最新更新:v2.14.3** **v2.14.3 更新**:新增两个内容传播工具。`/dbs-spread` 传播心理解码——用 5 个经典传播学理论分析已有内容为什么能引起共鸣,输出受众情绪底层和聊天室讨论方向。`/dbs-resonate` 文稿共鸣诊断——写完文稿但心里没底时用,专门识别「写得全面但没刺中核心」的问题,给出具体删改建议。 **v2.14.2 更新**:优化 `/dbs-chatroom` 的推荐人物规则。推荐专家时不再靠固定名单或泛名人直觉,改为先判断话题缺什么视角,再选择真正能推进讨论的人;同时明确排除泛财经、泛商业、靠表达和传播出名但判断密度偏弱的人。 **v2.14.1 更新**:修复 `/dbs-content-system` 发布包缺少 `scaffold/root/AGENTS.md`、`CLAUDE.md`、`SOURCE_OF_TRUTH.md` 的问题。`v2.14.0` 新增了正式版内容结构化系统,本版本补齐初始化脚本依赖的根级脚手架文件。 近期几次更新集中在 5 个方向: - 内容工程:新增内容结构化系统,支持把大量本地素材搭成可继续生长的内容资产工程 - Agent 工作台迁移:支持 Grok Build,统一三端迁移语境 - 决策系统:从业务决策记录扩展成通用个人决策系统 - 学习与提问:新增 `dbs-learning`、`dbs-good-question` - 状态管理:补齐 `dbs-save`、`dbs-restore`、`dbs-report` 更完整的历史变更,见 [GitHub Releases](https://github.com/dontbesilent2025/dbskill/releases)。 **作者**:[X](https://x.com/dontbesilent) · [小红书](https://xhslink.com/m/637xuspR4iI) · [抖音](https://v.douyin.com/pRUDhpBqOrc/) **所有内容开放,可以整套装,也可以只拿一部分。知识包、原子库、单个公理,都能单独用。** --- ## 如何安装 dbskill ![demo](demo.gif) #### Claude Code ```bash claude plugin marketplace add dontbesilent2025/dbskill claude plugin install dbs@dontbesilent-skills ``` #### 通用安装方式(适用于 Codex / Claude Code) ```bash npx -y skills add dontbesilent2025/dbskill -g --all ``` #### Trae Solo Trae Solo 一个 zip 装一个 skill。从 [GitHub Releases](https://github.com/dontbesilent2025/dbskill/releases) 下载最新的 `dbskill-版本号.zip`,解压后里面是 21 个独立的 skill zip(每个 zip 解压后根级是 `SKILL.md`),逐个拖进 Trae Solo 的「上传技能」窗口即可。 如果想本地构建,运行 `bash tools/build-skills.sh`,产物在 `dist/skills/`。 ## 付费答疑群 如果你想加入我的付费答疑群,可以扫码查看: ![付费答疑群二维码](docs/paid-qa-group-qrcode.png) 也可以直接打开这个链接: [https://mp.weixin.qq.com/s/V7Dr0-75VYZOLJ6lbT_s0w](https://mp.weixin.qq.com/s/V7Dr0-75VYZOLJ6lbT_s0w) ## 如何更新 dbskill #### Claude Code 插件市场安装的用户 ```bash claude plugin marketplace update dontbesilent-skills claude plugin update dbs@dontbesilent-skills /reload-plugins ``` #### 通过 `npx skills add` 安装的用户 重新运行一次同样的命令即可。安装和更新用的是同一条命令,不需要换成别的写法。 ```bash npx -y skills add dontbesilent2025/dbskill -g --all ``` --- ## 工具箱 ### dbs 诊断工具 | Skill | 做什么 | |---|---| | `/dbs` | 主入口,自动路由到对的工具 | | `/dbs-diagnosis` | 商业模式诊断。消解问题,不回答问题 | | `/dbs-benchmark` | 对标分析。五重过滤,排除噪音 | | `/dbs-content` | 内容创作诊断。五维检测 | | `/dbs-content-system` | 内容结构化系统。把本地大量内容资产搭成一个可持续生长的内容工程 | | `/dbs-hook` | 短视频开头优化。诊断 + 生成方案 | | `/dbs-xhs-title` | 小红书标题公式。75 个爆款公式匹配 | | `/dbs-ai-check` | AI 写作特征识别。22 条特征扫描,只诊断不改 | | `/dbs-slowisfast` | 慢就是快。摩擦建造资产,找到值得慢做的环节 | | `/dbs-action` | 执行力诊断。阿德勒框架(原 dbs-unblock) | | `/dbs-deconstruct` | 概念拆解。维特根斯坦式审查 | | `/dbs-goal` | 目标清晰化。把模糊目标审计成可检查的交付物 | | `/dbs-good-question` 或 `/好问题` | 好问题生成器。把模糊问题改成 Agent 可推理、可批评、可验证的问题说明书 | | `/dbs-decision` 或 `/决策系统` | 个人决策系统。把任何长期跟踪的领域做成本地知识工程,四层结构 + 来源标签 + 隐私模式 | ### 学习工具 | Skill | 做什么 | |---|---| | `/dbs-learning` 或 `/dbs-learn` | 交互式学习。把课题拆成连续文章,根据上一篇反馈生成下一篇 | ### 状态管理三件套 | Skill | 做什么 | | -------------- | -------------------------------------------- | | `/dbs-save` | 把当前诊断的关键结论、否决方向、推荐下一步存到本地。每次新增不覆盖 | | `/dbs-restore` | 拉出上次的存档,下次开新对话也能接着诊断 | | `/dbs-report` | 把多次存档合并成一份带时间索引的 markdown 报告。可分享、可归档 | > **几个关键词** > - **存档**:`/dbs-save` 写到本地的一份诊断状态文件。每次 save 都新增一份,不会覆盖。一个项目下可以攒很多份存档,记录诊断从开始到收尾的全过程。 > - **项目**:用来分隔不同生意的诊断。默认按你当前的目录名隔离——给小红书做的诊断和给线下课做的诊断不会混在一起。 > - **接着上次**:你今天关掉 Claude Code,明天重开。只要还在同一个项目目录里 `/dbs-restore`,就会自动把上次的存档拉回来。 诊断的存档默认放在 `~/.dbs/sessions/{项目名}/`,报告放在 `~/.dbs/reports/{项目名}/`。 ### 决策系统 | Skill | 做什么 | |---|---| | `/dbs-decision` 或 `/决策系统` | 个人决策系统主入口。自动判断是更新状态、立案、回填还是出快照 | | `/决策立案` | 强制进入立案模式(建决策事件文件) | | `/结果回填` | 强制进入回填模式(事件结果落盘) | | `/状态画像` | 生成阶段快照 | 决策项目默认放在 `~/.dbs/decisions/{项目名}/`,加 `--here` 或要求"放在当前项目里"则落到 `{当前目录}/决策/{项目名}/`。 **四层结构**(每层规则不同): - `01_事实/` —— 发生过什么。只追加。 - `02_规律/` —— 看出什么。缓慢追加修正,原段不重写。 - `03_定格/` —— 某时整体什么样。写完不改,新版本另起。 - `04_待解/` —— 还没想清楚的(含决策事件)。完成即清。 每层目录里放一个 `_这层放什么.md`,说明这个目录该记什么,常见误放项有哪些。 **核心机制**: - `我的当前状态.md` 是第一入口,每次对话先读、对话结束先更新 - 来源标签强制(`[本人]` / `[AI 推测]` / `[AI 结论]` / `[AI 关键标注]` / `[AI 元记录]` / `[结果回填]` / `[修正]`) - 概念升级 `02_规律/` 要满足 3 条门槛里的 2 条(出现 3 次 / 解释多事实 / 有工具性) - 隐私模式(init 时问一句决定是否开):强制代号 + git 黑名单提示 - "问什么办 → 拒方案 → 问新的"循环时 AI 停止给方案,写 `[AI 元记录]` ### Agent 基建 | Skill | 做什么 | |---|---| | `/dbs-agent-migration` | Agent 工作台迁移。把任意项目整理成 Claude Code / Codex / Grok 三端一致的 Agent 工作台:审计规则文件、识别真源、统一命名与 bridge | ### 进阶-内容工程模块 | Skill | 做什么 | |---|---| | `/dbs-content-system` | 内容结构化系统。`dbskill` 里的单目录重型模块。先审计内容规模与边界,再建立新工程、复制原始素材、抽取内容单元、生成主题地图与选题装配稿 | ### chatroom 系列 | Skill | 做什么 | |---|---| | `/dbs-chatroom-austrian` 或 `/奥派` | 奥派经济聊天室。哈耶克 × 米塞斯 × Claude 三人对话 | | `/dbs-chatroom` 或 `/定向聊天室` | 定向聊天室。推荐专家或指定人物,多角色对话 + 判官总结 | ### 工具路径图 ![Skill 联动图](docs/skill-link-map.svg) #### 常见主线 ```text diagnosis(方向对不对) ↓ benchmark(找谁模仿) ↓ content(内容怎么做) ``` #### 内容局部优化 ```text content 发现开头问题 → hook(开头怎么优化) content 需要标题 → xhs-title(标题公式) content 想检查 AI 味 → ai-check(AI 写作检测) ``` #### 横向工具 ```text goal(目标本身是空转的,无法驱动行动) slowisfast(任何关键决策阶段:当你在走捷径、贪快、绕开关键摩擦时) action(知道该做什么,但就是做不动) deconstruct(概念模糊,导致判断不成立) chatroom(想先听多个视角,再决定下一步) learning(把一个主题拆成连续学习文章,根据反馈继续推进) decision(把重大决策沉淀成长期资产,支持回填和规律复盘) ``` #### 交互式学习 ```text 选一个课题 ↓ 生成 01.md,并留下学习反馈区 ↓ 用户写反馈 ↓ learning 先读反馈,再生成 02.md ↓ 持续形成自适应学习梯度 ``` #### 状态管理(贯穿所有诊断) ```text 任何诊断 skill 走完有结论 ↓ save(把结论、否决方向、下一步存档到本地) ↓ 下次回来 → restore(把上次的存档拉回来,接着走) ↓ 攒了多份存档 → report(合并出可分享的报告) ``` 诊断走到「问题被消解」「报告输出」「行动方案确定」这类节点时,相关 skill 会主动建议你 `/dbs-save`。后面回来时一句「接着上次」或 `/dbs-restore` 就能继续,不用从头再讲一遍背景。 Skill 之间会自动推荐下一步。比如: - diagnosis 发现方向成立但缺具体路径 → 推荐 benchmark - diagnosis 发现核心卡点是心理或执行 → 推荐 action - diagnosis 发现用户在关键决策上走捷径 → 推荐 slowisfast - diagnosis 发现问题里的概念没定义清楚 → 推荐 deconstruct - diagnosis 发现用户的"问题"其实是个空转目标,原话本身就不能驱动行动 → 推荐 goal - benchmark 找到对标后,进入具体表达和内容执行 → 推荐 content - benchmark 发现用户在模仿路径上贪快 → 推荐 slowisfast - benchmark 发现逃避执行 → 推荐 action - benchmark 发现用户的目标本身就是模糊的,找不到该模仿谁 → 推荐 goal - content 发现开头问题 → 推荐 hook - content 需要起标题 → 推荐 xhs-title - content 检测出 AI 味 → 推荐 ai-check - content 发现内容方法上在走捷径 → 推荐 slowisfast - 用户已经有大量本地内容,想把旧内容变成可复用资产 → 推荐 `dbs-content-system` - action 发现不是执行力问题,而是方法选错了 → 推荐 slowisfast - action 发现用户做不动是因为目标本身就是空转的 → 推荐 goal - deconstruct 拆完概念后发现整句话是空转目标 → 推荐 goal - goal 审计通过但用户做不动 → 推荐 action - goal 审计通过但缺路径 → 推荐 benchmark - goal 审计通过但牵涉具体内容创作 → 推荐 content / hook / xhs-title - goal 审计中发现某个词是伪概念 → 推荐 deconstruct - 用户的问题太松、想判断能不能让 Agent 自动化解决、需要写问题说明书 → 推荐 good-question - good-question 发现问题本身是空转目标 → 推荐 goal - good-question 发现核心概念没定义 → 推荐 deconstruct - good-question 已经生成清楚的商业问题 → 推荐 diagnosis / benchmark / content - 任何阶段如果用户想先听不同视角 → 推荐 chatroom - 任何阶段如果用户用了模糊概念 → 推荐 deconstruct - 用户明确提到 Claude Code、Codex、Grok、`AGENTS.md`、`CLAUDE.md`、skill bridge、工作台迁移、三端统一,或说“我的 Agent 工作台很乱”“帮我统一 Claude 和 Codex 和 Grok” → 推荐 `dbs-agent-migration` - 用户明确提到内容结构化系统、内容资产工程化、主题地图、选题装配,或想把大量本地素材做成一个可持续生长的内容工程 → 推荐 `dbs-content-system` - 用户想系统学习一个主题、继续下一篇、根据学习反馈推进课程 → 推荐 `dbs-learning` - goal / good-question / diagnosis 已经清楚到要进入具体选择与执行 → 推荐 `dbs-decision` - diagnosis / benchmark / content / action / deconstruct / goal 走到有结论的节点 → 推荐 `dbs-save` - 用户说「上次」「之前的」「接着」「续上」 → 推荐 `dbs-restore` - save 累积 ≥3 份存档或用户说「打包」「整理一份」「给合伙人看的」 → 推荐 `dbs-report` --- ## 知识库 dbskill 的知识库是完全开放的。你不需要安装整套 Skill 才能用——可以只拿走你需要的部分。 ### 目录结构 ``` 知识库/ ├── 原子库/ # 结构化知识数据库 │ ├── atoms.jsonl # 4,176 个知识原子(全量) │ ├── atoms_2024Q4.jsonl # 按季度拆分 │ ├── atoms_2025Q1.jsonl │ ├── ... │ └── README.md # 字段说明 │ ├── Skill知识包/ # 提炼后的方法论文档 │ ├── diagnosis_公理与诊断框架.md │ ├── diagnosis_问题消解案例库.md │ ├── benchmark_对标方法论.md │ ├── benchmark_平台运营知识.md │ ├── content_内容创作方法论.md │ ├── content_平台特性与案例.md │ ├── action_心理诊断框架.md │ ├── action_信号案例库.md │ ├── deconstruct_语言与概念框架.md │ ├── deconstruct_解构案例库.md │ ├── decision_决策记录方法论.md │ └── decision_结构与回填规则.md │ └── 高频概念词典.md ``` ### 原子库是什么 每个知识原子是一条从推文中提炼的知识点,结构化为 JSON: ```json { "id": "2024Q4_042", "knowledge": "判断一个生意能不能做,必要条件之一是你能不能说出这个产品的颜色", "original": "判断一个生意能不能做,必要条件之一是你能不能说出这个产品的颜色...", "url": "https://x.com/dontbesilent/status/...", "date": "2024-10-01", "topics": ["商业模式与定价", "语言与思维"], "skills": ["dbs-diagnosis", "dbs-deconstruct"], "type": "anti-pattern", "confidence": "high" } ``` **字段说明:** | 字段 | 说明 | |------|------| | `knowledge` | 提炼后的知识点 | | `original` | 推文原文(≤200 字) | | `topics` | 10 个主题分类(可多选) | | `skills` | 关联的 Skill | | `type` | principle / method / case / anti-pattern / insight / tool | | `confidence` | high / medium / low | ### Skill 知识包是什么 很多 Skill 都配有知识包——通常一份偏方法,一份偏案例。它们是公开的方法论文档,可以单独阅读,也可以作为后续维护时的背景材料。 如果你不安装 Skill,也可以直接读这些 .md 文件。它们是独立的、可读的方法论文档。 ### 怎么在你自己的项目里用 **场景 1:给你的 AI 加商业诊断能力** 把 `知识库/Skill知识包/diagnosis_公理与诊断框架.md` 的内容粘贴到你的 system prompt 里。你的 AI 就有了 6 公理 + 消解漏斗。 **场景 2:做 RAG 知识库** 把 `知识库/原子库/atoms.jsonl` 导入你的向量数据库。4,176 条结构化知识点,自带主题标签,天然适合检索。 **场景 3:只要案例** 只看 `type: "case"` 或 `type: "anti-pattern"` 的原子。大约 700+ 条真实商业案例和反面案例。 **场景 4:做 chatbot** 用 Skill 知识包里的方法论作为 system prompt,用原子库做 RAG 增强。不需要安装 Claude Code。 **场景 5:学习和研究** 按 `topics` 过滤,只看你感兴趣的领域。比如 `topics` 包含 `"心理与执行力"` 的有 296 条。 --- ## 许可证 本项目采用 [CC BY-NC 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) 许可证。 - 个人使用、学习、研究、非商业项目:不需要署名,不需要申请 - 公开发布衍生作品(文章、工具、课程等):请注明来源 - 商业用途:需要单独授权,请联系作者