Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
206 lines (144 loc) · 6.37 KB

README.md

File metadata and controls

206 lines (144 loc) · 6.37 KB

dbskill

dontbesilent 商业诊断工具箱。从 12,307 条推文中提炼方法论，做成 Claude Code skill。

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。

v2.2 更新

新增：

  • /chatroom-austrian 或 /奥派 - 奥派经济聊天室（哈耶克 × 米塞斯 × Claude 三人对话）

优化：

  • 完善 skill 联动：诊断工具遇到哲学问题推到聊天室，聊天室讨论完推回诊断工具

v2.1 更新

新增：

  • /dbs-hook - 短视频开头优化（诊断内容质量 + 生成 10+ 条开头方案）

优化：

  • /dbs-unblock 重命名为 /dbs-action（执行力诊断，更直观）
  • 更新 skill 协作链路（dbs-content 可推荐 dbs-hook）

v2 更新

  • 知识库重建：从 12,307 条推文中提取 4,176 个知识原子，替代旧的推文堆叠。每个原子有主题标签、Skill 关联、类型分类和置信度评分
  • 内联案例：每个 Skill 新增 3 个正面案例 + 2 个反面案例，直接写在 SKILL.md 里，不依赖外部文件也能用
  • Skill 知识包：10 个提炼后的方法论文档，按 Skill 需求组织（不再是按学科分类的推文堆叠）

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-hook 短视频开头优化。诊断 + 生成方案
/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

chatroom 系列

Skill 做什么
/chatroom-austrian 或 /奥派 奥派经济聊天室。哈耶克 × 米塞斯 × Claude 三人对话 ⭐ 新增

工具

Skill 做什么
/dbskill-upgrade 升级 dbskill 到最新版本

工作流

diagnosis（商业模式对不对）
    ↓
benchmark（找谁模仿）
    ↓
content（内容怎么做）
    ↓ 发现开头问题
hook（开头怎么优化）
    ↓
action（做不动怎么办）

deconstruct（随时拆概念）

Skill 之间会自动推荐下一步。比如：

  • diagnosis 发现心理问题 → 推荐 action
  • content 发现开头问题 → 推荐 hook
  • benchmark 发现逃避执行 → 推荐 action

安装

npx skills add dontbesilent2025/dbskill

或手动：

git clone https://github.com/dontbesilent2025/dbskill.git /tmp/dbskill && cp -r /tmp/dbskill/skills/dbs* ~/.claude/skills/ && rm -rf /tmp/dbskill

安装后在 Claude Code 中输入 /dbs 即可。

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
│
└── 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：

{
  "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

每个 Skill 有 2 个知识包——一个是框架方法论，一个是案例库。Skill 运行时会读取这些文件作为深度参考。

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 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

作者