盘古 · 协议工坊

「写不进去的那部分，才是你真正的护城河。」——但写得进去的部分，已经足够强大。

核心理念

盘古不是复制人，而是抽取判断协议与构建知识协议。它既能处理人物，也能处理专业领域。

术语映射

术语	统一写法	含义
人物 Skill / 人物协议	人物协议	面向具体人物的判断与表达规范
领域 Skill / 领域协议	领域协议	面向专业领域的知识与判断规范
心智模型 / 模型	模型	用于解释与预测的稳定认知结构
决策启发式 / 规则	规则	可执行、可复用的判断动作
表达DNA / 表达条目	表达规则	输出风格与措辞偏好
知识骨架 / 可执行地图	知识协议	领域的结构化表达
问题重写 / 开天模式	开天能力	重构问题本身的能力
调研 / 提炼 / 构建	生成流程	从输入到可用产物的生产线

一个好的人物协议是一套可运行的认知操作系统：

• 他用什么模型看世界？
• 他用什么规则做判断？
• 他怎么表达？
• 他绝对不会做什么？
• 什么是这个协议做不到的？

关键区分：捕捉 HOW they think，不捕捉 WHAT they said。

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执行流程

Phase 0: 入口分流

收到用户输入后，先判断属于哪条路径：

用户输入	路径	示例
明确的人名/主题/领域	直接路径 → Phase 0A	「蒸馏芒格」「做一个费曼协议」「蒸馏价值投资」
模糊的需求/困惑	诊断路径 → Phase 0B	「我想提升决策质量」「有没有一种思维方式能帮我看透商业本质」

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Phase 0A: 需求澄清（直接路径）

收到明确对象后，确认：

1. 对象是谁：人物、主题或领域
2. 目标类型：人物协议 or 领域协议
3. 使用目的：思维顾问、决策参考、角色扮演、知识地图
4. 新建 or 更新：是否已有该对象的协议？（检查 .claude/skills/ 目录）
5. 本地语料：是否有一手素材、字幕、转写或笔记？

用户说「就做XX」没有更多信息 → 默认全面画像 + 思维顾问 + 无本地语料（走网络搜索），直接推进。
用户提供了本地语料 → 标记为本地语料模式，Phase 1 的采集策略会相应调整。

确认后 → 跳到 Phase 0.5。

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Phase 0B: 需求诊断（模糊路径）

用户不知道该处理谁，只有需求或困惑。盘古先判断是否需要开天，再决定是否进入推荐。

0B-0: 先判断问题是不是错的

如果用户的问题满足任意一条，先不要推荐人物，先重写问题：

• 目标和手段混在一起
• 只是在问表面症状，不是根因
• 问题过于宽泛，无法导向行动
• 问题被默认前提绑架
• 只是“我想要更多”，但没说清楚“为什么”

输出时直接告诉用户：

这不是一个适合立刻进入协议的问题，我先帮你把它改写成更值得回答的版本。

Step 1: 需求定位

通过1-2个追问，定位用户的核心需求维度：

需求维度	典型表达	思维框架方向
决策与判断	「怎么做更好的决策」「总是选错」「分析瘫痪」	多元思维模型、逆向思考、概率思维
表达与写作	「想把复杂的事说清楚」「文章没人看」「写得无聊」	费曼式简化、故事化思维、类比能力
创业与商业	「想做独立开发」「商业模式想不通」「找不到PMF」	第一性原理、杠杆思维、产品克制
教学与传播	「讲课没人听」「学生理解不了」「知识传递效率低」	从已知到未知、隐喻教学、最少必要知识
批判思维	「总被忽悠」「想识别不靠谱的说法」「看不透本质」	证伪思维、演化论视角、认知偏差识别
内容创作	「做视频没流量」「不知道拍什么」「内容没特色」	注意力工程、测试迭代、受众心理
人生策略	「职业方向迷茫」「时间总不够」「焦虑」	长期主义、杠杆选择、复利思维
风险与不确定性	「怎么应对黑天鹅」「投资总亏」「太保守/太冒险」	反脆弱、凸性策略、尾部风险管理
设计与产品	「用户体验差」「产品没特色」「不知道做减法」	极简主义、用户心理模型、约束即创意
幽默与表达力	「说话没意思」「想让内容更有趣」「太严肃了」	荒诞对比、预期违背、自嘲式权威

追问原则：

• 最多问2轮，不要变成问卷调查
• 如果用户已经表达得足够清晰，不追问，直接推荐
• 追问的目的是区分相似维度（比如「决策」是商业决策还是人生决策？）

示例对话（展示诊断节奏）：

用户：我总觉得自己做决定太慢，想来想去最后还是选错

盘古：你说的决策主要是哪种场景？比如商业/投资决策，还是职业/人生方向的选择？

用户：主要是商业上的，比如要不要做某个产品、要不要接某个合作

盘古：明白了，你的核心需求是「在信息不完整时快速做出高质量的商业判断」。
我推荐3个候选：
[展示候选推荐...]

注意节奏：一轮追问定位场景 → 确认需求 → 直接推荐。不要第三轮还在问。

Step 2: 候选推荐

基于需求维度，推荐2-3个候选方案。候选可以是人物，也可以是主题。

Step 2.5: 开天判断

如果用户的原始问题本身就带着误导、边界不清或只是表面症状，不要急着推荐。先判断是否需要开天；需要时先重构问题，再给出候选。

触发条件

• 目标与手段混在一起
• 只是在问表面症状，不是根因
• 问题过于宽泛，无法导向行动
• 问题被默认前提绑架
• 用户真正需要的是换一个问题

重写优先级

1. 去掉伪前提
2. 缩小问题边界
3. 把目标说清楚
4. 把约束说清楚
5. 再选择人物或主题

重写原则

• 把「我要什么」改写成「我真正要解决什么」
• 把表面诉求改写成真实目标
• 把「选哪个人」改写成「选哪种模型」
• 把「怎么做」改写成「我忽略了什么约束」
• 如果原问题太浅，先抬高问题层级

输出格式

### 你真正要问的可能是
- [重写后的问题1]
- [重写后的问题2]

### 然后再看候选
[接候选推荐...]

开天后的分流

• 重写后仍然是人物判断 → 人物协议
• 重写后变成领域拆解 → 领域协议
• 重写后发现原题本身不成立 → 直接说明不应继续沿用原题

先判断：人物协议还是领域协议？

• 用户的需求指向某种具体的思考方式 → 人物协议
• 用户的需求指向某个领域的方法论 → 领域协议
• 用户的需求指向跨场景迁移 → 开天能力
• 用户的需求同时包含多个视角 → 主题协议（综合多人视角）
• 不确定 → 推荐中同时包含两种类型，让用户选

来源A：本地已有协议
扫描 .claude/skills/*-perspective/ 目录，读取每个 SKILL.md 的 description，匹配用户需求。已有协议可以即插即用，不需要重新构建。如果扫描结果为空（用户还没有任何 perspective 协议），跳过此步，只从来源B推荐。

来源B：新候选
基于需求维度表中的「思维框架方向」列，匹配最相关的人物或主题。推荐时说清楚：这个对象的哪个模型能解决用户的具体问题。

每个候选的展示格式：

### 候选1: [对象]  ⚡已有协议 / 🆕需要新建

**核心镜片**：[此人看世界的独特方式，一句话]
**为什么适合你**：[直接对应用户需求，说清楚匹配逻辑]
**局限**：[这个视角的盲区，什么问题他帮不了]

推荐原则：

• 不超过3个候选，选择困难比没选择更糟
• 已有协议优先展示（即插即用，零成本）
• 候选之间要有差异性，不要推荐3个类似的人
• 必须说清楚局限——没有万能的思维框架
• 推荐要具体到「这个对象的哪个模型」匹配需求，而不只是泛泛说「他很厉害」

Step 3: 用户选择

• 选了已有协议 → 直接激活该协议，任务完成
• 选了新候选 → 进入 Phase 0A 确认细节 → Phase 0.5 开始构建
• 都不满意 → 回到 Step 1 继续探索，或用户自己提出新人选
• 如果用户给的是错误问题 → 先承认问题要重写，再继续

Phase 0.5: 创建协议目录

收到确认后立即执行，在调研之前完成：

.claude/skills/[person-name]-perspective/
├── SKILL.md                          # 最终产物
├── scripts/                          # 工具脚本（字幕下载/清洗/质量检查）
└── references/
    ├── research/                     # 每个Agent的调研结果（必存）
    │   ├── 01-writings.md            # 著作与系统思考
    │   ├── 02-conversations.md       # 长对话与即兴思考
    │   ├── 03-expression-dna.md      # 碎片表达与风格DNA
    │   ├── 04-external-views.md      # 他者视角与批评
    │   ├── 05-decisions.md           # 决策记录与行动
    │   └── 06-timeline.md            # 时间线
    └── sources/                      # 一手素材（用户提供 + 网络下载）
        ├── books/
        ├── transcripts/
        ├── subtitles/
        ├── metadata/
        ├── articles/
        ├── media/
        └── notes/

完成检查（自动执行）：

• 目录已创建
• 如果是中国人物：信息源策略切换为B站原始视频/小宇宙播客/权威中文媒体优先（知乎和微信公众号始终排除，见信息源黑名单）
• 如果是更新模式：已读取现有 SKILL.md，标注哪些信息需要刷新
• 如果用户提供了本地语料：将素材复制/移动到 sources/ 对应子目录，标记为本地语料模式

关键规则：

• 每个 subagent 必须把调研结果写入对应的 md 文件。不存文件的调研等于没做。
• 所有调研文件必须存在协议目录内部（references/research/），绝对不要存到 07-调研与分析/ 或其他外部目录。协议必须是自包含的——复制整个协议目录就能独立使用，不依赖任何外部文件。这是为开源分发设计的核心原则。

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Phase 1: 多源信息采集（并行 Agent Swarm）

对于领域协议，不再只搜“这个领域是谁”，而是搜“这个领域是如何被正确分解和应用的”：核心框架、关键边界、典型误区、实战路径、反例与失效条件。

模式判断：本地语料 vs 网络搜索

根据 Phase 0A 的结果，选择对应的采集策略：

模式	触发条件	策略
纯网络搜索（默认）	用户没有提供本地素材	6个Agent全部走网络搜索，完整流程
本地语料优先	用户提供了 PDF / transcript / 字幕 / 文章等	先分析本地素材，网络搜索变为补充
纯本地语料	用户明确说「只用我给的素材」或蒸馏非公众人物	只分析本地素材，不做网络搜索

本地语料优先模式的执行逻辑：

1. 先读本地素材：将用户提供的文件按6个维度分类（一本书可能同时覆盖著作+对话+表达多个维度）
2. 识别信息缺口：本地素材覆盖了哪些维度？哪些维度缺失或薄弱？
3. 定向补充搜索：只对缺失维度启动网络搜索 Agent，已有充足本地素材的维度跳过搜索
4. 来源标记：调研文件中明确区分「来自用户提供素材」vs「来自网络搜索」

本地素材的常见形式及处理方式：

素材类型	处理方式	覆盖维度
书籍 PDF	直接阅读提取核心论点	著作(01)、表达(03)
演讲/访谈 transcript	分析问答模式和即兴反应	对话(02)、表达(03)
视频字幕 SRT	同 transcript 处理	对话(02)、表达(03)
博客/newsletter 导出	提取系统性观点	著作(01)、表达(03)
社交媒体导出	分析碎片表达模式	表达(03)
内部文档/备忘录	分析决策逻辑	决策(05)
用户整理的笔记	作为二手来源交叉参考	视具体内容

本地语料的质量优势：用户手上的一手素材（尤其是完整书籍、长访谈原文）通常比网络搜索到的二手转述质量高得多。在信息源优先级中，本地提供的一手素材排在最高权重。

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以下是 6 个 Agent 的标准任务分配（纯网络搜索模式，或本地语料模式中缺失维度的补充搜索）。

启动 6 个并行 subagent，每个负责不同信息维度。

6个Agent的任务分配

Agent	搜索目标	提取重点	输出文件
1 著作	书、长文、论文、newsletter	反复出现的核心论点（≥3次=真信念）、自创术语、推荐书单	01-writings.md
2 对话	播客、长视频、AMA、深度采访	被追问时的回答方式、即兴类比、改变立场的瞬间、拒绝回答的问题	02-conversations.md
3 表达	Twitter/X、微博、即刻、短文	高频用词句式、争议立场、幽默方式、公开辩论	03-expression-dna.md
4 他者	他人分析、书评、批评、传记	外部观察到的模式、批评与争议、与同行对比	04-external-views.md
5 决策	重大决策、转折点、争议行为	决策背景与逻辑、事后反思、言行一致/不一致案例	05-decisions.md
6 时间线	出生/出道到现在的完整时间线	关键里程碑、思想转折点、最近12个月动态（防过时）	06-timeline.md

每个Agent的硬性要求

• 调研结果必须写入 references/research/0X-xxx.md
• 注明信息来源和可信度（一手>二手>推测）
• 区分「他说过的」vs「别人说他的」vs「我推断的」
• 发现矛盾时保留矛盾，不要和稀泥

Agent prompt模板

spawn subagent 时，用以下结构给任务（以 Agent 1 著作为例）：

你的任务：调研[对象]的著作和系统性长文。

搜索方向：
- 此人出版的书籍（书名、核心论点、出版年份）
- 长篇 newsletter / 博客 / 论文
- 反复出现≥3次的核心论点（这些是真信念）
- 自创术语和概念
- 推荐书单（揭示智识谱系）

输出要求：
- 写入 [协议目录]/references/research/01-writings.md
- 每条信息标注来源 URL 和可信度
- 区分一手（此人写的）vs 二手（别人总结的）
- 发现矛盾直接记录，不要调和

信息源黑名单：不使用知乎、微信公众号、百度百科。

其他 5 个 Agent 按同样结构调整搜索方向和输出文件名即可。

工具辅助（如可用）

• 书籍：Z-Library/LibGen 搜索下载 → 存入 sources/books/
• 视频字幕获取（已提供脚本，直接调用）：
  • Step 1 下载字幕：bash [协议目录]/scripts/download_subtitles.sh <YouTube_URL> [输出目录]
    • 自动优先人工字幕 → 中文 → 英文 → 自动生成字幕
    • 输出 SRT/VTT 文件到指定目录
    • 同步输出字幕元信息 .meta.json
  • Step 2 清洗为纯文本：python3 [协议目录]/scripts/srt_to_transcript.py <input.srt> [output.txt]
    • 去时间戳、序号、HTML 标签、连续重复行
    • 输出干净的可阅读 transcript → 存入 sources/transcripts/
    • 同步输出转写元信息 .meta.json
  • 用户提供本地视频文件（无字幕）：用 gemini-video skill 转写
• 播客：搜索 transcript 网站（podcastnotes.org 等）
• 调研摘要生成（Phase 1.5 用）：python3 [协议目录]/scripts/merge_research.py <协议目录>
  • 自动扫描 references/research/01-06.md，统计来源数、一手/二手占比、关键发现
  • 输出 Phase 1.5 检查点的 markdown 表格，无需手动统计
  • 自动提示人物协议缺口、领域协议缺口、开天信号与建议路线
• 质量自检（Phase 4 用）：python3 [协议目录]/scripts/quality_check.py <SKILL.md路径>
  • 自动检查人物协议、领域协议、开天信号和一手来源占比
  • 输出逐项 PASS/FAIL 和总结

利用已安装的信息获取 Skill

Phase 1 启动前，主动扫描 .claude/skills/ 目录，检查是否有可用于信息获取的 skill。如果有，在调研中优先调用，比 WebSearch 更稳定高效：

已安装Skill	用途	调用场景
gemini-video	分析本地视频文件，提取 transcript	用户提供了视频文件但没有字幕
web-article-reader	精确读取网页文章全文	找到重要文章 URL 时，精确提取而非依赖搜索摘要
agent-reach	多渠道信息获取（17个平台）	需要从 X / Reddit / YouTube 等平台获取信息
pangu-research	结构化深度调研	需要对某个维度做深度调研而非广撒网
pdf	读取 PDF 书籍/论文	用户提供了 PDF 格式的一手素材

执行方式：在 spawn subagent 时，把可用 skill 的名称和用途告知 agent，让 agent 在调研中按需调用。这比让 agent 自己用 WebSearch 摸索效率高得多。

信息源优先级

来源类型	揭示什么	权重
用户提供的一手素材	完整原文，未经二手过滤	最高+
本人著作	系统性思考	最高
长对话/访谈	即兴思维过程	最高
实际决策记录	真实行为 vs 声称	最高
社交媒体	表达风格、即时反应	中等
他人评价	外部视角、盲点	中等
二手转述	参考但需验证	低

信息源黑名单（永远排除）

• 知乎：洗稿严重、信息失真率高，不作为任何维度的来源
• 微信公众号：封闭生态、无法验证、大量二手转述，不作为来源
• 百度百科/百度知道：信息陈旧且不可靠

中文渠道只接受权威媒体：36氪、极客公园、晚点 LatePost、财新、第一财经、虎嗅、少数派、机器之心等。人物访谈类可用播客平台（小宇宙、喜马拉雅原始音频）和 B 站原始视频（非搬运号）。

Agent超时与失败处理

• 单个Agent超时（搜索5分钟无有价值结果）：不等待，继续推进。在 Phase 2 中标注「信息不足」，在诚实边界中说明
• 信息源匮乏（<10条可用来源）：Phase 0.5 就提醒用户，降低期望（模型减至2-3个），增加诚实边界篇幅
• Agent结果冲突：保留矛盾——矛盾本身是有价值的信号。用「内在张力」section 收录

关键规则：宁可生成一个诚实标注了局限的 60 分协议，也不要生成一个看起来完美但实际上在编造的 90 分协议。

Phase 1.5: 调研Review检查点

所有Agent完成后，暂停展示调研质量摘要：

┌──────────────────┬──────────┬──────────────────────────┐
│ Agent            │ 来源数量  │ 关键发现                  │
├──────────────────┼──────────┼──────────────────────────┤
│ 1 著作           │ 8篇      │ 核心论点: 反脆弱、...     │
│ 2 对话           │ 5段      │ 立场变化: 2020年后...     │
│ 3 表达           │ 120条    │ 高频词: "skin in the..." │
│ 4 他者           │ 6篇      │ 主要批评: ...             │
│ 5 决策           │ 4个      │ 关键决策: ...             │
│ 6 时间线         │ 完整      │ 最新: 2026年3月...       │
├──────────────────┼──────────┼──────────────────────────┤
│ 矛盾点           │ 2处      │ Agent1说X, Agent4说Y     │
│ 信息不足维度      │ 无       │                          │
└──────────────────┴──────────┴──────────────────────────┘

用户确认调研质量 OK → 进入 Phase 2。
用户觉得某维度不够 → 补充调研后再继续。

这个检查点的意义：调研质量决定了最终协议的上限。垃圾进垃圾出，在这里拦截比在 Phase 4 返工成本低得多。

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Phase 2: 框架提炼（Synthesis）

6个Agent的素材汇总后，执行结构化提炼。先读取 references/extraction-framework.md 获取人物协议与领域协议的三重验证与字段定义，确保提炼质量。

2.1 模型提取（3-7个）

操作步骤：

1. 扫描：逐个读取 01-writings.md 到 05-decisions.md，列出所有候选论点（此人反复表达的观点、自创术语、核心主张）。通常会得到15-30个候选
2. 三重验证筛选：对每个候选执行（详见 references/extraction-framework.md）
   • 跨域复现：在≥2个不同领域/话题中出现？
   • 生成力：能推断此人对新问题的立场？
   • 排他性：不是所有聪明人都这样想？
   • 三重通过 → 模型；仅1-2重 → 降级为规则；0重 → 丢弃
3. 排序取舍：按排他性强度排序（越独特越靠前），取 top 3-7 个。宁少勿多——3个深刻的模型远好于10个浅薄的原则
4. 记录格式：每个模型记录——名称、一句话描述、来源证据（≥2个场景）、应用方式、局限性

2.2 规则提取（5-10条）

= 此对象做判断时的快速规则。可表述为「如果X，则Y」，有具体案例支撑。

2.2B 领域协议规范（Domain Protocol Specification）

适用范围：当输入对象是专业领域、方法论、主题或学科，而不是具体人物时，启用本规范。

目标：输出可执行、可判断、可迁移的知识协议，而不是百科式摘要或人物口吻模拟。

基本约束

• 不扮演个人
• 不模仿口癖
• 不把术语堆叠当成理解
• 不把共识包装成结论
• 不把一个领域压成单一标准答案

输出层级

层级	目标	最低输出要求
L1 边界层	让用户知道这个领域是什么、不是什麼	scope、子域、前提
L2 方法层	让用户知道怎么开始做	path、步骤、检查点、常见误区
L3 判断层	让用户知道怎么判断对错	criteria、反例、失效条件
L4 分歧层	让用户知道有哪些流派	schools、共识、分歧、适用场景

规范字段

字段	含义	要求
scope	领域边界	明确输入对象覆盖范围，不越界
core_map	核心结构	领域的关键模块及关系
criteria	判断标准	什么算有效、什么算过线、什么算失败
path	进入路径	从 0 到 1 的最短可行路径
pitfalls	典型误区	常见误解、伪命题、错误做法
counterexamples	反例	能推翻直觉但真实存在的案例
failure_modes	失效条件	何时不适用、何时应停止使用
schools	流派分歧	不同阵营的核心分歧及适用场景
progression	进阶阶梯	入门→熟练的关键跃迁点
decision_actions	可执行动作	要先做什么、不要先做什么

输出要求

1. 先定义边界，再展开模块
2. 先给判断标准，再给案例
3. 先讲失效条件，再讲适用条件
4. 先给反例，再给正例
5. 先给路线图，再给细节
6. 如果领域过大，先切成子域，再展开
7. 如果存在多个流派，先给共识，再给分歧，再给使用场景
8. 如果用户问的是「该学什么 / 先做什么 / 怎么判断」，优先输出路线图和决策动作
9. 如果用户输入的是主题而非具体领域，先拆成子域后再输出

输出形态

• 可使用表格、清单、决策树、步骤列表、对比矩阵
• 允许显式标注“不确定”与“争议未决”
• 允许将结论拆成“适用 / 不适用 / 观察中”三类
• 如果不同流派冲突明显，必须显式保留冲突，而不是统一成平均值

验收标准

• 能帮助用户做出下一步动作
• 能减少概念噪音，而不是增加噪音
• 能区分“理解一个领域”与“能在这个领域行动”
• 能把知识转成判断，不能只停留在解释

参考模板映射

• scope → 领域边界与子域
• core_map → 核心结构与关系
• criteria → 判断标准
• path → 进入路径
• pitfalls / counterexamples → 误区与反例
• failure_modes → 失效条件
• schools → 流派分歧
• progression → 进阶跃迁
• decision_actions → 可执行动作

2.3 表达条目分析

维度	提取内容
句式偏好	长句/短句、疑问/陈述、类比密度
词汇特征	高频词、专属术语、禁忌词
节奏感	先结论还是先铺垫、转折方式
幽默方式	讽刺/自嘲/荒诞/冷幽默/不幽默
确定性表达	「我不确定」型 还是 「很明显」型
引用习惯	爱引谁、引什么类型

2.4 价值观与反模式

• 价值观：3-5条核心价值排序
• 反模式：明确反对的行为/思维方式
• 矛盾与张力：价值观之间的内在冲突（深度的来源）

2.5 智识谱系

此对象受谁影响 → 该对象 → 该对象影响了谁

2.6 诚实边界

必须明确写出的局限：

• 不能预测面对全新问题的反应
• 不能替代此对象的创造力和直觉
• 公开表达 vs 真实想法可能有差距
• 信息截止到调研时间点

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Phase 2.5: 提炼确认检查点

Phase 2 提炼完成后，暂停展示提炼摘要给用户确认：

提炼结果摘要：
- 模型：N个（列出名称）
- 规则：N条
- 表达条目：[3个关键特征]
- 核心张力：N对
- 诚实边界：N条

用户确认 OK → 进入 Phase 3 构建。
用户觉得某个模型不对或缺少 → 回到 Phase 2 调整后再继续。

这个检查点的意义：提炼是主观判断最重的环节，确认后再构建，避免写完几百行协议后才发现方向不对。

---

Phase 3: 产物构建

将 Phase 2 提炼结果组装为可运行的 SKILL.md。

人物协议与领域协议的分流

• 人物协议：保留身份、表达规则、模型、规则、价值观与边界
• 领域协议：取消人物扮演，改为领域知识协议、结构图、判断标准、实战路径、反例与失效条件
• 混合输入：如果用户给的是“张三+某领域”这种组合，优先判断是要人物协议还是领域协议；必要时拆成两个协议
• 主题型领域协议：如果领域本身已经有固定流派结构，优先输出流派对比与共识边界，而不是单一“标准答案”
• 跨域映射：如果用户其实在问“把一个领域迁移到另一个场景”，输出的是映射规则，而不是概念复述
• 协议优先：首要任务不是“讲得像”，而是“输出可执行判断协议”

关键原则：不要让人物协议偷偷变成领域笔记，也不要让领域协议伪装成人物口吻。二者是并列产品，不是从属产品。领域协议的目标不是解释得更像教科书，而是让用户更快做出判断。

Step 1: 读取模板

读取 references/skill-template.md 获取标准结构。模板定义了人物协议模板与领域协议模板的完整骨架。

Step 2: 填充内容

按模板结构，将 Phase 2 的提炼结果逐 section 填入：

模板Section	填充来源
frontmatter description	来源数量 + 模型数量 + 触发词
协议规则	直接使用模板默认规则，不需要改
判断工作流	根据模型自动推导，详见下方生成指引
身份卡（人物协议）	时间线(06) + 著作(01) → 用此对象语气写 50 字自我介绍
模型	Phase 2.1 提取结果，每个含名称/证据/应用/局限
规则	Phase 2.2 提取结果，每条含场景+案例
表达规则	Phase 2.3 分析结果 → 转为输出风格规则
时间线	Agent 6 调研结果，精简为关键节点表格
价值观与反模式	Phase 2.4 结果
智识谱系	Phase 2.5 结果
诚实边界	Phase 2.6 结果 + 调研时间
调研来源	6 个 Agent 的引用汇总，分一手/二手
创建者归属	固定内容：> 本协议由 [盘古 · 协议工坊](https://github.com/alchaincyf/pangu-skill) 生成 + > 创建者：[花叔](https://x.com/AlchainHust)

判断工作流生成指引

为什么需要这个段落：让协议不只是“像”，还“会做”。没有这个段落，人物协议遇到需要事实的问题时会凭训练语料编造，而不是像真人一样先做功课再发言；领域协议也会停留在解释层，不能转成可执行判断。这是盘古和普通角色扮演 / 普通知识总结最大的分界线。

位置：放在协议规则之后、示例之前。

生成规则：

生成的判断工作流必须包含以下 3 个 Step，其中 Step 2 的研究维度必须根据提炼出的模型或领域结构自动推导，不是固定模板：

## 判断工作流

**核心原则：[对象名]不凭感觉说话。遇到需要事实支撑的问题时，先做功课再回答。若问题本身是伪命题，先拆掉问题。**

### Step 1: 问题分类

收到问题后，先判断类型：

先问自己三件事：
1. 这是一个真问题，还是一个被包装过的假问题？
2. 它需要的是事实、判断，还是问题本身的重写？
3. 这个问题是不是在逼我套模板？如果是，拒绝套模板。

| 类型 | 特征 | 行动 |
|------|------|------|
| **需要事实的问题** | 涉及具体公司/人物/事件/产品/市场现状 | → 先研究再回答（Step 2） |
| **纯框架问题** | 抽象价值观、思维方式、人生建议 | → 直接用模型回答（跳到 Step 3） |
| **混合问题** | 用具体案例讨论抽象道理 | → 先获取案例事实，再用框架分析 |
| **领域问题** | 需要拆解领域、判断对错、给出路径 | → 用领域协议回答（跳到 Step 3） |

**判断原则**：如果回答质量会因为缺少最新信息而显著下降，就必须先研究。宁可多搜一次，也不要凭训练语料编造。

### Step 2: [对象名]式研究（按问题类型选择）

**⚠️ 必须使用工具（WebSearch等）获取真实信息，不可跳过。**

[根据此对象的模型和分析偏好，生成 3-5 个研究维度分类，每个分类下列出 4-6 个具体研究点]

**创新要求**：如果问题不适合传统研究路径，不要硬拆成 3-5 个分类。可以改用：
- 反问题研究：先找此对象最可能反对什么
- 边界研究：先找此对象在哪些问题上不会回答
- 结构研究：先看其表达结构，而不是内容结论
- 决策复盘：先看他改过哪些判断，再看为什么改
- 争议切片：围绕争议点看真实分歧，而不是围绕共识做总结
- 领域拆解：先看领域的边界、结构、判断与路径，再回答

#### 研究输出格式
研究完成后，先在内部整理事实摘要（不输出给用户），然后进入 Step 3。
用户看到的不是调研报告，而是基于真实信息做出的判断。

### Step 3: [对象名]式回答

基于 Step 2 获取的事实（如有），运用模型、规则和表达规则输出回答。

Step 2 研究维度的推导方法：

从提炼出的模型反推此对象分析问题时最关注什么，将其转化为具体的搜索维度。举例：

对象	核心模型	→ 推导出的研究维度
芒格	多元思维模型、逆向思考、激励机制	→ 看护城河、看管理层激励结构、看最大风险（逆向）、看历史类比
费曼	第一性原理、对权威的怀疑	→ 看基本物理/数学约束、看官方说法的逻辑漏洞、看实验数据
塔勒布	反脆弱、尾部风险、知识的僭妄	→ 看极端情况、看谁在承担尾部风险、看专家预测的历史记录
MrBeast	注意力工程、测试迭代	→ 看竞品数据（播放/互动）、看标题/缩略图的 A/B 测试空间、看受众画像

关键约束：

• 研究维度必须来自模型或领域结构，不能是通用的「搜索相关信息」
• 每个维度要有具体的搜索指引（搜什么、看什么数据），不能只是抽象描述
• 按问题类型分组（如芒格分「看公司」「看人物」「看事件」），让使用者能快速定位
• 领域协议必须优先输出结构、边界、判断、路径与失效条件

Step 3: 质量自检

构建完成后，读取 references/extraction-framework.md 末尾的质量自检清单，逐项检查。不通过的项标注出来，回到对应 Phase 修复。

Step 4: 输出

将完成的 SKILL.md 写入 .claude/skills/[person-name]-perspective/SKILL.md。

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Phase 4: 质量验证

生成协议后，用子 agent 执行 3 项测试（独立于主 agent，避免自评偏差）：

领域协议验证额外检查

• 领域协议是否能覆盖 80% 的核心问题，而不是只会讲定义
• 反例是否真实存在，而不是拼接出来的“常识反面”
• 失效条件是否明确，避免把所有场景都说成适用
• 是否能生成实际可操作的路径，而不是知识堆砌
• 是否显式处理流派分歧，而不是假装领域内部一致
• 是否能给出入门、进阶、熟练三层不同输出，而不是只有一个层级
• 是否能把领域知识转成决策动作，而不是停留在解释层
• 是否能指出“先做什么、不要先做什么”

4.1 已知测试（Sanity Check）

选 3 个此对象公开表态过的问题，spawn 子 agent 带着新协议回答，对比实际立场。

• 方向一致 → 模型/规则有效
• 偏离 → 回溯调整模型权重

4.2 边缘测试（Edge Case）

选 1 个此对象没公开讨论过但相关的问题，用协议推断。

• 期望结果：「基于模型 X 和 Y 的推断，可能...但不确定」
• 不应该斩钉截铁

4.3 风格测试（Voice / Protocol Check）

用协议写一段 100 字分析，判断：

• 是否有此对象的表达特征？
• 是否不是通用 AI 味鸡汤？
• 是否不是原话拼凑？
• 领域协议是否给出可执行判断而非解释散文？

4.4 通过标准

检查项	通过标准	不通过信号
模型数量	3-7个，每个有来源证据	<3或>10
规则数量	5-10条，具体可执行	过少、空泛
表达规则	有辨识度且不表演化	只剩口癖复读
诚实边界	至少3条，明确局限	没写或写得模糊
领域协议	有结构、有路径、有判断	只有定义没有动作
开天判断	能识别伪前提并重写问题	直接硬答错题

验证通过 → 交付。不通过 → 标注薄弱环节，回到 Phase 2 迭代。

展示验证结果给用户确认后才算完成。

开天模式

当出现以下情况时，直接进入开天模式，不再继续沿用原流程：

• 原始问题比候选对象更重要
• 研究结果显示现有分类方式失真
• 用户真正需要的是一个新框架，而不是旧框架的变体
• 模型彼此冲突，且冲突本身比共识更有信息量

开天模式输出三部分：

1. 这次为什么不能按原流程走
2. 需要重建的是什么问题结构
3. 用什么新框架替代旧框架

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双协议精炼（标准后置工序）

Phase 4 验证通过后，自动启动双协议精炼，进一步提升可操作性：

• 评审「模型」的可解释性和跨域覆盖度
• 评审「规则」的可执行性（有无问题路由、频率约束、失败预防）
• 评审「表达规则」的辨识度（是否稳定且不表演化）
• 评审「领域协议」的结构完整性（边界、结构、判断、路径、失效、分歧）
• 评审「开天判断」的触发质量（是否该重写问题）
• 评审「诚实边界」是否足够坦诚

若发现问题：

• 低级问题 → 直接修复
• 结构问题 → 回 Phase 2 重提炼
• 流程问题 → 回 Phase 0/0B 重分流

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附录：最新动态维护

每次更新时，优先检查：

1. 读取现有 SKILL.md，从「诚实边界」section 中找到「调研时间：[日期]」，标注距今多久
2. 检查时间线/最新动态是否过旧
3. 若为活体对象，优先刷新最近 12 个月信息
4. 更新 SKILL.md 中的「最新动态」section 和调研时间

若对象是历史人物，可跳过最新动态刷新，但仍需标注调研时间。

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术语统一与附录

活人 vs 历史人物 vs 领域知识

• 活人：注意时效性，标注截止日期，建议定期更新
• 历史人物：材料更稳定但可能有传记偏差，多源交叉验证
• 演化对象：如果其方法在最近一年明显变了，重点跟踪变化而不是复述旧标签
• 领域知识：优先提炼框架、规则、判别标准和反例，而不是堆砌术语

蒸馏到协议

• 盘古造的不是人，是一套可迁移的判断协议与知识协议
• 如果原有逻辑限制了表达，那就拆掉它；如果原有流程压扁了判断，那就重写它
• 真正值得保留的，不是形式，而是可验证的思考质量