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Public Skills
concept-net
by hou-152
为知所栖 135 生成「概念网络图」（节点＋带标签的有向边＋分层）并接进网站： 内参单篇「概念网络」签与 Agent Loop 六章路线图。当用户要求「画概念网络／概念架构图」、 「把这种图批量落地到网站」、「给某篇文章/某章生成概念网络」，或要求改这套图的 生成器、渲染、体检时使用。产出规格与硬规则（R1—R8）见 docs/概念网络图-产出规格-20260915.md。
ai-concept-base
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AI 概念基本盘（Context Engineering × Harness Engineering）的 538 个语义单元：问题 141 / 概念 76 / 观点 169 / 案例 76 / 方案 76。当用户要查 agent 工程与上下文工程的概念、要一句话观点、要可执行动作路径、要真实来源引用，或要把一个课题装配成「问题→概念→观点→案例→方案」主线时使用。
dbs-learning-beta
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处理「没有标准答案」课题的学习 beta：先判定课题类型（伪问题／主观判断／个人决策／价值问题），再输出判据、代价、只有你能回答的裁决点与最小实验。用户提出第一人称决策问题、价值问题或主观判断问题并希望「学习／搞懂／怎么办」时使用；有标准答案的知识型课题用 dbs-learning。
dbs-standard-answer
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围绕复杂问题先挖掘相关行业、学科、作者与可信理论，再比较结构同构的历史成功、失败和反例，提炼带条件的标准答案。用户需要同时获得理论解释与历史比较，或明确询问历史上如何解决、有没有经典解法、标准答案时使用；只需给现有命题、案例、PPT 或方法论找理论依据时不使用。
dbs-save
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把当前诊断的关键状态保存到本地，并查看或设置存档位置。用户要求保存结论、跨会话续接或修改存档位置时使用。
dbs-deconstruct
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用维特根斯坦与奥派经济学方法拆解模糊的商业概念。用户要求解释一个词、澄清概念边界或识别概念混用时使用。
dbs
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dontbesilent 商业工具箱主入口，提供新手教程与单任务动态编排。用户第一次使用 dbskill、不知道该用哪个正式 Skill、带着真实任务寻求合适能力，或在一项任务完成后询问下一步时使用。
dbs-chatroom
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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。
dbs-theory-grounding
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理论溯源与案例重释。审查 PPT、课程、文案或方法论中的经验判断，先判断命题是否成立，再匹配并核实可信理论，用该理论重释案例并标明边界。适用于给自创理论找依据、给 PPT 补理论来源、判断一句话能否上升为理论、检查是否硬套名人；聚焦单次理论锚定，不默认展开历史同构研究。
dbs-learning
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把课题拆成连续学习文章，并根据用户反馈调整后续深度、角度和节奏。用户要求系统学习一个主题、继续下一篇或按反馈调整课程时使用。
dbs-report
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把多次 dbs-save 存档合并成可交付的 Markdown 报告。用户要求汇总诊断、整理报告或生成可分享材料时使用。
dbs-jtbd
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dontbesilent JTBD 任务澄清。用 Jobs to Be Done 识别具体情境中用户想推进的进展、切换方案的力量与可观察的选择标准，据此优化产品、内容、服务、决策和 AI 提示词。调用名：/dbs-jtbd。用户问「到底要解决什么」「为什么会选择这个方案」「用 JTBD 重写提示词」时使用。
dbs-knowledge
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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。
dbs-good-question
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把模糊问题改写成 Agent 可推理、可批评、可验证的问题说明书，并判断自动化解决程度。用户要求把问题说清、生成好问题或评估 Agent 可解性时使用。
dbs-diagnosis
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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。
dbs-decision
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把需要长期跟踪的业务、关系、健康、职业、学习或投资问题建成本地决策知识工程。用户要求决策立案、结果回填、状态画像或长期复盘时使用。
zhihu
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