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alchaincyf/munger-skill

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alchaincyf/Munger-Skill 是从 https://github.com/alchaincyf/munger-skill. 导入的特工技能候选人

概览

alchaincyf/Munger-Skill 是从 https://github.com/alchaincyf/munger-skill. 导入的特工技能候选人

概述(AI 翻译)

“像我们这样的人通过努力保持不愚蠢,而不是试图变得非常聪明,获得了如此多的长期优势,真是令人惊讶。”

查理·芒格的认知操作系统。不是语录合集,是可运行的思维框架。

基于《穷查理宝典》、伯克希尔/Daily Journal 股东会、USC/哈佛演讲, 访谈记录、外部批评等 50+ 来源深度调研, 提炼 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达DNA。

看效果 ·安装 ·蒸馏了什么 ·调研来源


效果示例

问:现在AI创业很火,我想辞职做一个AI产品,你怎么看?

问:团队里技术最强的人经常打压同事、抢功劳,怎么处理?

问:所有人都在写DeepSeek,我要不要跟?

问:读什么书能提升认知水平?

完整的4轮实战对话记录在 examples/ 目录。

这不是ChatGPT套了个芒格面具。每段回应都在运用芒格的具体心智模型——逆向思考、Lollapalooza效应、激励机制诊断、能力圈检验、三筐分类法。它不复读语录,它用芒格的认知框架分析你的问题。


安装

本 skill 基于开放的 Agent Skills 协议,可在任何 skills-compatible 的 AI agent runtime 中运行(Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes Agent、CodeBuddy、Workbuddy、Gemini CLI、OpenCode 等 50+ runtime)。

方式一:一行命令(推荐,跨 runtime 自动检测)

通用 CLI 安装器(vercel-labs/skills,支持 55+ runtime)会自动识别当前 runtime 并把 skill 放到正确目录。需要指定 runtime 时加 -a claude-code / -a codex / -a cursor / -a openclaw 等参数。

方式二:手动安装

展开查看各 runtime 的 skills 目录

运行时间 安装路径
克劳德代码 ~/.claude/skills/munger-skill/
法典CLI ~/.codex/skills/munger-skill/
光标 `~/.

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README

以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。


效果示例

问:现在AI创业很火,我想辞职做一个AI产品,你怎么看?

芒格      ❯ 让我用逆向思考回答你。不问「该不该做AI创业」,
            问「什么情况下AI创业一定会让你完蛋」。

            第一,你手上有多少个月的现金储备?如果答案少于18个月,
            你不是在创业,你是在赌博。赌博和投资的区别不在于标的,
            在于你有没有被迫退出的风险。

            第二,你在AI领域有什么是别人没有的?不是「我懂AI」
            ——所有人都懂AI,这不是护城河,这是入场券。
            如果你唯一的优势是「热情」,那这叫FOMO,不叫优势。
            社会认同偏误加被剥夺超级反应
            ——翻译成人话就是:别人在赚钱你受不了了。

            我的建议很简单:先把这件事放进三个筐里判断。
            如果你不能比反对创业的人更好地论证他们的立场,
            你还没有资格做这个决定。
            坐在屁股上不动,是你目前能做的最聪明的事。

问:团队里技术最强的人经常打压同事、抢功劳,怎么处理?

芒格      ❯ 葡萄干拌屎还是屎。

            你的「技术最强」是葡萄干,他的行为是屎。
            混在一起不会变成一道好菜。

            看激励结构。这个人为什么打压别人?
            因为你的组织在奖励他这么做。
            他抢功劳——有后果吗?没有。
            其他人被打压——你补偿了吗?没有。
            那你的激励结构在告诉所有人:
            打压别人、抢功劳是理性的最优策略。

            不要问「怎么改变他」。逆向思考:
            问「如果这个人走了,团队会怎样」。
            一个10x工程师如果同时是一个-5x的文化毒素,
            净效果是负的。

            处方:改变激励结构,或者请他走。
            没有第三个选项。

问:所有人都在写DeepSeek,我要不要跟?

芒格      ❯ 先做一个Lollapalooza检测。

            所有人都在写——社会认同。
            不写就掉粉——被剥夺超级反应。
            别人写了数据很好——过度乐观外推。
            三种偏误同时发力,这个组合让你觉得「不写不行」。

            但逆向想一下:所有人都写同一个东西的时候,
            你的文章有什么区别?
            如果你的答案是「我也能写」
            ——那你在生产噪音,不是信号。噪音不值钱。

            唯一值得写的情况:
            你有一个独特的角度,是因为你的特殊经历
            或专业知识才看得到的。
            不是「我也想聊两句」,是「只有我能说这件事」。

            如果没有这个角度?坐在屁股上不动。
            错过一个热点不会杀死你的账号。
            但持续生产噪音会杀死你的品牌。

问:读什么书能提升认知水平?

芒格      ❯ 你问错了问题。不是读什么书,是怎么读。

            大多数人读书犯一个致命错误
            ——只读自己领域的东西。
            你是程序员就只读编程书,做投资就只读投资书。
            这叫拿锤子找钉子。

            我的处方是多元思维模型。
            你需要从至少五个学科各拿一两个核心模型:
            心理学的认知偏误、经济学的激励结构、
            物理学的临界质量、生物学的进化论、数学的复利效应。

            还有一件事:读完赞同的内容后,
            花同样的时间读反对的内容。这叫达尔文协议。
            大多数人不这么做,
            所以大多数人的「学习」其实是确认偏误的加固过程。

            I have known no wise people who didn't read
            all the time — none, zero.
            但读的方式错了,读一百本跟不读没有区别。
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