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以史为鉴.skill

把中国历史案例，变成现实决策的结构化分析与沙盘推演工具。 Chinese History Decision Skill for Claude Code & OpenClaw 现实里的难题，往往不是缺一个建议，而是看不清自己身在什么局。 团队内耗、改革推不动、盟友不稳、资源不如对手、该换人还是再等等，以史为鉴.skill 会让 agent 先识局、再鉴史、最后推演可选路径的收益、风险和失败点。

LearnFromHistory-skill · yi-shi-wei-jian

LearnFromHistory-skill 是一个面向 Claude Code 和 OpenClaw 的 Agent Skill。

它不做历史百科式讲解，而是把现实问题拆成三步：

• 识局：先判断你现在处在什么局
• 鉴史：再找 2-4 个结构相似的历史案例
• 推演：最后给出多条路径，并逐条做沙盘推演

如果你想做的不是“聊历史”，而是“借历史帮助决策”，这个仓库就是为这个场景设计的。

Why This Skill

大多数“历史类比”工具的问题，不是不会举例，而是停在举例。

这个 skill 的目标是把历史案例真正转成可用的决策分析，固定输出：

• 【局面判断】
• 【历史参照】
• 【关键变量】
• 【可选路径】
• 【沙盘推演】
• 【借鉴原则】
• 【边界提醒】

其中 【沙盘推演】 是核心差异点。它不会只给一句建议，而是把每条路径拆成：

• 适用条件
• 短期收益
• 短期风险
• 中期演化
• 最容易失败点

What You Get

当前仓库已经包含：

• 40 条结构化中国历史案例
• 可持续扩充的用户案例库 data/user_cases.json
• 面向分类、检索、比较、推演和安全边界的 prompts
• 可本地运行的 Python CLI
• 发布检查、安装检查和自动化测试

项目身份如下：

A Quick Example

用户输入：

我接手一个派系很重的团队，资源不多，但必须在两个月内推动新制度上线。我现在该先稳内部，还是直接推进改革？

skill 不会只回答“先稳后推”这种空话，而会输出类似这样的结构：

【局面判断】
主局面：改革推进
次局面：内部冲突、以弱对强

【历史参照】
1. 秦孝公任用商鞅变法
2. 王安石变法
3. 吴起相楚变法受挫

【关键变量】
- 执行链条
- 利益补偿
- 时间窗口
- 合法性

【可选路径】
1. 先整执行链
2. 试点推进
3. 强授权直推

Install In One Minute

OpenClaw

ClawHub 安装：

clawhub install yi-shi-wei-jian

或者直接跟你的龙虾说：

安装以史为鉴 skill

手动安装：

git clone https://github.com/GreatXiaoRY/LearnFromHistory-skill.git skills/yi-shi-wei-jian

Claude Code

项目级安装：

git clone https://github.com/GreatXiaoRY/LearnFromHistory-skill.git .claude/skills/yi-shi-wei-jian

全局安装：

git clone https://github.com/GreatXiaoRY/LearnFromHistory-skill.git ~/.claude/skills/yi-shi-wei-jian

安装完成后重启会话，让宿主重新加载 SKILL.md。

Natural Language Usage

分析现实问题：

请用以史为鉴分析：我必须联合一个不完全信任的合作方，对抗更强的对手，但我担心项目一推进，对方就会翻脸。

新增案例入库：

把“赵武灵王胡服骑射”这个案例加入案例库，后续检索也要能用。核心局面是改革推进和以弱对强，关键决策是主动改制，来源请记《史记·赵世家》。

安装后，宿主 agent 可以先补齐缺失字段，再把整理后的结构化案例写入本地库，供以后继续检索使用。

Add New Cases

这个项目不把案例库写死在最初的 40 条里。

基础案例位于：

• data/historical_cases.json

用户新增案例位于：

• data/user_cases.json

查看新增案例模板：

python src/main.py --print-case-template

从文件写入新案例：

python scripts/add_case.py --case-file path\to\new_case.json

直接通过标准输入写入：

@'
{ ... 单条案例 JSON ... }
'@ | python scripts/add_case.py --stdin

--stdin 这一条很重要，因为它让 Claude Code / OpenClaw 这类宿主可以把自然语言整理后的结构化结果直接写入案例库，而不要求用户手工编辑 JSON 文件。

Local CLI

分析问题：

python src/main.py --question "我接手一个派系很重的团队，资源不多，但必须在两个月内推动新制度上线，我该怎么布局？"

打印案例模板：

python src/main.py --print-case-template

直接新增案例：

python src/main.py --add-case-json "{...单条案例 JSON...}"

Development

环境准备：

python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt

本地验证：

python scripts/validate_cases.py
python scripts/verify_install.py
python scripts/check_release.py
python -m unittest discover -s tests

.github/workflows/ci.yml 会在 GitHub Actions 中执行同样的检查。

Project Structure

LearnFromHistory-skill/
├─ SKILL.md
├─ README.md
├─ skill.json
├─ manifest.json
├─ data/
│  ├─ historical_cases.json
│  ├─ user_cases.json
│  └─ cases.schema.json
├─ prompts/
├─ examples/
├─ scripts/
├─ src/
└─ tests/

Notes

• 仓库名是 LearnFromHistory-skill
• 技能安装目录必须是 yi-shi-wei-jian
• 仓库只使用本地数据和相对路径，不依赖外部 API
• user_cases.json 会随着用户新增案例持续扩充
• 项目结构已经按 Claude Code / OpenClaw / ClawHub 分发场景整理

License

本仓库采用 MIT License。