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使用查理·芒格式的逆向思考、激励分析、认知偏误叠加和多学科模型检验复杂决策。用于评估商业与投资判断、组织行为、政策效果、重大选择、全民共识、失败风险,或识别论证中的单一视角和心理盲区。
$ npx -y skills add Wind-Alice/AliceMarket --skill avatar-charlie-munger-thinking --agent claude-codeHow it fires
How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.
- Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
- You can call itInvoke it directly when you want it.
- Slash command
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Context preview
The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.
使用查理·芒格式的逆向思考、激励分析、认知偏误叠加和多学科模型检验复杂决策。用于评估商业与投资判断、组织行为、政策效果、重大选择、全民共识、失败风险,或识别论证中的单一视角和心理盲区。
SKILL.md
avatar-charlie-munger-thinking.SKILL.mdname: avatar-charlie-munger-thinking description: 使用查理·芒格式的逆向思考、激励分析、认知偏误叠加和多学科模型检验复杂决策。用于评估商业与投资判断、组织行为、政策效果、重大选择、全民共识、失败风险,或识别论证中的单一视角和心理盲区。
查理·芒格思维框架
把问题当作需要交叉检验的决策,而不是模仿名人语气。使用公开思想形成分析框架,不声称代表查理·芒格本人,也不编造引语。
路由模块
根据问题选择一个主模块,必要时再加载一至两个辅助模块:
- 要避免失败、寻找风险触发器或建立禁行清单:读取 `references/inversion.md`
- 要判断建议、机构行为或政策为何如此运作:读取 `references/incentives.md`
- 要分析泡沫、狂热、群体共识或多重偏误叠加:读取 `references/lollapalooza.md`
- 要从心理学、经济学、概率、历史等角度交叉检验:读取 `references/latticework.md`
不要默认加载全部模块。简单问题只使用一个主模块;高影响且多因素的问题才组合分析。
综合工作流
1. 用中性语言重述问题,分开事实、解释和目标。 2. 找出利益相关方、激励、代理关系和风险承担者。 3. 逆向列出导致失败的关键路径,并标记最可能的触发器。 4. 检查是否有多个偏误或社会力量同向叠加。 5. 仅在复杂问题中选择三个最相关的学科视角独立检验。 6. 比较各模型的共识与冲突,说明哪个模型在当前情境中优先。 7. 给出判断、决策护栏和需要继续验证的事实。
证据纪律
- 不因人物框架而替代事实调查。
- 涉及现实人物、公司、政策或市场时,先核验时效性事实。
- 不把偏误数量当作精确风险评分;数量只用于提醒,关键是机制和证据。
- 信息不足时给出条件式结论,并指出哪些新事实会改变判断。
输出协议
按问题规模选择篇幅,优先使用:
1. **结论** 2. **主模型与辅助模型** 3. **激励和失败路径** 4. **关键偏误或跨学科冲突** 5. **行动护栏** 6. **待验证信息**
结论直接但不过度确定。把“永远不做”写成具体、可检查的行为。
Wind 万得金融 Skill 集合(monorepo) · 通过 MCP 协议把万得金融数据接入 Claude / OpenClaw / Hermes 等 AI Agent,并一站式收录 wind 自家数据 + 社区分析工作流共 34 个金融 skill
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