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  "markdown": "# tacit-mining\n\n![tacit-mining](banner.jpg)\n\n**Let AI truly understand you.** A Claude Code skill that extracts your tacit knowledge through structured dialogue.\n\n> \"We know more than we can tell.\" — Michael Polanyi, 1966\n\n你给 AI 写了几千字的提示词，但它还是不懂你。问题不在 AI，在于你最重要的判断标准——你自己也说不清楚。\n\n`tacit-mining` 基于 Polanyi 隐性知识理论和认知科学方法（CDM、Laddering、Repertory Grid），用结构化对话从你的**行为**中反推出你说不出来的判断标准。\n\n## 它能做什么\n\n不问\"你的标准是什么\"，而是问\"上次你做了什么\"。\n\n```\n你：改了三遍开头，每次都\"不对\"，但说不清哪不对\nAI：你改 Glasswing 那篇时，看到原始开头的第一反应是什么？\n你：铺垫太长了，开头应该直接吸引人\nAI：给你两个标题，A 悬念式，B 直给结论式，你选哪个？\n你：B。大众看够了悬念，有营销味道\nAI：所以你的规则是\"吸引力靠内容本身，不靠信息差套路\"？\n你：对，但内容确实炸裂时可以酌情用悬念\n```\n\n**提取结果**：从\"不要标题党\"4 个字 → 变成 3 句话带边界条件的精确规则。\n\n## 五个挖掘域\n\n| 域 | 挖什么 |\n|---|---|\n| **writing** | 写作品味：什么开头好、什么是\"AI味\"、怎么算写透 |\n| **topic** | 选题直觉：为什么一看就知道要写、优先级怎么排 |\n| **product** | 产品判断：什么产品值得关注、机会怎么判断 |\n| **aesthetic** | 视觉审美：封面、排版、配图的偏好 |\n| **audience** | 读者感知：读者是谁、怎么和读者沟通 |\n\n## 四种提取方法\n\n1. **关键事件法**（CDM）：回忆具体案例，逐点深挖决策\n2. **对比逼近**（Repertory Grid）：A vs B，选择暴露标准\n3. **反事实追问**：如果变量 X 改变，判断会变吗？\n4. **Laddering 追问**：从表面 → 后果 → 价值观，一层层爬\n\n## 安装\n\n把 `tacit-mining` 文件夹复制到你的 Claude Code skills 目录：\n\n```bash\n# macOS / Linux\ncp -r tacit-mining ~/.claude/skills/\n\n# 或者直接 clone\ngit clone https://github.com/xiaohuailabs/tacit-mining.git ~/.claude/skills/tacit-mining\n```\n\n## 使用\n\n在 Claude Code 对话中：\n\n```\n挖隐性知识\n```\n\n或者更具体：\n\n```\n聊聊我的写作品味\n深度访谈\n了解我\n```\n\n### 对话节奏\n\n- 每轮只问一个问题，等你回答\n- 可能追问 1-2 次\n- 用一句话复述提炼的规则\n- 你确认或纠正\n- 5-8 轮一组，不拖太长\n\n### 存储格式\n\n每条提炼的隐性知识自动存为碎片文件：\n\n```markdown\n---\nname: tacit_writing_opening\ndescription: 开头直给+吸引力靠内容本身\ntype: user\ndomain: writing\nconfidence: confirmed\n---\n\n## 表现（Behavior）\n改稿时把铺垫式开头删掉，A/B对比中选了直接给结论。\n\n## 规则（Rule）\n吸引力必须来自内容本身的分量，不能靠信息差套路。\n\n## 边界（Boundary）\n内容本身确实很炸裂时，可以酌情使用情绪化表达。\n\n## 原话（Verbatim）\n> \"大众已经看够了会厌烦，而且很有营销味道\"\n```\n\n## 理论基础\n\n- **Michael Polanyi**《The Tacit Dimension》(1966) — 隐性知识理论\n- **Gary Klein** CDM 关键决策法 — NASA/军方验证的专家知识提取\n- **George Kelly** Repertory Grid — 对比法提取隐含维度\n- **Dreyfus** 五阶段模型 — 专家越专业越说不清\n\n## 实战效果\n\n首次 8 轮对话，提取了 8 条 confirmed 规则，覆盖写作、选题、产品判断三个域。从\"不要标题党\"到\"默认直给结论式，悬念看场合，内容撑得起才用\"——信息量差了 10 倍。\n\n## 文件结构\n\n```\ntacit-mining/\n└── SKILL.md    # 技能定义（方法库 + 流程 + 存储格式）\n```\n\n存储目录（自动创建）：\n\n```\nmemory/tacit/\n├── map.md                      # 隐性知识地图（索引）\n├── tacit_writing_opening.md    # 写作：开头规则\n├── tacit_topic_selection.md    # 选题：瞬间判断公式\n└── ...\n```\n\n## License\n\nMIT\n\n---\n\n*Built with Claude Code. Inspired by a 60-year-old theory that turned out to be exactly what AI needs.*\n",
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