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munger-perspective

alchaincyf/munger-skill · skills.sh

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About

Skill publicada por alchaincyf/munger-skill no skills.sh. Instale com: npx skills add alchaincyf/munger-skill@munger-perspective

Details

Kind
Agent skills
Topic
No topic detected
Publisher
alchaincyf
Origin
skillssh
Category
ferramentas
Stars
365
Forks
95
Last push
2026-08-25T03:04:21Z
Repository state
ativo
License
MIT
Added
2026-08-30 15:21:39
Updated
2026-09-08 15:03:26
Origin id
alchaincyf/munger-skill/munger-perspective

README

<div align="center">

# 芒格.skill

> *"It is remarkable how much long-term advantage people like us have gotten by trying to be consistently not stupid, instead of trying to be very intelligent."*

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE)
[![Agent Skills](https://img.shields.io/badge/Agent%20Skills-Standard-green)](https://agentskills.io)
[![skills.sh](https://img.shields.io/badge/skills.sh-Compatible-blue)](https://skills.sh)
[![Multi-Runtime](https://img.shields.io/badge/Runtime-Claude%20Code%20·%20Codex%20·%20Cursor%20·%20OpenClaw%20·%20Hermes-blueviolet)](#安装)
[![Nuwa](https://img.shields.io/badge/Made%20with-女娲.skill-orange)](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill)

<br>

**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。**

<br>

基于《穷查理宝典》、伯克希尔/Daily Journal 股东会、USC/哈佛演讲、<br>
访谈记录、外部批评等 50+ 来源深度调研,<br>
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](#效果示例) · [安装](#安装) · [蒸馏了什么](#蒸馏了什么) · [调研来源](#调研来源)

</div>

---

## 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。
```

> 完整的4轮实战对话记录在 [`examples/`](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](https://agentskills.io) 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)

```bash
npx skills add alchaincyf/munger-skill
```

通用 CLI 安装器([vercel-labs/skills](https://github.com/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

<details>
<summary>展开查看各 runtime 的 skills 目录</summary>

| Runtime | 安装路径 |
|---|---|
| Claude Code | `~/.claude/skills/munger-skill/` |
| Codex CLI | `~/.codex/skills/munger-skill/` |
| Cursor | `~/.cursor/skills/munger-skill/` |
| OpenClaw | `~/.openclaw/workspace/skills/munger-skill/` |
| Hermes Agent | 跑该 runtime 的 install 脚本或 clone 到其 skills 目录 |

```bash
git clone https://github.com/alchaincyf/munger-skill <对应路径>
```

</details>

### 方式三:作为参考资料使用

即使 runtime 不支持 Agent Skills 自动加载,你也可以把 `SKILL.md` 的内容粘贴进对话——它本质就是一份 markdown + YAML frontmatter。

### 使用

装好后,告诉你的 agent:
```
> 用芒格的视角帮我分析这个决策
> 芒格会怎么看这个投资机会?
> 切换到芒格,帮我找这个计划的盲点
> 这里面有什么认知偏误?
```

---

## 蒸馏了什么

### 5个心智模型

| 模型 | 一句话 | 来源 |
|------|--------|------|
| **多元思维模型** | 从多个学科提取核心模型,编织成网状决策框架。单一学科必然导致系统性盲区 | 1994年USC演讲,贯穿30年 |
| **逆向思考** | 不问「如何成功」,问「如何确保失败,然后避开」 | Carl Jacobi + 1986年哈佛演讲 |
| **Lollapalooza效应** | 多种心理偏误同时发力、相互强化,产生极端非线性结果 | 芒格原创术语,25种偏误的终极boss |
| **能力圈 + 意见资格制** | 知道自己不知道什么,比知道什么更重要。持有意见需要「赚到资格」 | 与巴菲特共同发展 |
| **激励机制决定一切** | 想理解任何人的行为,先看他的激励结构 | 25种偏误第1条 |

### 8条决策启发式

1. 逆向切入(先列出所有灾难路径,然后避开)
2. 三筐分类法(Yes / No / Too Hard,大部分事情属于第三筐)
3. 激励诊断(谁在赚钱?谁在承担风险?两者是否对齐?)
4. 反确认偏误(达尔文协议:花等量时间寻找反面证据)
5. 坐在屁股上(高确信度后买入,然后什么都不做)
6. 葡萄干与粪便法则(一个致命缺陷污染整体)
7. 配得上法则(先成为配得上好结果的人)
8. 愚蠢清单(收集已知错误,系统性避开)

### 表达DNA

- **句式**:极短句优先,否定句 > 肯定句,先给结论不解释
- **词汇**:stupid / evil / insanity / disgusting — 精确选择,不是情绪宣泄
- **类比**:向下类比到身体感官层面(粪便、老鼠药、看牙医)
- **幽默**:干燥幽默(dry humor)——用严肃语气说荒诞内容
- **沉默**:「I have nothing to add.」比废话有用100倍

### 4对内在张力

这不是脸谱化的「理性教主」。Skill保留了芒格的矛盾:

- 理性教主 vs 非理性时刻(对加密货币的意识形态式否定)
- 能力圈 vs 舒适区(错过了20年最大的科技财富浪潮)
- 思想家 vs 投资者(思想输出远超实际投资记录)
- BYD大赢 vs 阿里巴巴大亏(对中国的认知落差)

---

## 调研来源

4个调研文件,全部在 [`references/`](references/) 目录:

| 文件 | 内容 |
|------|------|
| `research.md` | 综合调研主文件 |
| `查理芒格思想体系深度调研-20260404.md` | 深度调研报告 |
| `芒格表达风格DNA分析.md` | 表达风格专项分析 |
| `25-biases.md` | 25种人类误判心理学速查表 |

### 一手来源

《穷查理宝典》(Peter Kaufman编) · 伯克希尔股东会(1994-2023) · Daily Journal股东会(1994-2023) · 1994年USC演讲《论基本的普世智慧》 · 1986年哈佛演讲《如何保证人生痛苦》 · 2003年《人类误判心理学》完整版

### 外部批评

加密货币/AI极端否定的选择性理性 · 阿里巴巴投资失误 · Wheeler Munger基金1973-1974崩溃 · 科技盲区系统性分析

信息源已排除知乎/微信公众号/百度百科。

---

## 这个Skill是怎么造出来的

由 [女娲.skill](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill) 自动生成。

女娲的工作流程:输入一个名字 → 多个Agent并行调研(著作/对话/表达/批评/决策/时间线)→ 交叉验证提炼心智模型 → 构建SKILL.md → 质量验证。

想蒸馏其他人?安装女娲:

```bash
npx skills add alchaincyf/nuwa-skill
```

然后说「蒸馏一个XXX」就行了。

---

## 仓库结构

```
munger-skill/
├── README.md
├── SKILL.md                                      # 可直接安装使用
├── LICENSE
├── references/
│   ├── research.md                               # 综合调研
│   ├── 查理芒格思想体系深度调研-20260404.md        # 深度调研报告
│   ├── 芒格表达风格DNA分析.md                      # 表达风格DNA
│   └── 25-biases.md                              # 25种人类误判心理学
└── examples/
    └── demo-conversation.md                      # 实战对话记录
```

---

## 更多.skill

女娲已蒸馏的其他人物,每个都可独立安装:

| 人物 | 领域 | 安装 |
|------|------|------|
| [乔布斯.skill](https://github.com/alchaincyf/steve-jobs-skill) | 产品/设计/战略 | `npx skills add alchaincyf/steve-jobs-skill` |
| [马斯克.skill](https://github.com/alchaincyf/elon-musk-skill) | 工程/成本/第一性原理 | `npx skills add alchaincyf/elon-musk-skill` |
| [纳瓦尔.skill](https://github.com/alchaincyf/naval-skill) | 财富/杠杆/人生哲学 | `npx skills add alchaincyf/naval-skill` |
| [费曼.skill](https://github.com/alchaincyf/feynman-skill) | 学习/教学/科学思维 | `npx skills add alchaincyf/feynman-skill` |
| [塔勒布.skill](https://github.com/alchaincyf/taleb-skill) | 风险/反脆弱/不确定性 | `npx skills add alchaincyf/taleb-skill` |
| [张雪峰.skill](https://github.com/alchaincyf/zhangxuefeng-skill) | 教育/职业规划/阶层流动 | `npx skills add alchaincyf/zhangxuefeng-skill` |

想蒸馏更多人?用 [女娲.skill](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill),输入任何名字即可。

## 许可证

MIT — 随便用,随便改,随便蒸馏。

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## 关于作者

**花叔 Huashu** — AI Native Coder,独立开发者,代表作:小猫补光灯(AppStore 付费榜 Top1)

| 平台 | 链接 |
|------|------|
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*All I want to know is where I'm going to die, so I'll never go there.*

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MIT License © [花叔 Huashu](https://github.com/alchaincyf)

Made with [女娲.skill](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill)

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