tacit-mining
xiaohuailabs/tacit-mining · skills.sh
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About
Skill publicada por xiaohuailabs/tacit-mining no skills.sh. Instale com: npx skills add xiaohuailabs/tacit-mining@tacit-mining
Details
- Kind
- Agent skills
- Publisher
- xiaohuailabs
- Origin
- skillssh
- Category
- ferramentas
- Stars
- 70
- Forks
- 8
- Last push
- 2026-04-08T10:52:37Z
- Repository state
- ativo
- Added
- 2026-10-07 05:26:01
- Updated
- 2026-10-07 05:26:01
- Origin id
xiaohuailabs/tacit-mining/tacit-mining
README
# tacit-mining  **Let AI truly understand you.** A Claude Code skill that extracts your tacit knowledge through structured dialogue. > "We know more than we can tell." — Michael Polanyi, 1966 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。 `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。 ## 它能做什么 不问"你的标准是什么"，而是问"上次你做了什么"。 ``` 你：改了三遍开头，每次都"不对"，但说不清哪不对 AI：你改 Glasswing 那篇时，看到原始开头的第一反应是什么？ 你：铺垫太长了，开头应该直接吸引人 AI：给你两个标题，A 悬念式，B 直给结论式，你选哪个？ 你：B。大众看够了悬念，有营销味道 AI：所以你的规则是"吸引力靠内容本身，不靠信息差套路"？ 你：对，但内容确实炸裂时可以酌情用悬念 ``` **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。 ## 五个挖掘域 | 域 | 挖什么 | |---|---| | **writing** | 写作品味：什么开头好、什么是"AI味"、怎么算写透 | | **topic** | 选题直觉：为什么一看就知道要写、优先级怎么排 | | **product** | 产品判断：什么产品值得关注、机会怎么判断 | | **aesthetic** | 视觉审美：封面、排版、配图的偏好 | | **audience** | 读者感知：读者是谁、怎么和读者沟通 | ## 四种提取方法 1. **关键事件法**（CDM）：回忆具体案例，逐点深挖决策 2. **对比逼近**（Repertory Grid）：A vs B，选择暴露标准 3. **反事实追问**：如果变量 X 改变，判断会变吗？ 4. **Laddering 追问**：从表面 → 后果 → 价值观，一层层爬 ## 安装 把 `tacit-mining` 文件夹复制到你的 Claude Code skills 目录： ```bash # macOS / Linux cp -r tacit-mining ~/.claude/skills/ # 或者直接 clone git clone https://github.com/xiaohuailabs/tacit-mining.git ~/.claude/skills/tacit-mining ``` ## 使用 在 Claude Code 对话中： ``` 挖隐性知识 ``` 或者更具体： ``` 聊聊我的写作品味 深度访谈 了解我 ``` ### 对话节奏 - 每轮只问一个问题，等你回答 - 可能追问 1-2 次 - 用一句话复述提炼的规则 - 你确认或纠正 - 5-8 轮一组，不拖太长 ### 存储格式 每条提炼的隐性知识自动存为碎片文件： ```markdown --- name: tacit_writing_opening description: 开头直给+吸引力靠内容本身 type: user domain: writing confidence: confirmed --- ## 表现（Behavior） 改稿时把铺垫式开头删掉，A/B对比中选了直接给结论。 ## 规则（Rule） 吸引力必须来自内容本身的分量，不能靠信息差套路。 ## 边界（Boundary） 内容本身确实很炸裂时，可以酌情使用情绪化表达。 ## 原话（Verbatim） > "大众已经看够了会厌烦，而且很有营销味道" ``` ## 理论基础 - **Michael Polanyi**《The Tacit Dimension》(1966) — 隐性知识理论 - **Gary Klein** CDM 关键决策法 — NASA/军方验证的专家知识提取 - **George Kelly** Repertory Grid — 对比法提取隐含维度 - **Dreyfus** 五阶段模型 — 专家越专业越说不清 ## 实战效果 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。 ## 文件结构 ``` tacit-mining/ └── SKILL.md # 技能定义（方法库 + 流程 + 存储格式） ``` 存储目录（自动创建）： ``` memory/tacit/ ├── map.md # 隐性知识地图（索引） ├── tacit_writing_opening.md # 写作：开头规则 ├── tacit_topic_selection.md # 选题：瞬间判断公式 └── ... ``` ## License MIT --- *Built with Claude Code. Inspired by a 60-year-old theory that turned out to be exactly what AI needs.*