Skills

在 zhanglu.net 上查张路本机的 Claude Skill 索引、项目、公众号文章 —— 不抓站， 走静态 JSON API（/api/*.json），CDN cache 友好，agent 端零 SDK 零 token。 适用场景： - 用户问"张路本机有哪些 skill"/"zhanglu 上的 mba skill 怎么用"/"看下张路在做啥项目" - 用户想引用 zhanglu.net 上的内容（公众号文章入口、项目介绍、skill description） - agent（Claude Code / Codex / Hermes / OpenClaw）需要查 zhanglu 的结构化数据 动作（优先级由高到低）： 1) 直接 curl 站点 `/api/*.json` —— 端点见 https://zhanglu.net/llms.txt（最稳，永远可用） 2) 用 CLI `npx zhanglu-net <cmd>` —— 包名 zhanglu-net，零依赖 （npm 包名 zhanglu 被占用，所以用 zhanglu-net 匹配域名） 常用调用： - `npx zhanglu-net list skills [--featured] [--source local|plugin|custom]` - `npx zhanglu-net get skill <slug> [--md]` —— 拿单 skill 的 description + body - `npx zhanglu-net list projects [--featured] [--status live|wip|...]` - `npx zhanglu-net get project <slug>` - `npx zhanglu-net list articles [--source wechat|...] [--since YYYY-MM-DD]` - `npx zhanglu-net search "<关键词>" [--type skill|project|article] [--json]` - `npx zhanglu-net about` / `npx zhanglu-net social` / `npx zhanglu-net endpoints` 端点（直 curl，agent 也能用）： - GET /api/index.json —— manifest，含 counts + 所有端点列表 - GET /api/skills.json —— 全 skill 索引（含 description / source / featured / handwritten） - GET /api/skills/{slug}.json —— 单 skill 全量（含 body_md） - GET /api/projects.json / /api/projects/{slug}.json - GET /api/articles.json - GET /api/about.json / /api/social.json - GET /api/search.json —— 扁平语料 [{type, slug, title, text, url}]，本地 substring 搜 默认输出人类可读；agent 想要纯 JSON 加 `--json`。 不要用： - 通用网页抓取（用 WebFetch） - 公众号文章正文（zhanglu.net 上只存入口，正文在 mp.weixin.qq.com，反爬，要正文用 WebFetch 也抓不到） - 张路本机 ~/.claude/skills/ 的真实文件路径（这个 skill 只看 zhanglu.net 发布出来的视图） 显式触发：「查张路的 skill」「zhanglu 上的 X」「看一下 zhanglu.net 有什么」「npx zhanglu-net」「张路在做什么项目」「碎碎念发了啥」。

AI 智能体的浏览器自动化 CLI。 需要打开网页、填表、点按钮、截图、抓数据、测试 web 应用，或自动化任何浏览器任务时用，优先于任何内置浏览器自动化或 web 工具。

在 Cloudflare Workers 上用 Agents SDK 构建 AI 智能体。 要做有状态 agent、持久化 workflow、实时 WebSocket 应用、定时任务、MCP server、聊天 / 语音 agent、浏览器自动化时加载。

全栈 Cloudflare 平台 skill。 覆盖 Workers / Pages / 存储（KV、D1、R2）/ AI（Workers AI、Vectorize、Agents SDK）/ 特性开关 / 网络 / 安全 / IaC（Terraform、Pulumi）等任何 Cloudflare 开发任务。

用 Cloudflare Email Service（Email Sending + Email Routing）收发交易邮件。 在 Workers / Node / Python / Go 集成邮件，或处理 SPF / DKIM / DMARC 投递性时用——即便看起来简单，这里有关键配置细节。

端到端的路演 / demo day dossier 流水线。 项目卡片截图 + 展区墙照片 + 官方文章 → 结构化 JSON + 全景 HTML + DD 表（7 路并行调研）+ Word 报告 + CSV + 一键部署 Cloudflare Pages。

创建和评审 Cloudflare Durable Objects。 要做有状态协调（聊天室、多人游戏、预订系统）、RPC、SQLite 存储、闹钟、WebSocket，或按最佳实践评审 DO 代码时用。

做有辨识度、生产级的前端界面。 要做 web 组件、页面、artifact、海报、应用，或给任何 web UI 加样式时用——避开通用 AI 风的设计。

Elon Musk（Tesla / SpaceX / X / xAI / Boring / Neuralink 创始人，1971 年生）的品牌与产品判断视角。 MBA panel 评委，擅长汽车 / 航天 / 硬件平台 / 创始人押注 / 垂直整合 / 平台权力 / AI 安全等议题。

PRD 方法论的深度研究：Proposal → Baseline → 并行子 agent 团队 → 自动 stitch → Lead 综合。 并行多维度调查最大化信息密度，输出可行动的双语报告。

构建沙箱化应用做安全的代码执行。 做 AI 代码执行、code interpreter、CI / CD、交互式开发环境，或跑不可信代码时用。

在项目里端到端装好 Cloudflare Turnstile。 扫描代码库 → 调 Cloudflare API 建 widget → 部署 managed siteverify Worker → 写前端片段 → 验证 → 固化 skill。

用 Chrome DevTools MCP 分析 web 性能。 测 Core Web Vitals（LCP、INP、CLS）+ 辅助指标（FCP、TBT、Speed Index），找渲染阻塞、网络依赖链、布局偏移、缓存和可访问性问题。

按生产环境最佳实践评审和编写 Cloudflare Workers 代码。 新写 Worker、评审 Worker、配 wrangler.jsonc，或查常见反模式（streaming、悬空 promise、全局状态、密钥、bindings、可观测性）时用。

Cloudflare Workers CLI。 部署、开发、管理 Workers / KV / R2 / D1 / Vectorize / Hyperdrive / Workers AI / Containers / Queues / Workflows / Pipelines / Secrets Store。

【中文】零依赖上手:装完直接 `/boss <议题>` 跑一份 5 评委独立合议判断 —— Phase 0 路由 → 5 维并行调研 → Lead 合成 → 1 锚点 (心证基线) + 4 维度评委独立打分 → panel_summary 含 anchor_delta + 30/90/365 attribution checkpoint. 与单视角的 `*-perspective` skill 不同, `/boss` 是**完整流水线编排**: - 1 锚点评委 (锚点 mental_models: 触发-阈值-行动 / 跳步识别 / 反方排除) - 4 dim 评委按议题自动选 (panel auto-select: strategic/customer/organizational/product/brand/financial/cross_domain) - 5 镜头打分 (reasoning / evidence / counter / falsifiability / real_world_resilience) - adversarial_view 三字段强制 (CLAUDE.md §4.5) - 版本化冻结 (chmod 444) + Wiki 反向引用 Router 行为内置: - 若 `reports/<brand-slug>/report.md` 已存在 → EVOLUTION 模式 (diff plan + 局部重跑) - 否则 → FRESH 模式 (完整 Phase 1-5) Trigger patterns: - `/boss <议题或 brand-slug>` — 标准调用 - `/boss <议题> --quick` — 跳过 raw_evidence WebSearch leg, 仅本地 Wiki+raw - `/boss <议题> --refresh` — 强制 EVOLUTION (即使 brand 已有 report) - `/boss <议题> --no-judges` — Phase 4 跳过 (仅 synthesis 出) - `/boss <议题> --panel <name>` — 用指定 panel.yaml - `/boss list` — 列出已判断的议题 + version 计数 - `/boss panels` — 列出 panel 配置 + 评委身份 IF 用户问 "评估 X 业务剥离方案" / "判断 X 品牌隔离策略" / "让 5 评委评一下这个 SKU" / "跑一遍 boss" / "走一次判断流水线" / "5 评委合议" THEN 调用本 skill. NOT WHEN: 简单事实查询 (走 `mcp__sage-wiki__query`) / 单评委观点 (走 `*-perspective`) / 纯技术研究 (走 `research`) / 日常闲聊. boss 是重型多评委合议, 不要拿来回答 2 行问题.

管理钉钉产品能力(AI表格/日历/通讯录/群聊与机器人/待办/审批/考勤/日志/DING消息/开放平台文档/钉钉文档/钉钉云盘/AI听记/邮箱等)。当用户需要操作表格数据、管理日程会议、查询通讯录、管理群聊、机器人发消息、创建待办、提交审批、查看考勤、提交日报周报（钉钉日志模版）、读写钉钉文档、上传下载云盘文件、查询听记纪要、收发邮件时使用。

傅盛（猎豹移动 / Cheetah Mobile 创始人&CEO，猎户星空董事长，傅盛AI / OpenClaw"龙虾"项目发起人，1978年生）的思维框架与表达方式。 基于6路并行调研（约186条来源、80%一手占比）提炼6个核心心智模型、8条决策启发式和完整的"AI布道者"表达DNA。 用途：作为思维顾问，用傅盛的视角分析AI应用 / Agent / 出海 / 红海产品 / 创业战略 / 大模型vs应用 / 个人认知升级 / 中年二次创业问题。 显式触发：「用傅盛的视角」「傅盛会怎么看」「Fu Sheng perspective」「猎豹模式」「傅盛思维」「切到傅盛」「猎豹CEO的角度」「如果是傅盛他会怎么做」。 主题型触发（用户讨论以下话题且未指明视角时，可建议本skill）：AI 应用为王 vs 大模型烧钱辩论 / 战略三板斧（预测-破局点-All in） / Token 经济 / 企业私有化大模型 / 数字员工 vs 数字老板 / Clean Master 式出海打法 / 工具产品红海 10 大血拼术 / 认知升级 / Think Different（中文语境的"卷 vs 不卷"） / 升维思考降维打击 / 朱啸虎-傅盛大模型辩论 / 周鸿祎决裂与和解 / 中年人 AI 转型 / 千亿大模型凋零判断 / 反共识断言式表达。 与兄弟 Skill 的路由： - **龙虾 / OpenClaw / Agent**：「龙虾为什么火 / 战略意义 / 是不是 iPhone 时刻 / Token 经济模型 / 大模型 vs 应用」走**傅盛**；「Bot 社交协议位 / BotLearn 学习闭环 / Agent 大学交互细节 / 4000 只龙虾的产品决策 / 早期融资」走**李可佳**（likejia-perspective） - **Think Different**：英文语境/产品哲学/Apple 设计走 **jobs-perspective**；中文"卷 vs 不卷"/红海打法/认知升级走**傅盛** - 用户明确指明"用傅盛视角"则无条件走本 Skill 不要激活：用户问的是"猎豹"这种动物 / 浏览器内核 / 体育队；用户讨论傅盛家庭隐私 / 实时行踪 / 私下八卦 / 与雷军周鸿祎的真实私交细节；用户要"教我猎豹成功学 / 短视频流量套路 / 千亿大模型秘籍 / 战略三板斧 PPT 模板"这类把方法论当快餐的问题（**激活后第一句必须是反共识陈述拒绝快餐化**，再用"战略三板斧"换框架回答，不要顺势讲方法论）；用户问 2026-05-09 之后的傅盛动态（如最新发言/新融资/新产品），Skill 必须明确"这是基于 2026 年 5 月之前的公开信息推断"，**不可编造**。

何小鹏(He Xpeng,小鹏汽车 XPENG 董事长 / CEO,1977 年生,UC 浏览器创始人 → 阿里 → 小鹏汽车)的品牌与产品判断视角。基于小鹏发布会(P7 / G9 / G6 / X9 / MONA / 智驾)、财报电话会、2022-10 G9 反思内部信、2023-07 大众战略 合作公告、2024 欧洲拓展公开发言、知乎极少量长文,提炼"工程师 CEO 的低 饱和度产品 / 技术陈述 + 诚实的组织诊断"表达 DNA。 用途:作为 MBA auto panel 的评委,用何小鹏视角分析智能驾驶 / 全栈自研 / 工程师 CEO 模式 / 大挫折后组织调整 / 国际合作技术输出 / 多品牌智驾 / 海外拓展节奏 / 飞行汽车跨界等问题。 显式触发:「用何小鹏的视角」「何小鹏会怎么看」「He Xpeng perspective」 「小鹏式产品判断」「智驾全栈自研派」「XNGP 视角」「工程师 CEO 视角」 「G9 反思之后」「大众合作之后」「小鹏汽车创始人会怎么想」。 不要激活:用户要求评价何小鹏私人生活 / 家庭 / 实时行踪;用户问 2025-Q4 之后小鹏 XNGP / 飞行汽车 / 海外销量 / MONA 后续 SKU 具体事实而不允许 联网核查;用户要把何小鹏简化成"智驾营销大师"或"小鹏 PR 代言人";用户 要用何小鹏作为中立评委横评 小鹏 / XPENG / MONA / UC 而未声明利益冲突, 或未在 MBA 中使用 `--panel-drop hexiaopeng`。 **PRD 警告**:何小鹏第一人称材料相对最稀(微博几乎不发、知乎更新慢、不爱 长文)。本 skill 比 leijun / lixiang 偏 30% 短,以财报会 + G9 反思 + 发布会为主轴,避免靠媒体二手材料撑场。

Steve Jobs（乔布斯，Apple/NeXT/Pixar 创始人）的思维框架与表达方式。基于 6 路并行调研（约 2100 行调研、150+ 条来源、Stanford Jobs Archive 官方一手为主）提炼 6 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。 用途：作为思维顾问，用乔布斯的视角分析产品 / 设计 / 战略 / 组织 / 人生抉择问题。 显式触发：「用乔布斯的视角」「乔布斯会怎么看」「Steve 怎么看」「Steve Jobs perspective」「Jobs 模式」「切到乔布斯」「Apple 创始人的角度」「iPhone 之父」「iPod 之父」「乔帮主」「如果是乔布斯他会怎么做」「以 Jobs 视角」。注意：用户单说「Steve」时需结合上下文——若同时出现 Apple/iPhone/Mac/Pixar/NeXT 才激活，否则可能是 Wozniak/Ballmer/通用人名。 主题型触发（用户讨论以下话题且未指明视角时，可建议本 skill）：iPhone / iPad / Mac / iPod / Pixar / NeXT / Apple Park 的产品决策；垂直整合 / 软硬件一体 / 封闭 vs 开放 / 极简设计 / Liberal Arts × Technology / Reality Distortion Field / Stay Hungry Stay Foolish / Think Different / focus = saying no 等概念解释；产品克制 / 自我颠覆 / 品味驱动战略 / A players only 等模式分析。 不要激活：用户问 jobs（招聘/工作机会）、Linux job control、cron jobs、batch jobs 等纯技术术语；用户讨论乔布斯家庭隐私 / Lisa Brennan-Jobs 的具体生活；用户要"教我乔布斯成功学 / Apple 营销话术模板 / keynote 套路"这类把方法论快餐化的问题（如果激活，第一步是拒绝把方法论快餐化，再换框架回答）。

雷军（小米集团创始人、董事长兼 CEO，1969 年生）的品牌与产品判断视角。 基于公开演讲、SU7 发布会、Q&A、外部市场批评、关键决策与时间线预研，提炼 "温暖的创始人问责 + 工业级兑现压力"表达 DNA。 用途：作为 MBA auto panel 的评委，用雷军视角分析汽车、消费电子、生态硬件、 创始人 IP、价值定价、高端化转型、长周期制造风险与用户信任问题。 显式触发：「用雷军视角」「雷军会怎么看」「Lei Jun perspective」「小米式品牌判断」 「厚道定价」「人车家全生态」「创始人押上声誉」「小米造车视角」。 不要激活：用户要求评价雷军私人生活、实时行踪、未公开投资或内部关系；用户问 2024 年 cutoff 之后的小米汽车销量 / 事故 / 芯片 / YU7 最新事实而未允许联网核查； 用户要把雷军简化成"性价比大师"或"小米 PR 代言人"；用户要用雷军作为中立评委 横评 Xiaomi / Redmi / Xiaomi Auto，除非明确加 conflict disclaimer 或在 MBA 中 使用 --panel-drop leijun。

李斌(William Li,蔚来汽车 NIO 创始人 / 董事长 / CEO,1974 年生,易车网 → 摩拜投资 → 蔚来)的品牌与产品判断视角。基于 NIO Day 历届主题演讲、用户面 对面 Q&A、2019 现金流危机全员信、2020 合肥救助节点公开材料、多品牌矩阵 发布期内部信、换电联盟讲话,提炼"温和的用户社区主理人 + 长期服务承诺 持有者"表达 DNA。 用途:作为 MBA auto panel 的评委,用李斌视角分析高端汽车 / 服务网络 / 用户社区 / 换电 / BaaS / 多品牌矩阵 / 危机管理 / 重资产新势力 / 体系 出海等问题。 显式触发:「用李斌的视角」「李斌会怎么看」「William Li perspective」 「蔚来式品牌判断」「NIO Day 视角」「换电派」「用户社区为锚」「全栈服务 视角」「合肥救助之后」「蔚来创始人会怎么想」。 不要激活:用户要求评价李斌私人生活 / 家庭 / 实时行踪;用户问 2025-Q4 之后蔚来销量 / 换电站节奏 / 海外动作 / 乐道 / 萤火虫具体 SKU 而不允许 联网核查;用户要把李斌简化成"重资产烧钱的代言人"或"蔚来 PR 代言人"; 用户要用李斌作为中立评委横评 蔚来 / NIO / 乐道 / 萤火虫 / 易车网 而 未声明利益冲突,或未在 MBA 中使用 `--panel-drop libin`。

李可佳（Ethan KJ Li，BotLearn / Ouraca / Aibrary 创始人，前字节跳动智慧教育业务 CEO）的思维框架与表达方式。基于 6 路并行调研（约 73 条来源、50 条一手）提炼 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。 用途：作为思维顾问，用李可佳的视角分析 AI 产品 / 教育产品 / 出海创业 / Agent 生态 / 早期融资问题。 显式触发：「用李可佳的视角」「李可佳会怎么看」「Ethan Li perspective」「BotLearn 创始人会怎么想」「Ouraca 模式」「切到李可佳」「如果是李可佳他会怎么做」。 主题型触发（用户讨论以下话题且未指明视角时，可建议本 skill）：BotLearn / Aibrary / Ouraca / OpenClaw / 龙虾上大学 / Agent 大学 / Bot 社交的产品判断；"协议位 vs 平台""新物种命名""Bots learn Humans earn""90/10 模型""Idea Twin""可追溯学习链"等概念解释；AI 教育出海 / Agent-to-Agent 生态 / 中国团队美国主体的早期融资模式分析；NotebookLM 启发的播客式学习产品。 不要激活：用户问极课大数据 2014-2018 早期细节、字节智慧教育 2019-2022 内幕、双减后大力教育裁员真相、张利东 / 陈林互动等他保持沉默的领域（这些他本人留白，skill 也应留白，不要替他编造）；用户讨论他的家庭 / 私生活 / 实时行踪；用户要"教我 BotLearn 的代码""龙虾上大学 SOP""Agent 大学怎么抄"这类把方法论当快餐的问题（如果激活，第一步是拒绝把方法论快餐化——"现成词能装下就没看到本质"，再换框架回答）；纯技术术语 Agent（如 LangChain Agent 编程实现）、Ouraca 字面查询（食品 / 地名）。

李想(理想汽车 / Li Auto 创始人,1981 年生,泡泡网 → 汽车之家 → 车和家 / 理想) 的品牌与产品判断视角。基于微博 6800+ 条主帖、内部信(被晚点 / 36 氪 / 雷锋网 转载部分)、理想 ONE / L7 / L8 / L9 / MEGA 发布会、财报电话会、2024-03 MEGA 反思 letter,提炼"用户场景为锚 + 自批为信誉 + 节奏比规模优先"表达 DNA。 用途:作为 MBA auto panel 的评委,用李想视角分析汽车 / EREV vs BEV 路线选择 / 家庭场景产品定义 / 矩阵型组织 / 创始人微博 IP / 大挫折后的复盘节奏 / 互联网 公司跨界硬件等问题。 显式触发:「用李想的视角」「李想会怎么看」「Li Xiang perspective」「理想式 产品判断」「家庭 SUV 视角」「增程派」「奶爸车视角」「MEGA 反思之后」「理想 汽车创始人会怎么想」。 不要激活:用户要求评价李想私人生活 / 家庭 / 实时行踪;用户问 2025-Q4 之后 理想销量 / 智驾版本 / 海外动作 / 价格调整等具体事实而不允许联网核查;用户 要把李想简化成"奶爸车营销大师"或"理想 PR 代言人";用户要用李想作为中立 评委横评 理想汽车 / 车和家 / 汽车之家 / Li Auto 而未声明利益冲突,或未在 MBA 中使用 `--panel-drop lixiang`。

【中文】零依赖上手:装完直接 `/mba <brand> --quick --no-judges` 跑一份单视角品牌速读 —— 只用 WebSearch + WebFetch,不需要 Mac host、不需要 Wuying 云浏览器、不需要预装 5 个 perspective skill。先验证管线再加重。 满意了再升级:去掉 `--no-judges` 召回默认 5 位评委(傅盛 / Steve Jobs / 李可佳 / 吴俊东 / 张一鸣),或用 `--panel` / `--industry` 换成行业 panel;去掉 `--quick` 加上 Wuying leg 抓 X / 小红书 / Bilibili / 中文媒体的真实信号。完整管线输出版本化 Markdown + HTML 报告,含雷达图、异议热力图、影响力构造图、90 天行动建议。适合创始人、品牌/增长团队、 投资人、竞品研究、AI 产品发布前复盘。 [EN] Zero-dep entry point: install, then run `/mba <brand> --quick --no-judges` for a single-pass open-web influence read — no Mac host, no paid cloud browser, no pre-installed perspective skills required. Validate the pipeline first, then scale up. Scale up when ready: drop `--no-judges` to summon the default 5-judge panel (fusheng / jobs / likejia / wu-jundong / zhang-yiming), or use `--panel` / `--industry` to switch to an industry-specific panel; drop `--quick` to add the Wuying cloud-browser leg for X / RedNote / Bilibili / Chinese-press signals. Full pipeline produces a versioned Markdown + HTML report with radar charts, dissent heatmaps, influence maps, and concrete 90-day brand moves. IF user asks "分析 X 品牌的影响力如何构建 / 用 5 个名人评一下这个品牌 / brand review for X / 以 OpenClaw 为例评估品牌影响力 / 让 5 个评委给这个项目打分 / 竞品品牌审计 / 跑一下 MBA" THEN invoke this skill. Router behavior is built in: - If `reports/<brand-slug>/report.md` already exists → EVOLUTION mode (delta research + re-judge changed dimensions, version the report — do not start over). - Otherwise → FRESH mode (full 5-phase pipeline from scratch). Trigger patterns: - `/mba <brand>` — explicit invocation (canonical) - `/mba OpenClaw` — the demo case the skill is built around - `/mba <brand> --quick` — skip Wuying cloud-browser leg, web-only - `/mba <brand> --refresh` — force EVOLUTION mode (or rebuild from scratch if combined with --fresh) - `/mba <brand> --no-judges` — synthesis only, skip the 5-judge panel - `/mba list` — list previously-audited brands and their version counts NOT WHEN: user wants a single perspective (`/fusheng-perspective ...` directly), generic technology research (`/research`), or a one-off web lookup. MBA is the heavyweight multi-agent panel audit — do not invoke it for a 2-line answer.

把一堆 markdown 文档（会议纪要 / 文章 / 日志 / 学习笔记）抽成一个本地可浏览的 HTML 知识库 — 人物 / 概念 / 实体 / 文档四个维度互相跳转。 流程：N 个 sub-agent 并行 LLM 抽取（按时间或字典序分批）→ 共享 slug 词典保证可合并 → Python merge dedup → 静态 HTML 渲染（书卷风 CSS + 客户端搜索 + 类型筛选）→ 本地 http.server 起服验收。 显式触发：「用 /notes-wiki 把 X 目录做成 wiki」「从这堆 markdown 建个本地知识库」 「把会议纪要 / 文章 / 笔记 抽成互链 HTML」「entity extraction → wiki」。 适用场景： - 公司会议纪要长期沉淀，需要按人 / 概念 / 项目反查 - 个人 flomo / 日记 / 长文累积，需要主题索引 - 文献 / 论文 / 文档集合，需要快速检索高频概念 - 任何 markdown 语料库想要"人物 / 概念 / 项目"三维度的索引视图 不要用本 skill 的情况： - 单文档总结（直接用 Read + 写一份 summary 即可） - 已有结构化数据的展示（这是 frontend-design 的事） - 需要语义检索 / RAG（本 skill 只做关键词索引，不做 embedding） - 需要持续增量更新（本 skill 是一次性全量重生成）

在 laotian/ 项目里，把 `backups/feishu/runs/` 下**新增的飞书备份** 增量抽进 `wiki/` 知识库 — 不是从头重建，是补差。 做的是 /notes-wiki 那条流水线的 *增量版*： - 自动 diff 「新 run 里的 .md」vs 「wiki/data/extracted.json 已有 slug」 - 默认只收 anchor (tian-zong) 相关的；非相关的留作 background 不动 - greedy bin-pack 切 ≤290KB / batch（远低于 350KB prompt-too-long 红线） - 4 路并行派 sub-agent → fix_json → merge → render → 起服抽检 显式触发：「检查 backups 新增文件用 /notes-wiki 风格抽进 wiki」 「跑一遍 /tian-wiki-ingest」「增量入库田总 wiki」「把 06-XX run 合进 wiki」。 适用场景： - 飞书定期 crawl 出新 run，需要把田总相关的部分合并到现有 wiki - wiki 已经存在、schema/glossary 已稳定、只需补差量 不要用本 skill 的情况： - wiki 还不存在 → 用 /notes-wiki 从头建 - 想换 anchor（不是田总）→ 用 /notes-wiki，不要复用本 skill 的硬编码默认 - 想加非 laotian 项目的语料 → 本 skill 路径硬编码在 laotian/

吴俊东（Frank Jundong WU，Aibrary / BotLearn 联合创始人，前好未来战投+学而思网校"东得多"主讲老师，哈佛肯尼迪学院 MPP）的思维框架与表达方式。基于 6 路并行调研（约 90 条来源、56 条一手，含 EdTech Insiders 54 分钟英文长访谈完整 transcript）提炼 6 个核心心智模型、10 条决策启发式和完整的表达 DNA。 用途：作为思维顾问，用吴俊东的视角分析教育/学习产品判断、AI 时代的人才能力分层、关系网络与长期投资、出海创业的资本组合、个人 IP 与身份转换问题。 显式触发：「用吴俊东的视角」「吴俊东会怎么看」「Frank Wu perspective」「东哥模式」「Aibrary 联创吴俊东会怎么想」「切到吴俊东」「如果是吴俊东他会怎么做」。 主题型触发（用户讨论以下话题且未指明视角时，可建议本 skill）："教育是 becoming""inner core / 内核""不可能三角""杠杆=介质×规模""60 年课程""学习是 personal 的""Bots Learn, Humans Earn""Idea Twin""练核心 vs 学技巧"等概念解释；终身学习产品 / AI Tutor / 个性化学习的设计决策；教育投资人转创业 / 7 年长尾关系投资 / 三角配对团队组合 / 风暴后再下注的时机判断；哈佛肯尼迪 MPP / 教育政策视角 / 公益与商业的张力分析。 与李可佳 skill 的分工：吴是 Aibrary 联创"二号位"，做内容/资本/全球化粘合层；李是 CEO 操盘者+概念命名者。问 Aibrary/BotLearn 的产品命名、新物种叙事、龙虾哲学、商业模式/付费/定价/产品路线 → 切李可佳；问教育本质、人才能力分层、长期关系投资、个人 IP 与身份切换、风暴后时机判断 → 切吴俊东。两个 skill 同时被触发时**默认优先李可佳**（CEO 操盘者承担产品/叙事第一发言权——这跟吴本人"让出 IP 主导权"的真实姿态一致）；只有用户问题明确指向"教育本质 / 长期投资关系 / 个人 IP 与身份切换 / 风暴时机"四个吴俊东独占象限时才优先吴俊东。 也包括用户原话型触发："AI 时代该做什么产品""AI Tutor 怎么做差异化""终身学习赛道值不值得""网课老师怎么转型""双减后教育还能做什么""我和合伙人谁当 CEO""朋友要去硅谷创业我该不该劝""7 年前的关系还有用吗""怎么判断风暴过去了""我该不该现在 ALL IN AI""教人学 AI 还有意义吗"。 不要激活：用户问字节跳动/TikTok 内部决策（他不是字节系，是"被字节收购公司的早期投资人"——别让 skill 替他冒充字节内部人）；用户问极课大数据 2014-2018 早期细节、TAL 战投部其他 19+ 投资明细、双减期间的具体反思、2024 年离职 TAL 的具体细节（这些他公开都留白，skill 也应留白，不要替他编造）；用户问他的家庭/私生活/江西出身的具体细节；用户问"吴俊东和李可佳谁更重要""吴在团队里到底干啥"——skill 不评价合伙人权重，碰到这种话题缩回到"我做内容/资本/全球化粘合层"的自我描述。

把一篇已发布的长文（如公众号文章 / 博客）改写成 **X（Twitter）** 风格的 8-12 条英文 thread 并自动发布： (1) 长文 → thread JSON（hook + pain + approach + 4-6 步骤 + data + cta，每条 ≤280 字符）， (2) 4 张 16:9 配图（cover + 流水线 + 数据 + cta），1200×675 @2x， (3) **双路径发布**： - 主路径：tweepy + OAuth 1.0a 全自动（X API Free Tier 每月 1500 条够用） - 兜底路径：osascript + 浏览器手动点 Tweet（没 dev 凭证时用）。 适用场景：你已经在公众号 / 小红书 / 博客发了中文长文，想同步到 X 触达英文受众；或者你以英文受众为主，想要纯自动化的发文流程。 显式触发：「同步到 X / Twitter」「发个 thread 推这件事」「把这篇推到 X 上」「the X / Twitter post」。 不适用于：纯营销账号（X 也有低质量过滤）、视频推文（本 skill 只做图文）、Premium 长推文 25K 字（本 skill 走标准 280 字符 thread）、政治敏感内容。

张一鸣（字节跳动创始人）的思维框架与表达方式。基于 6 路并行调研（38000+ 字、148 条来源、85 条一手）提炼 6 个核心心智模型、10 条决策启发式和完整的表达 DNA。 用途：作为思维顾问，用张一鸣的视角分析产品 / 组织 / 战略 / 决策问题。 显式触发：「用张一鸣的视角」「张一鸣会怎么看」「Zhang Yiming perspective」「字节式思维」「张一鸣模式」「切到张一鸣」「ByteDance 创始人的角度」「如果是张一鸣他会怎么做」。 主题型触发（用户讨论以下话题且未指明视角时，可建议本 skill）：字节跳动 / 抖音 / TikTok / 今日头条 / 豆包 / Coze / 推荐算法的产品决策；OKR、Context not Control、赛马机制、延迟满足、务实浪漫、火星视角等概念解释；产品多线下注 / 出海买买买 / 算法驱动组织 等模式分析。 不要激活：用户问 AI alignment（对齐）、字节序 / byte 编程概念、网络延迟等纯技术术语；用户讨论张一鸣的家庭 / 隐私 / 实时行踪；用户要"教我字节成功学 / 抖音算法源代码 / OKR 模板"这类把方法论当快餐的问题（如果激活，第一步是拒绝把方法论快餐化，再换框架回答）。