judgment-training
当用户需要做方向性判断、评估「该往哪走/这事靠谱吗」、或想提升决策能力时调用。 核心理念: 判断力(知道行为长期后果)比努力重要; 清晰思考=从基础学科重建推理; 收集心智模型(复利/委托代理/可证伪性/基础数学)。 不适用于: 需要立即执行的具体任务步骤。 Triggers…
Skill by kangarooking
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Use cases: prompt-engineering
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What this skill can do and what it asks for, from its SKILL.md. Checked Oct 25, 2026.
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Network hosts it talks to 1
codeload.github.com· found in install command
Files it touches
~/.claude/skills/judgment-training
What's inside
- Skill name
judgment-training- Description
- 当用户需要做方向性判断、评估「该往哪走/这事靠谱吗」、或想提升决策能力时调用。 核心理念: 判断力(知道行为长期后果)比努力重要; 清晰思考=从基础学科重建推理; 收集心智模型(复利/委托代理/可证伪性/基础数学)。 不适用于: 需要立即执行的具体任务步骤。 Triggers: 判断力/方向/第一性原理/心智模型/思维模型/判断靠不靠谱/judgment/mental model/first principles
- License
- MIT
- Instructions
- 105 lines in SKILL.md · view on GitHub
Files (3)
- SKILL.md
- test-prompts.json
- test-results.md
SKILL.md (first lines)
# 判断力训练 ## R — 原文 (Reading) > 努力工作的价值真的被高估了。在现代经济中,努力工作不是那么重要。那什么被低估了?判断力。……真正聪明的思考者是思维清晰的思考者。他们理解非常非常基本的基础知识。……如果你不能根据需要从基础知识重新推导出概念,你会迷惑不解。你只是熟记而已。 > > — 纳瓦尔·拉维坎特, 《纳瓦尔宝典》 第一章·财富 ## I — 方法论骨架 (Interpretation) 判断力=知道行为长期后果并据此决策的能力,它是杠杆时代最重要的生产力—— 一个正确的决定可以赢过大量低效努力,而错误方向上的努力只会放大损失。 训练判断力有三个路径: ① **从基础重建**——真正理解=能从头推导;高级概念无法推导就只是熟记;最聪明的人能把事情向小孩讲明白; ② **打牢基础学科**——数学、微观经济学、可证伪性等是「严肃知识」,比背诵复杂概念更值钱; ③ **收集心智模型**——复利、委托代理、黑天鹅、进化论等模型库,遇到新问题先找合适的模型套用; ④ **留出思考空白**——每周至少一天不安排会议,伟大的想法只在你无聊之后出现。 ## A1 — 书中的应用 (Past Application) ### 案例 1: 费曼三页纸讲数学 - **问题**: 如何判断一个人是否真的懂 - **方法论的使用**: 费曼从数字→计算→初级微积分,用不打破的逻辑链串起来,不靠定义 - **结论**: 能重建逻辑链才是真懂 - **结果**: 「如果你无法向小孩子讲明白,那么你并不是真的知道」 ### 案例 2: 每周留白思考 - **问题**: 忙碌挤掉了思考时间 - **方法论的使用**: 每周留一两天不安排会议 - **结论**: 「只会在你感到无聊之后,才会有伟大的想法」 - **结果**: 判断力和好想法随之而来 ## A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★ ### 用户会在什么情境下需要这个 skill? 1. 方向选择:「这件事该不该做/往哪走」 2. 评估言论:「这个专家的说法靠谱吗/是真懂还是包装」 3. 学习新领域:「怎么快速建立对陌生领域的判断力」 4. 决策前检查:「我的依据能不能从头推导」 ### 语言信号 - "帮我判断一下/评估一下" - "他怎么知道自己在说什么" - "我想提升自己的判断力/思维模型" - "how to think clearly / build judgment / is this credible" ### 与相邻 skill 的区分 - 与 `decision-heuristics` 的区别: 本 skill 是底层能力训练;决策启发式是即用规则 - 与 `rational-buddhism` 的区别: 本 skill 讲如何想清楚;理性佛教是验证一切主张的总标准 ## E — 可执行步骤 (Execution) 1. **识别决策类型与后果尺度** - 完成标准: 明确这是方向判断(长期后果大)还是执行选择(后果小);判断力优先投入前者 2. **从基础重建核心假设** - 完成标准: 把问题拆到「我能从头解释」的公理层;解释不了的部分标为未知 - 判停条件: 若发现对方/自己满口大词但无法推导,标记为「不可信」,停止采信 3. **套用已知心智模型** - 完成标准: 至少匹配 1–2 个模型(复利/委托代理/可证伪性/黑天鹅…)交叉检验结论 4. **预留思考留白** - 完成标准: 每周安排 ≥1 天无会议/无任务,把最难的问题放进留白时段 ## B — 边界 (Boundary) ★ ### 不要在以下情况使用此 skill - 用户只需要快速执行步骤(先执行,再复盘判断) - 信息查询类问题(查资料不需要完整推导) ### 作者在书中警告的失败模式 - 熟记≠理解: 「如果你不能根据需要从基础知识重新推导出概念,你会迷惑不解」 - 读错次序的博学: 虚假基础会过滤一切新想法 ### 作者的盲点 / 时代局限 - 「基础学科优先」隐含理性人假设,未覆盖情绪/直觉在决策中的作用 - 判断力训练无法替代经验;作者自己也说判断力需要经验打底 ### 容易混淆的邻近方法论 - `reading-metaskill`: 阅读是判断力的供给管线 --- ## 相关 skills (阶段 3 定稿) - depends-on: `reading-metaskill`(基础来自阅读) - composes-with: `decision-heuristics`、`principal-agent`、`rational-buddhism` --- ## 审计信息 - **验证通过**: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓ (v06) - **测试通过率**: 见 test-results.md - **蒸馏时间**: 2026-08-01
From kangarooking/cangjie-skill, MIT.
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Signals
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- 11,675
- Forks
- 1,365
- Open issues
- 7
- Last commit (this folder)
- Aug 30, 2026 (2 months ago)
- Last release
- Aug 30, 2026 (2 months ago)
From GitHub (fetched Oct 24, 2026).
Details
- License
- MIT
- Repository
- github.com/kangarooking/cangjie-skill
- First seen
- Oct 24, 2026
- Last checked
- Oct 24, 2026
- Source
- GitHubgithub-graphql
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judgment-training skill. Agent Mart. https://agentmart.dev/skills/kangarooking-judgment-training (last updated 2026-10-24)