'mental-model' 검색 결과

Surface beliefs, assumptions, stories, and values shaping a system. Use when deeper mental models need examining with care and evidence.

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Surface beliefs, assumptions, stories, and values shaping a system. Use when deeper mental models need examining with care and evidence.

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当用户在做复杂决策/分析时感觉工具不够用、或在问"怎么才能看问题更全面""为什么我总是用同一种方式思考""如何建立跨学科的思维方式""芒格的多元思维模型是什么"时激活。 核心信号：用户意识到自己的思维工具单一，需要构建多元的认知工具箱。 不适用于：单一领域的专业深耕、不需要跨学科视角的常规问题。

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Examine important choices and assess claims by rebuilding their reasoning from basic knowledge. Use mental models, reusable ways to understand problems, to compare conclusions, identify unknowns, and consider long-term consequences.

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• Choosing a direction with long-term consequences
• Assessing the reasoning behind an expert's claims
• Building judgment in an unfamiliar field

Plan how agents retain active work across conversation compaction, context loss, and restarts. Organize restoration packets that preserve purpose, progress, ownership, and constraints, distinguish resume from fork or rebuild, and check whether work actually resumes correctly.

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• Prepare restoration materials before conversation compaction
• Preserve task purpose and ownership across a restart
• Distinguish native resume, fork, and artifact-based rebuild

Configure a new OpenRig agent seat, a managed place for an agent to run, using a prior Claude or Codex conversation. Covers fork settings, new session identities, and checks that distinguish forking from restoring.

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• Create a new agent seat from an earlier conversation
• Add conversation source settings to a rig expand payload
• Distinguish conversation forks from seat restoration

Understand how OpenRig organizes a team of coding agents. This skill explains the main terms, shows how to identify an agent’s role and peers, and clarifies where skills and working context come from.

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• Getting oriented in a new OpenRig environment
• Understanding rig, pod, and seat terminology
• Checking where skills and context come from

Map a current event below the surface into patterns, structures, and mental models. Use when a class or team needs systemic understanding before action.

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Design the deeper patterns, structures, artefacts, and mental models needed to grow a desired event. Use when a class imagines a better future.

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Turn any skill in this instance into a publish-ready launch article - proof-stat headline, one contrarian thesis, mechanics, war stories from real run history, a mental-model reframe, and the full SKILL.md embedded verbatim so readers can steal it. Optional Higgsfield title banner with --banner.

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Map a current event below the surface into patterns, structures, and mental models. Use when a class or team needs systemic understanding before action.

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Design the deeper patterns, structures, artefacts, and mental models needed to grow a desired event. Use when a class imagines a better future.

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用户在帖子没爆时感到焦虑、怀疑自己是否适合做 X,或连发一批内容后评估整体表现、设定增长目标时使用。核心认知:公共平台传播是长尾分布(3861 帖均值 188/中位数 42),一条没爆是预期的中位数而非失败;目标不是让每条都爆,而是系统性提高进前 10% 的概率。Trigger signals: "我连发20条只2条过百该放弃吗""怎么让每条都爆""发了这么多没水花""一条没爆就怀疑人生""是不是我不适合做X" / "only 2 out of 20 hit 100, should I quit" "how to make every post go viral" "my posts get no engagement"。不适用于:单条内容生产(用 x-short-content-craft)、数据复盘操作(用 x-data-review)、理解推荐算法机制(用 x-foryou-algorithm)。

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发帖前自检"这条内容帮读者省了几步路"时使用;用户问"值不值得发/有没有价值/该不该发这条"时激活。不适用于:已决定要发只需检查结构完备性(用 x-five-piece-checklist)、需要分类内容原型(用 x-content-archetypes)、需要改写表达方式(用 x-three-translations)。Trigger 词:"值不值得发""省了几步""内容价值""worth posting""content value""should I post this""save steps"。

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当用户分析复杂问题时只用了单一视角(如纯财务/纯技术/纯市场),或面对跨领域问题缺乏分析框架时激活。典型触发信号:用户说"我只懂XX方面""这个问题好像是XX问题"但明显只用了一个学科的解释。不适用于用户已经有成熟的多维度分析框架且正在有效使用的场景,也不适用于纯执行层面的简单任务。

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当用户面临业务增长停滞、职业瓶颈、产品创新困境，或在问"如何突破现状""怎么实现颠覆式创新""为什么总是无法超越行业领导者"时激活。 核心信号：用户在描述一个"在系统内无法解决的问题"，或试图通过优化/改善来解决本质上需要重新定义的问题。 不适用于：日常运营优化、渐进式改进、纯粹的执行力问题、信息查询。

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Infectious disease modeling with SIR/SEIR models — R0, fitting, forecasting, and intervention scenarios.

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Expert causal reasoning and mental model construction for diagnosis and prediction in complex domains

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Use when diagnosing a repeated conceptual mistake and designing a targeted correction loop to replace the faulty mental model.

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Cognitive systems skill for reasoning, memory, and agent behavior; use when designing agent workflows or mental-model tooling.

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Expert causal reasoning and mental model construction for diagnosis and prediction in complex domains

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