「mental-model」の検索結果

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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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

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Use when reasoning about what survives compaction/context-loss/restart/seat-refresh, designing a high-fidelity restore packet, or distinguishing native runtime resume vs fork vs artifact-backed mental-model rebuild. Covers the 4 failure modes that prevent honest restore (compacted seat drops hot potato; restore packet preserves details but loses product intent; runtime resume mistaken for handover or fork; rebuilt seat starts with stale instructions).

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Use when the system around you does not make sense yet: you just booted into a seat and do not know how the pieces fit; someone said rig, pod, seat, fleet, topology, or slice and you are not certain what they mean here; you are unsure what kind of rig you are in or what it is for; you do not know how skills reach you or where context comes from; or you are about to act on a guess about how OpenRig works. Gives the runtime mental model fast, so you stop guessing.

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Use when authoring a rig spec member or `rig expand` payload that needs to start a new managed seat from a prior runtime conversation source — `session_source: { mode: fork, ref: { kind, value } }`. v1 supports `mode: fork` with `ref.kind: native_id` for Claude and Codex. The new seat persists a NEW post-fork token; the parent token is NEVER written onto the new seat. NOT for restoring an existing seat or for artifact-backed mental-model rebuild.

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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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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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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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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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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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