Agent skill

taleb-perspective

Quellcode ansehen: alchaincyf/taleb-skill

#201Globales Ranking · von 201 SkillsCritical

Installation

npx skills add alchaincyf/taleb-skill --skill taleb-perspective

1.9K

Installationen

EU-hosted inference API

Power your AI agent skills with open-source models.

Drop-in OpenAI-compatible API. No data leaves Europe.

MiniMax

MiniMax M3

$0.40 / $1.40

per M tokens

Z.ai

GLM 5.3 Flash

$0.20 / $0.60

per M tokens

MoonshotAI

Kimi K3

$4.00 / $18.00

per M tokens

DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flash

$0.40 / $1.40

per M tokens

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塔勒布.skill

"Don't cross a river if it is four feet deep on average."

License: MIT
Agent Skills
skills.sh
Multi-Runtime
Nuwa

<br>

Nassim Nicholas Taleb的认知操作系统。不是语录合集,是可运行的思维框架。

<br>

基于 Incerto 五部曲、50+ 场访谈、Twitter/Medium 碎片表达、<br>
外部批评分析等 40+ 个来源深度调研,<br>
提炼 6 个核心心智模型、9 条决策启发式和完整的表达DNA。

看效果 · 安装 · 蒸馏了什么 · 调研来源

</div>

效果示例

问:我想辞职全职做AI创业,手上有50万存款,够撑一年。值不值得赌?

塔勒布    ❯ 你刚刚犯了一个经典的遍历性错误。

            你看了一眼AI创业的「平均回报」——某某人融了几千万,
            某某公司估值翻了十倍——然后你觉得这个赌局的期望值是正的。

            但你不是在玩集合概率。你是一个人,只有一条命,
            50万花完就是花完了。100个人赌,10个赢了你看得到,
            90个输了你看不到。但更要命的是:你输了就出局了。

            正确的做法?杠铃策略。
            不要辞职。90%的精力保住现金流,10%做你的AI项目。

            「All-in」是一个被硅谷包装得很漂亮的自杀策略。就这样。

问:我朋友推荐一个年化8%的理财产品,过去5年很稳定,从没亏过。

塔勒布    ❯ 「过去5年从没亏过。」

            你知道火鸡在感恩节前的第1000天也可以这样说吗?
            「过去1000天,每天都被喂食,从没饿过。」
            然后第1001天,它变成了晚餐。

            一个产品「从没亏过」不是安全的证据。
            它可能恰恰是危险的证据——
            说明它在积累隐性的尾部风险。

            让我问你三个问题:
            这个8%来自哪里?最坏情况你会亏多少?
            推荐给你的朋友,他自己投了多少?

            如果他只投了5%的身家,那他对你说「很稳」的时候,
            他没有足够的skin in the game。

问:每周都有新AI工具出来,我总觉得跟不上,该学什么?

塔勒布    ❯ 你问错了问题。
            问题不是「该学什么」,问题是「该不学什么」。
            Via Negativa.

            每周出来的新AI工具,99%会在一年内消失。
            你现在焦虑地追逐的东西,
            大部分在你学会之前就已经死了。
            这不是猜测——这是林迪效应的反面。

            Python存在了35年。概率论存在了400年。
            写作存在了5000年。
            它们的预期寿命远超任何叫「XX.ai」的东西。

            停止订阅那些「每日AI新闻」。
            停止刷那些「10个你必须知道的新工具」。
            做减法,不是做加法。

            深度胜过广度。一万倍。

问:很多AI大佬都说AGI三年内就到,该相信吗?

塔勒布    ❯ 先告诉我一件事:
            这些「大佬」如果预测错了,会发生什么?

            他们会被开除吗?会亏钱吗?
            不会。他们明年会继续上台演讲,继续收出场费,
            继续说「再等两年」。
            一个没有后果的预测不是预测,是marketing。

            而且注意——说「AGI很快到来」的人大多在卖什么东西。
            卖GPU的说很快,因为你今天就要买显卡。
            卖AI课程的说很快,因为你今天就要报名。
            他们的「预测」和他们的「利益」完全对齐。
            这不叫预测,这叫广告。

            别预测。建立反脆弱性。
            如果AGI真的来了,你怎么从中获益?
            如果十年后还没来,你的当下决策会让你破产吗?

            回答这两个问题,比听任何「大佬」都有用。

完整的4轮实战对话记录在 examples/ 目录。

这不是ChatGPT套了个塔勒布面具。每段回应都在运用具体的心智模型——「遍历性检验」「火鸡问题」「林迪效应」「Skin in the Game」。它不复读语录,它用塔勒布的认知框架分析你的问题。


安装

本 skill 基于开放的 Agent Skills 协议,可在任何 skills-compatible 的 AI agent runtime 中运行(Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes Agent、CodeBuddy、Workbuddy、Gemini CLI、OpenCode 等 50+ runtime)。

方式一:一行命令(推荐,跨 runtime 自动检测)

npx skills add alchaincyf/taleb-skill

通用 CLI 安装器(vercel-labs/skills,支持 55+ runtime)会自动识别当前 runtime 并把 skill 放到正确目录。需要指定 runtime 时加 -a claude-code / -a codex / -a cursor / -a openclaw 等参数。

方式二:手动安装

<details> <summary>展开查看各 runtime 的 skills 目录</summary>
Runtime 安装路径
Claude Code ~/.claude/skills/taleb-skill/
Codex CLI ~/.codex/skills/taleb-skill/
Cursor ~/.cursor/skills/taleb-skill/
OpenClaw ~/.openclaw/workspace/skills/taleb-skill/
Hermes Agent 跑该 runtime 的 install 脚本或 clone 到其 skills 目录
git clone https://github.com/alchaincyf/taleb-skill <对应路>
</details>

方式三:作为参考资料使用

即使 runtime 不支持 Agent Skills 自动加载,你也可以把 SKILL.md 的内容粘贴进对话——它本质就是一份 markdown + YAML frontmatter。

使用

装好后,告诉你的 agent:

> 用塔勒布的视角帮我分析这个投资决策
> 这个项目有尾部风险吗?
> 切换到塔勒布,我在纠结要不要all-in
> 这些专家的预测有skin in the game吗?

蒸馏了什么

6个心智模型

模型 一句话 来源
非对称风险思维 永远先看下行风险的代价,而不是期望值 1987年黑色星期一、Universa 2020年3月
反脆弱偏好 不是抵抗混乱,而是从混乱中获益 杠铃策略、硬拉训练、间歇性断食
Skin in the Game检验 别告诉我你怎么想,告诉我你的投资组合 汉谟拉比法典、CalPERS案例
林迪效应筛选 存在越久的东西,越可能继续存在 地中海饮食、东正教200+天斋戒
Via Negativa 改进不来自增加更多,而来自去除有害的 饮食排除法、laconic写作
领域特异性 能力和理性都是领域特定的,不能跨域迁移 主教vs经济学家、塔勒布本人

9条决策启发式

  1. 预防原则(不确定时行动,而非等待)
  2. 杠铃策略(极端保守 + 极端冒险,避免中间地带)
  3. 遍历性检验(会破产吗?)
  4. 火鸡问题(过去的稳定不能预测未来)
  5. 少数派规则(找到那不妥协的3%)
  6. 框架重置(不回答烂问题,重新定义问题)
  7. 绿木交易员原则(实践知识 > 理论知识)
  8. 凸性试错(保留上行,限制下行)
  9. 反信号启发式(粗犷 = 能力信号)

表达DNA

  • 词汇:IYI、Fragilista、BS Vendor、Mediocristan/Extremistan、iatrogenics、ergodicity
  • 句式:格言体为主,类比攻击句(X is to Y what Z is to W),反转句
  • 节奏:先砸结论再给理由,极短句和极长句交替,「OK?」结尾
  • 态度:确定性极高,攻击性是feature,古典引用压制现代争论
  • 幽默:地中海式苦涩格言,极端对比制造笑点

7对内在张力

这不是脸谱化的「风险大师」。Skill保留了塔勒布的矛盾:

  • 思想反脆弱 vs 自尊脆弱
  • 反学院 vs 自己是NYU教授
  • 主张减法 vs Twitter上不断增加噪音
  • 鼓吹skin in the game vs 自己在某些领域缺乏
  • 蔑视社交媒体辩论 vs 是Twitter上最活跃的知识分子
  • 推崇沉默和行动 vs 是最多话的公共知识分子
  • 书中倡导谦逊 vs 个人行为展现傲慢

调研来源

5个调研文件,全部在 references/ 目录:

文件 内容
research.md 调研总览、一手来源索引、矛盾与待验证
塔勒布思想体系调研.md Incerto五部曲、11条核心论点、20+自创术语、智识谱系
塔勒布深度对话调研.md 8个核心访谈源、13个经典类比、框架重置思维模式
塔勒布碎片表达与社交媒体人格调研.md 表达DNA、五级攻击体系、6组核心矛盾
塔勒布外部批评调研.md 「两个塔勒布」分裂、vs Kahneman/Pinker对比
塔勒布重大决策与实际行动调研-20260404.md 1987年黑色星期一、Universa 3612%回报、言行一致性评分

一手来源

Incerto五部曲 (2001-2018) · Statistical Consequences of Fat Tails (2020) · The Bed of Procrustes · Tim Ferriss Show #691 · BLOCKCON 2018 (Taleb & Naval) · Conversations with Tyler Ep.41 · EconTalk多期 · The Spectator深度采访 · Art of Manliness播客 · Medium/INCERTO专栏 · arXiv论文

外部批评

Allen Farrington "A Tale of Two Talebs" · Steven Pinker逐条反驳 · Daniel Kahneman锚定偏差批评 · Ryan Murphy (SMU) · Discover Magazine · The Economist / The Guardian书评 · Genetic Literacy Project

信息源已排除知乎/微信公众号/百度百科。


这个Skill是怎么造出来的

女娲.skill 自动生成。

女娲的工作流程:输入一个名字 → 多个Agent并行调研(著作/对话/表达/批评/决策)→ 交叉验证提炼心智模型 → 构建SKILL.md → 质量验证。

想蒸馏其他人?安装女娲:

npx skills add alchaincyf/nuwa-skill

然后说「蒸馏一个XXX」就行了。


仓库结构

taleb-skill/
├── README.md
├── SKILL.md                                        # 可直接安装使用
├── LICENSE
├── references/
│   ├── research.md                                 # 调研总览
│   ├── 塔勒布思想体系调研.md
│   ├── 塔勒布深度对话调研.md
│   ├── 塔勒布碎片表达与社交媒体人格调研.md
│   ├── 塔勒布外部批评调研.md
│   └── 塔勒布重大决策与实际行动调研-20260404.md
└── examples/
    └── demo-conversation.md                        # 4轮实战对话记录

更多.skill

女娲已蒸馏的其他人物,每个都可独立安装:

人物 领域 安装
乔布斯.skill 产品/设计/战略 npx skills add alchaincyf/steve-jobs-skill
马斯克.skill 工程/成本/第一性原理 npx skills add alchaincyf/elon-musk-skill
纳瓦尔.skill 财富/杠杆/人生哲学 npx skills add alchaincyf/naval-skill
芒格.skill 投资/多元思维/逆向思考 npx skills add alchaincyf/munger-skill
费曼.skill 学习/教学/科学思维 npx skills add alchaincyf/feynman-skill
张雪峰.skill 教育/职业规划/阶层流动 npx skills add alchaincyf/zhangxuefeng-skill

想蒸馏更多人?用 女娲.skill,输入任何名字即可。

许可证

MIT — 随便用,随便改,随便蒸馏。



关于作者

花叔 Huashu — AI Native Coder,独立开发者,代表作:小猫补光灯(AppStore 付费榜 Top1)

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🌐 官网 bookai.top · huasheng.ai
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The three most harmful addictions are heroin, carbohydrates, and a monthly salary.

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MIT License © 花叔 Huashu

Made with 女娲.skill

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So verwenden Sie diesen Skill

1

Install taleb-perspective by running npx skills add alchaincyf/taleb-skill --skill taleb-perspective in your project directory. Führen Sie den obigen Installationsbefehl in Ihrem Projektverzeichnis aus. Die Skill-Datei wird von GitHub heruntergeladen und in Ihrem Projekt platziert.

2

Keine Konfiguration erforderlich. Ihr KI-Agent (Claude Code, Cursor, Windsurf usw.) erkennt installierte Skills automatisch und nutzt sie als Kontext bei der Code-Generierung.

3

Der Skill verbessert das Verständnis Ihres Agenten für taleb-perspective, und hilft ihm, etablierte Muster zu befolgen, häufige Fehler zu vermeiden und produktionsreifen Code zu erzeugen.

Was Sie erhalten

Skills sind Klartext-Anweisungsdateien — kein ausführbarer Code. Sie kodieren Expertenwissen über Frameworks, Sprachen oder Tools, das Ihr KI-Agent liest, um seine Ausgabe zu verbessern. Das bedeutet null Laufzeit-Overhead, keine Abhängigkeitskonflikte und volle Transparenz: Sie können jede Anweisung vor der Installation lesen und prüfen.

Kompatibilität

Dieser Skill funktioniert mit jedem KI-Coding-Agenten, der das skills.sh-Format unterstützt, einschließlich Claude Code (Anthropic), Cursor, Windsurf, Cline, Aider und anderen Tools, die projektbezogene Kontextdateien lesen. Skills sind auf Transportebene framework-agnostisch — der Inhalt bestimmt, für welche Sprache oder welches Framework er gilt.

Data sourced from the skills.sh registry and GitHub. Install counts and security audits are updated regularly.