我在 Claude Code 裝了 3 個 Skill，它們合起來是一套完整的腦子
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三個 Skill 組合使用，先想清楚、再學思維框架、最後落地執行
呢篇文章係作者分享佢喺 Claude Code 安裝三個 Skill 嘅經驗。作者發現自己雖然工具裝咗一堆，但每次做重要決定都仲係唔知從邊度入手——想太多、想唔清楚、清楚咗又唔知點做、做咗一半又懷疑自己。佢認為問題唔係工具唔夠，而係缺少一條由「想清楚」到「做清楚」嘅完整路徑。
三個 Skill 分別係：ljg-skills（幫你深挖問題本質）、女媧 nuwa-skill（將他人智慧蒸餾成可隨時呼叫嘅思維框架）、dbskill（幫你將商業問題拆解並落地）。作者強調單獨用每個都好強，但夾埋一齊先用得盡——形成一套「大腦外掛系統」：看清楚、想清楚、做清楚。
整體結論係：與其亂試新工具，不如建立一套由問題拆解（ljg）、思維模型（nuwa）、商業行動（dbs）組成嘅閉環。安裝好三個 Skill 之後，只要按順序用 /ljg-think → /huashu-nuwa → /dbs，就能將一個模糊問題變成可執行嘅行動，而且每個決策都會留低記錄等三個月後覆盤。
- 三個 Skill 合組一套完整嘅「想清楚→學框架→落地執行」路徑，合作大過各自單用。
- ljg-skills 透過層層追問「為什麼」帶你由表象鑽到公理層，幫你真正想清楚問題。
- 女媧 nuwa-skill 將人物或概念嘅思維框架蒸餾成 Skill，並內置搜索功能防止編造答案。
- dbskill 先幫你消解錯誤問題（99.1% 商業問題本身就問錯），再用 20 個子技能對症下藥。
- 實際應用：產品賣唔掂 → ljg-think 縱向挖原因 → 女媧蒸餾某創辦人框架 → dbs-diagnosis 揾真問題 → dbs-decision 儲起決策，三個月後覆盤。
ljg-skills
安裝指令：npx skills add --all
女媧 nuwa-skill
安裝指令：npx skills add
dbskill
安裝指令：npx skills add --all
三個 Skill 點樣幫你由亂到清
作者覺得自己同好多人一樣，裝咗一堆工具，但每次重要決定都仲係唔知點入手。佢發現問題唔係工具唔夠，而係缺一條由「想清楚」到「做清楚」嘅路徑。三個 Skill 夾埋用，就補齊呢個缺口。
ljg-skills 幫你由表象鑽到底層，女媧將別人智慧變成思維工具，dbskill 幫你落地執行
作者仲用咗一個森林故事比喻：鋤頭係 dbskill（落地）、地圖係女媧（宏觀視角）、指南針係 ljg-skills（方向）。帶齊三樣先出到森林。
ljg-skills：真正的想清楚，係由「點解」開始
呢個 Skill 專門幫你深挖問題本質。舉例：產品賣唔掂，你問 AI 點推廣，AI 出 5 條建議但你無變過。問題係你問錯——你應該問「點解賣唔掂」，而唔係「點樣推」。
ljg-think 會一層一層問「點解係咁」，每次都只一個問題
由「賣唔掂」鑽到定價策略、目標用戶認知、最後可能落到一個沉默幾秒嘅位：你根本無諗清楚用戶係邊個。有失重感。
- ljg-read：伴讀工具，唔係幫你總結，而係陪你走入文章，喺你忽略嘅位突然問一條問題，逼你眉頭一皺——嗰下先係真理解。
- ljg-roundtable：圓桌討論，召喚 3-5 個歷史人物辯論，每個有立場同 MBTI，仲至少有一個「意外視角」（例如進化心理學家評論短視頻策略）。
所有輸出都係 org-mode 格式，自動存到本地 ~/Documents/notes/，你思考過嘅嘢會留低，唔會消失喺聊天框
女媧 nuwa-skill：將別人智慧變成你隨時用嘅 Skill
好多人讀完書但用唔上，因為思維方式仲留喺書度，未裝入你腦。女媧就係解決呢個問題——你輸入一個人名或者一個模糊需求，佢就啟動 6 個 Agent 做平行調研。
調研範圍包括書、長文、論文、播客、深度採訪、推文、他人分析、重大決策記錄，最近 12 個月都要睇
調研完之後，每個心智模型要過三道關：喺兩個以上領域出現過、能推斷對新問題態度、唔係所有聰明人都咁諗。三關全過先算真正嘅思維框架。
最關鍵係「回答工作流」：問事實問題時，佢會先去搜索再用思維框架回答，唔會靠訓練語料亂作
所以女媧生成嘅 Skill 係真正嘅顧問，而唔係復讀機。
女媧將知乎、微信公眾號、百度百科列入黑名單，永遠唔用，因為二手轉述同洗稿會令 Skill 變成垃圾進垃圾出
dbskill：99.1% 嘅商業問題，係問題本身錯咗
dbs-diagnosis 開場白：8000+ 人付費問過商業問題，得 0.9% 真正被解答，99.1% 被消解——因為問題根本問錯。你話「點樣漲粉」，可能真正問題係商業模式唔需要粉絲。
- 1 dbs-slowisfast：慢就係快——幫你揾出嗰啲一直喺度行捷徑嘅位，唔係叫你拖延，而係識別邊啲「效率」其實令你越走越慢。
- 2 dbs-deconstruct：概念拆解——你講「私域」，你真係知自己講緊乜？用戶關係？定係資產？講唔清一個詞，做嘅決策就係沙上建塔。
- 3 dbs-good-question：好問題生成器——將模糊問題變成 Agent 可推理、可驗證嘅問題說明書，明確知道「解決咗未」。
- 4 dbs-decision：決策系統——每次做重大決策寫低，之後回填結果，定期覆盤，避免重複同一類錯誤。
- 5 dbs-save / dbs-restore：診斷到一半可以暫存，聽日再開，唔使重新講背景。
dbs 就好似一個路由器，你入嚟話「幫我睇睇」，佢問你一個問題，然後送你落最適合嘅子技能。
20 個子技能，每個專門處理一類商業問題，唔會一刀切
三合一實戰：產品賣唔掂點算
假設你嘅產品賣唔掂。用 ljg-think 縱向鑽落去，由「賣唔掂」鑽到「定價邏輯」；用女媧蒸餾一個你長期關注嘅創辦人，將佢睇商業問題嘅框架直接調出嚟用；用 dbs-diagnosis 完整診斷商業模式，消解錯誤問題，揾出真正該做嘅事；最後用 dbs-decision 儲起決策，三個月後覆盤。
安裝好三個 Skill 後，分別用 /ljg-think、/huashu-nuwa、/dbs 就可以開波
安裝指令好簡單：跟住資源欄位嘅 GitHub link 執行 npx skills add 就得。作者仲提醒，裝好之後記得試一次完整流程，感受由亂到清嘅變化。
森林故事話畀我哋知：鋤頭、地圖、指南針缺一不可，帶齊先出到森林
你有冇呢種感覺——
工具裝咗一大堆，但每次真係要做一個重要決定嘅時候，都係唔知從邊度落手。
諗得太多，諗唔清楚。諗清楚咗，唔知應該點做。知道點做啦，做咗一半又開始懷疑自己。
我都係一樣。直到我將呢三個 Skill 裝埋一齊，先發現原來問題唔係工具唔夠多，而係一直缺少一套可以從「諗清楚」到「做清楚」嘅完整路徑。
先講結論
呢三個 Skill 分別係：
ljg-skills（lijigang 作者）——幫你真係諗清楚一件事
女媧 nuwa-skill（huashu 作者）——幫你將別人嘅智慧變成你隨時用得着嘅工具
dbskill（dontbesilent 作者）——幫你將諗清楚嘅嘢落到商業行動上
呢三位大神諒我都唔使再做太多介紹啦，各自領域嘅頂流人物。
單獨用，每個都好強。夾埋一齊，就係一套大腦外掛系統——睇清楚、諗清楚、做清楚。
第一個： ljg-skills
你以為你想清楚咗，其實冇
舉個例子。
你嘅產品賣唔鬱，你問 AI「我應該點樣做推廣」。
AI 俾咗你 5 個建議，你覺得有道理，截圖存低，然後……乜嘢都冇變。
問題唔係 AI 冇俾好答案。係你問錯咗問題。你真係應該問嘅係：我嘅產品賣唔鬱，係因為咩？係定價問題？係人羣問題？係商業模式根本搭錯咗？
ljg-think 就係專做呢件事嘅。
你俾佢一句話，佢會一層一層噉向下鑽，每次都淨係問一個問題——「點解係咁」，唔係「仲有咩」。
表面嘅下面有機理，機理嘅下面有原理，原理嘅下面有公理。
佢會帶你由「賣唔鬱」鑽到「定價策略」，再鑽到「目標用戶認知」，再鑽到「你到底喺賣咩價值」，最後可能落到一個令你沉默幾秒鐘嘅地方——你根本冇諗清楚你嘅用戶係邊個。
有種失重感。真係會有。
仲有兩個我每日都用緊嘅
ljg-read——伴讀工具。你掉俾佢一篇文章、一本書嘅 URL ，佢唔係幫你總結，係陪你行入去，然後喺你冇留意到嘅地方俾你製造一個問題，令你皺眉頭。
嗰個皺眉頭嘅感覺，先至係真正理解開始嘅地方。
ljg-roundtable——圓枱討論。你俾一個議題，佢召喚 3-5 個真實歷史人物嚟辯論，每個人有立場，有 MBTI ，有點解揀佢嘅理由。揀人原則裏面有一條好關鍵：至少要有一個「意外視角」，嚟自呢個議題本領域之外嘅人。
你討論「使唔使做短視頻」，結果台上坐咗一個進化心理學家，佢講嗰句話可能比 5 個營銷專家加埋仲有用。
一個細節值得單獨講
ljg 嘅所有輸出都係 org-mode 格式，帶時間戳，自動存到本地 ~/Documents/notes/。
呢個唔係技術怪癖，而係一種觀點：你思考過嘅嘢，應該留低，成為你自己嘅檔案，而唔係消失喺聊天框裏面。
第二個：女媧 nuwa-skill
一個你冇諗到嘅問題
你讀過幾多本書？
認真讀完，用得着嘅，真正改變咗你諗問題方式嘅——有幾本？
大多數人嘅答案係：比以為嘅少好多。
唔係因為書唔好，而係因為讀完咗，嗰套思維方式仲停留喺書裏面，冇真正裝入你嘅腦，喺你面對真實問題嘅時候自動運轉。
女媧解決嘅就係呢個問題。
佢到底做咩
你輸入一個人名，或者一個模糊嘅需求，例如「我成日做決策太慢」。
佢啓動 6 個 Agent 並行調研呢個人或者呢個問題：
書、長文、論文——揾佢反覆講過邊啲嘢（出現≥3 次先算真信念）
播客、長視頻、深度訪問——睇佢被追問時點樣回答，嗰陣時先至係真實嘅
推文、微博、碎片——睇佢嘅表達 DNA ，用詞習慣，爭議立場
他人分析和批評——外部人點樣睇佢，呢個往往比佢自己講嘅仲準
重大決策記錄——佢講嘅同佢做嘅，一唔一樣
完整時間線——包括最近 12 個月，防止資訊過時
調研完，進入提煉階段。
每一個心智模型要過三道關：喺兩個以上唔同領域都出現過、能夠推斷佢對新問題嘅態度、唔係所有聰明人都係咁諗。三關全過，先算真正嘅思維框架。
最關鍵嘅部分
生成嘅 Skill 裏面有一段「回答工作流」。
呢個係女媧同其他所有人物 Skill 最唔一樣嘅地方——當你問一個需要事實嘅問題，呢個 Skill 唔會憑訓練語料編造答案，佢會先去搜索，再用嗰個人嘅思維框架嚟回答你。
呢個區別好大。
一個「芒格 Skill」，如果只係記住佢講過嘅話，咁就係復讀機。但如果佢可以喺你問「而家使唔使做 AI 工具」嘅時候，先查當前市場數據，再用激勵機制分析、逆向思考、多元思維模型嚟推導——咁先至係真正有用嘅顧問。
女媧生成嘅係後者。
資訊源黑名單
順帶一提，女媧明確將知乎、微信公眾號、百度百科列入黑名單，永遠唔用。
呢個唔係傲慢，而係質量控制。二手轉述、洗稿嚴重、無法驗證嘅來源，只會令最終嘅 Skill 變成垃圾進垃圾出。
第三個： dbskill
99.1% 嘅商業問題，係問題本身錯咗
dbs-diagnosis 佢嘅開場白只有一句話：
8000+ 人俾錢問過商業問題，其中只有 0.9% 真正被解答咗，99.1% 係被消解咗——因為問題本身係錯嘅。
呢個唔係噱頭，而係一個觀察。
你話「我點樣漲粉」，真正嘅問題可能係商業模式根本唔需要粉絲。你話「我要做品牌」，真正嘅問題可能係你連第一個俾錢嘅用戶都未有。你話「我嘅內容冇人睇」，真正嘅問題可能係你根本冇諗清楚你喺對邊個講嘢。
dbs 係一個路由器，你入嚟話「幫我睇睇」，佢問你一個問題，然後將你送到最合適嘅子技能裏面去處理。
20 個子技能，幾個特別值得單獨講
dbs-slowisfast：慢就係快。
呢個 Skill 做嘅嘢係幫你揾到嗰啲你一直喺度走捷徑嘅地方——唔係令你拖延，而係幫你識別，邊啲「效率」正在令你越行越慢。
好多時候，我哋做唔到一件事，唔係因為冇時間，而係因為喺用最快嘅方式做咗一件根本唔應該用快嘅事。
dbs-deconstruct：概念拆解。
維特根斯坦話，哲學問題大多數係語言問題。你話「我要做私域」，你真係知道你講嘅「私域」係咩意思嗎？用戶關係？定係可以隨時觸達嘅資產？定係只係一個微信羣？
講唔清楚一個詞，你做嘅所有決策都建立在沙子上。
dbs-good-question：好問題生成器。
將你嘅模糊問題改造成「Agent 可推理、可驗證嘅問題說明書」——即係話，改造成一個可以明確判斷「有冇解決」嘅問題。
呢個功能乍看不起眼，用過先知有幾重要。大多數人花喺問題上嘅時間，比花喺答案上嘅少太多啦。
dbs-decision：決策系統。
在本地 ~/.dbs/decisions/ 建立一個長期檔案。每次做重大決策時寫低，之後回填結果，定期覆盤——你係咪喺重複緊同一類錯誤？
dbs-save / dbs-restore：今日診斷到一半，聽日繼續，唔使重新解釋背景。
三個放埋一齊係咁用嘅
仲係嗰個場景——你嘅產品賣唔鬱。
用 ljg-think 縱向向下鑽，由「賣唔鬱」一路鑽到「你嘅定價邏輯係咩」
用女媧蒸餾一個思維顧問——可能係某個你長期關注嘅創辦人，將佢睇商業問題嘅框架直接攞出嚟用。
用 dbs-diagnosis 行完整嘅商業模式診斷，由 6 條公理層審查你嘅模式，將嗰個錯誤嘅問題消解咗，揾到真正應該做嘅嘢。
用 dbs-decision 將今次決策存低，三個月後返嚟睇。
一整套路行完，你會發現你嘅問題變咗。唔係「我嘅產品點樣賣出去」，可能變成咗「我嘅定價將我想要嘅用戶擋咗喺門外」——而呢個問題，係有得解嘅。
安裝方式
bash
# ljg-skills npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skills --all # nuwa-skill npx skills add https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill
# dbskill npx skills add https://github.com/dontbesilent2025/dbskill --all
安裝完成之後，喺 Codex 裏面輸入：
/ljg-think 然後講你想深挖嘅嗰個問題
/huashu-nuwa 然後講「蒸餾 XX」或者直接講你嘅困惑
/dbs 然後講「幫我睇睇」
最後，一個故仔
有個後生仔行入一片森林，話要揾到出路。
佢帶咗三樣嘢：一把鋤頭，一本地圖，一個指南針。
行咗一段，遇到一棵倒樹擋路。佢拎出鋤頭，將樹一點一點清開——但清到一半，佢發現樹根扎得好深，唔係倒下嚟嘅，係由地下生出來嘅，專登向路中間生。
佢停低睇咗睇地圖。地圖上呢片區域標咗一行字：「呢度嘅樹木向光生長，凡係有空隙就一定有遮蔽。」
佢又拎出指南針，睇咗睇方向。向左偏十五度，有一條細路，地圖上冇畫，但指南針話佢知嗰個方向係出口。
佢冇繼續斬樹。佢向左行咗十五度，三十分鐘後行出咗森林。
返嚟有人問佢：嗰把鋤頭有冇用？
佢話：有用。但如果我只帶咗鋤頭，我而家仲喺度斬嗰棵樹。
鋤頭係 dbskill——幫你喺真實嘅商業問題裏面落地動手，一鏟一鏟向前推。
地圖係女媧——幫你企喺比自己高一層嘅視角睇清楚地形，借用嗰啲行過呢片森林嘅人留低嘅認知框架。
指南針係 ljg-skills——幫你喺所有工具同方法之前，先將方向諗清楚，鑽到底，揾到嗰個唔會錯嘅方向。
三樣嘢，缺一個都可能會喺森林裏面打轉。
帶齊曬，出去係遲早嘅事。
你有沒有這種感覺——
工具裝了一堆，但每次真正要做一個重要決定的時候，還是不知道從哪兒下手。
想太多，想不清楚。想清楚了，不知道該怎麼做。知道該怎麼做了，做到一半又開始懷疑自己。
我也一樣。直到我把這三個 Skill 裝在一起，才發現原來問題不是工具不夠多，是一直缺少一套能從"想清楚"到"做清楚"的完整路徑。
先說結論
這三個 Skill 分別是：
ljg-skills（ lijigang 作者）——幫你真正想清楚一件事
女媧 nuwa-skill（ huashu 作者）——幫你把別人的智慧變成你隨時能用的工具
dbskill（ dontbesilent 作者）——幫你把想清楚的東西落到商業行動上
這三位大神想必我也不需要再做太多介紹了，各自領域頂流人物。
單獨用，每個都很強。合在一起，是一套大腦外掛系統——看清楚、想清楚、做清楚。
第一個： ljg-skills
你以為你想清楚了，其實沒有
舉個場景。
你的產品賣不動，你問 AI "我應該怎麼做推廣"。
AI 給你出了 5 條建議，你覺得有道理，截圖存下來，然後……什麼都沒變。
問題不是 AI 沒給好答案。是你問錯了問題。你真正應該問的是：我的產品賣不動，是因為什麼？是定價問題？是人羣問題？是商業模式根本就搭錯了？
ljg-think 就是專門幹這件事的。
你給它一句話，它會一層一層往下鑽，每次都只問一個問題——"為什麼是這樣"，不是"還有什麼"。
表象之下有機理，機理之下有原理，原理之下有公理。
它會帶你從"賣不動"鑽到"定價策略"，再鑽到"目標用戶認知"，再鑽到"你到底在賣什麼價值"，最後可能落到一個讓你沉默幾秒鐘的地方——你根本沒想清楚你的用戶是誰。
有失重感。真的會有。
還有兩個我每天在用的
ljg-read——伴讀工具。你丟給它一篇文章、一本書的 URL ，它不是幫你總結，是陪你走進去，然後在你沒注意到的地方給你製造一個問題，讓你皺眉頭。
那個皺眉頭的感覺，才是真正的理解開始的地方。
ljg-roundtable——圓桌討論。你給一個議題，它召喚 3-5 個真實歷史人物來辯論，每個人有立場，有 MBTI ，有為什麼選他的理由。選人原則裏有一條很關鍵：至少要有一個"意外視角"，來自這個議題本領域之外的人。
你討論"要不要做短視頻"，結果台上坐着一個進化心理學家，他說的那句話可能比 5 個營銷專家加起來更有用。
一個細節值得單獨說
ljg 的所有輸出都是 org-mode 格式，帶時間戳，自動存到本地 ~/Documents/notes/。
這不是技術怪癖，是一種觀點：你思考過的東西，應該留下來，成為你自己的檔案，而不是消失在聊天框裏。
第二個：女媧 nuwa-skill
一個你沒想到的問題
你讀過多少本書？
認真讀完，能用上的，真正改變了你想問題方式的——有幾本？
大多數人的答案是：比以為的少很多。
不是因為書不好，是因為讀完了，那套思維方式還停留在書裏，沒有真正裝進你的腦子，在你面對真實問題的時候自動運轉。
女媧解決的就是這個問題。
它到底做什麼
你輸入一個人名，或者一個模糊的需求，比如"我總是做決策太慢"。
它啓動 6 個 Agent 並行調研這個人或這個問題：
書、長文、論文——找他反覆說過哪些東西（出現≥3 次才算真信念）
播客、長視頻、深度採訪——看他被追問時怎麼回答，那時候才是真實的
推文、微博、碎片——看他的表達 DNA ，用詞習慣，爭議立場
他人分析和批評——外部人怎麼看他，這往往比他自己說的更準
重大決策記錄——他說的和他做的，一不一樣
完整時間線——包括最近 12 個月，防止信息過時
調研完，進入提煉階段。
每一個心智模型要過三道關：在兩個以上不同領域都出現過、能推斷他對新問題的態度、不是所有聰明人都這麼想。三關全過，才算真正的思維框架。
最關鍵的部分
生成的 Skill 裏有一段"回答工作流"。
這是女媧和其他所有人物 Skill 最不一樣的地方——當你問一個需要事實的問題，這個 Skill 不會憑訓練語料編造答案，它會先去搜索，再用那個人的思維框架來回答你。
這個區別很大。
一個"芒格 Skill"，如果只是揹他說過的話，那是復讀機。但如果它能在你問"現在要不要做 AI 工具"的時候，先查當前市場數據，再用激勵機制分析、逆向思考、多元思維模型來推導——那才是真正有用的顧問。
女媧生成的是後者。
信息源黑名單
順帶一提，女媧明確把知乎、微信公眾號、百度百科列入黑名單，永遠不用。
這不是傲慢，是質量控制。二手轉述、洗稿嚴重、無法驗證的來源，只會讓最終的 Skill 變成垃圾進垃圾出。
第三個： dbskill
99.1% 的商業問題，是問題本身錯了
dbs-diagnosis 的開場白只有一句話：
8000+ 人付費問過商業問題，其中只有 0.9% 真正被解答了， 99.1% 是被消解掉的——因為問題本身是錯的。
這不是噱頭，是一個觀察。
你說"我怎麼漲粉"，真正的問題可能是商業模式根本不需要粉絲。你說"我要做品牌"，真正的問題可能是你連第一個付費用戶還沒有。你說"我的內容沒人看"，真正的問題可能是你根本沒想清楚你在對誰說話。
dbs 是一個路由器，你進來說"幫我看看"，它問你一個問題，然後把你送到最合適的子技能裏去處理。
20 個子技能，幾個特別值得單說
dbs-slowisfast：慢就是快。
這個 Skill 做的事是幫你找到那些你一直在走捷徑的地方——不是讓你拖延，是幫你識別，哪些"效率"正在讓你越走越慢。
很多時候，我們做不到一件事，不是因為沒時間，是因為在用最快的方式做了一件根本不應該用快的事。
dbs-deconstruct：概念拆解。
維特根斯坦說，哲學問題大多數是語言問題。你說"我要做私域"，你真的知道你說的"私域"是什麼意思嗎？用戶關係？還是可以隨時觸達的資產？還是隻是一個微信羣？
說不清楚一個詞，你做的所有決策都建立在沙子上。
dbs-good-question：好問題生成器。
把你的模糊問題改造成"Agent 可推理、可驗證的問題說明書"——也就是說，改造成一個能明確判斷"有沒有解決"的問題。
這個功能乍看不起眼，用過才知道有多重要。大多數人花在問題上的時間，比花在答案上的少太多了。
dbs-decision：決策系統。
在本地 ~/.dbs/decisions/ 建一個長期檔案。每次做重大決策時寫下來，之後回填結果，定期覆盤——你是不是在重複同一類錯誤？
dbs-save / dbs-restore：今天診斷到一半，明天接着來，不用重新解釋背景。
三個放在一起是這樣用的
還是那個場景——你的產品賣不動。
用 ljg-think 縱向下鑽，從"賣不動"一路鑽到"你的定價邏輯是什麼"
用女媧蒸餾一個思維顧問——也許是某個你長期關注的創始人，把他看商業問題的框架直接調出來用。
用 dbs-diagnosis 走完整的商業模式診斷，從 6 條公理層審查你的模式，把那個錯誤的問題消解掉，找到真正該做的事。
用 dbs-decision 把這次決策存下來，三個月後回來看。
一整套走完，你會發現你的問題變了。不是"我的產品怎麼賣出去"，可能變成了"我的定價把我想要的用戶擋在了門外"——而這個問題，是有解的。
安裝方式
bash
# ljg-skills npx skills add https://github.com/lijigang/ljg-skills --all # nuwa-skill npx skills add https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill
# dbskill npx skills add https://github.com/dontbesilent2025/dbskill --all
安裝完成後，在 Codex 裏輸入：
/ljg-think 然後說你想深挖的那個問題
/huashu-nuwa 然後說「蒸餾 XX 」或者直接說你的困惑
/dbs 然後說「幫我看看」
最後，一個故事
有個年輕人走進一片森林，說要找到出路。
他帶了三樣東西：一把鋤頭，一本地圖，一個指南針。
走了一段，遇到一棵倒樹擋路。他掏出鋤頭，把樹一點一點清開——但清到一半，他發現樹根扎得很深，不是倒下來的，是從地裏長出來的，專門朝路中間長。
他停下來看了看地圖。地圖上這片區域標着一行字："此處樹木向光生長，凡有空隙必有遮蔽。"
他又掏出指南針，看了看方向。往左偏十五度，有一條細路，地圖上沒畫，但指南針告訴他那個方向是出口。
他沒有繼續砍樹。他往左走了十五度，三十分鐘後走出了森林。
回來有人問他：那把鋤頭有沒有用？
他說：有用。但如果我只帶了鋤頭，我現在還在砍那棵樹。
鋤頭是 dbskill——幫你在真實的商業問題裏落地動手，一鏟一鏟往前推。
地圖是女媧——幫你站在比自己高一層的視角看清楚地形，借用那些走過這片森林的人留下來的認知框架。
指南針是 ljg-skills——幫你在所有工具和方法之前，先把方向想清楚，鑽到底，找到那個不會錯的方向。
三樣東西，缺一個都可能在森林裏轉圈。
帶齊了，出去是早晚的事。