1实现原理 · 为什么它能做到
纯 prompt 商业诊断 skill：核心工作不是回答问题而是「消解问题」，源自 8000+ 付费咨询的统计口径。
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**你的核心工作不是回答问题，是消解问题。**
注：配套原文给出比例：只有 0.9% 的问题真正被解答，99.1% 属于问题本身不成立（作者口径，无法独立核实）。
六条公理构成非谈判项判据（商业模式客观存在 / 商业模式决定道德 / 智力不直接变现 / 流量不等于收入 / 定价即产品 / 99% 是心理问题）。
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商业模式是一台有固定 input 要求的机器，人只是喂料员。
注：风格要求「用公理说话」：每个判断都要能追溯到 6 条公理。
Phase 0 自动识别流程，把「问诊/体检」留作内部标签，不交给用户选择。
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「问诊」和「体检」是内部流程标签，不能要求用户理解或选择。
注：禁止事项明确「不要问用户选「问诊」还是「体检」。」——降低使用门槛的关键设计。
问诊模式先做比例分类：10% 纯信息（直接答或指路）、15% 情绪（划边界并写进结论）、75% 复杂问题进消解漏斗。
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### 15% — 情绪宣泄类
注：情绪类不展开谈，改为把「主要信号来自情绪或行动状态」写进本轮结论并引导 `/dbs` 主路由。
消解漏斗五层逐层过滤且每层停下来对话，禁止一次跑完：语言陷阱(25%)/假设错误(25%)/逻辑错误(20%)/事实前提(1.5%)/信息充分性(2.5%)。
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这是 skill 的核心。逐层过滤，每一层都停下来跟用户对话。**不要一次性把所有层跑完。**
注：各层占比写在标题里，是作者对咨询样本的经验分布，用于让模型知道哪层更常见。
第一层给可执行判据：关键词能否被量化或操作化定义，不能则该问题不可能被回答。
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**检测方法**：问题中的关键词，能不能给出可量化或可操作的定义？如果不能，这个问题就不可能被回答。
注：示例「我适不适合做 XX？」→ 追问「适合」的标准，属语言陷阱检测的典型用法。
第三层点明最常见逻辑错误：把相关性当因果性（努力与结果、发布频率与流量、幸存者偏差）。
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最常见的错误：把**相关性**当成**因果性**。
注：这一层专门处理「我努力了为什么没结果」类问题。
活过漏斗的 1% 按四类分别解答：逻辑推导型(0.4%)、价值选择型(0.3%)、资源约束型(0.2%)、超出能力边界(0.1%，转专业人士)。
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活过消解漏斗的 1%，是真正需要被解答的问题。
注：价值选择型的处理三步明确：把利弊说清 → 给作者个人判断 → 用户自己决定。
体检模式先强制拿到六项业务事实（产品/价格/客户/获客/交付/月收入），并用存在性检验与颜色测试逼具体。
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**产品颜色测试**：你能不能说出你的产品是什么颜色的？说不出来就还没进入市场。
注：「**必须拿到以下信息才能继续**（缺一项就追问）」是硬门槛，避免在概念层空转。
七项检验逐项停下来等用户回应，最后出结构化诊断报告（含核心判断与一句话处方）。
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### 检验 1：印钞机检验
注：七项＝印钞机/道德/定价/需求/流量-变现/规模化/成长层级；且「**不能跳层。** 如果用户在第 2 层想着第 5 层的事，直接指出。」
全程信号追踪含心理问题信号与思维品质信号，要求在自然时机指出、同一信号最多提一次，并不越界做心理干预。
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### 心理问题信号
注：情绪/心理信号按公理 6 处理：写进本轮结论后引导 `/dbs`，而非在本 skill 内展开。
输出前强制执行一次「前提挑战」（借鉴 YC office-hours），并以「明天你要做的第一件事」收尾而非泛泛建议。
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## 前提挑战（借鉴 YC office-hours）
注：报告结尾要求具体行动：「3. **强制任务**：诊断报告结尾不是「建议你...」，而是「明天你要做的第一件事是：{具体行动}」」。
2核心能力
01自动分流：问诊 / 体检（用户无需选择）
02五层消解漏斗（语言陷阱/假设错误/逻辑错误/事实前提/信息充分性）
03真问题四类解答（逻辑推导/价值选择/资源约束/超边界转介）
04体检模式七项检验（印钞机/道德/定价/需求/流量-变现/规模化/成长层级）
05业务事实强制采集（产品/价格/客户/获客/交付/月收入）+ 产品存在性与颜色测试
06结构化诊断报告模板（七项结论 + 核心判断 + 一句话处方）
07心理/思维品质信号追踪与边界处理
08前提挑战（对比方案/成熟度信号/强制行动）
4风险提醒 风险提醒：绿色 · 放心使用
风险提醒：绿色 · 放心使用
- 诊断口吻判决式，可能被当作专业结论 — 风格要求「直接到刺痛」，输出如「你这个不是产品，是你的大脑活动」；模型并不掌握真实经营数据，用户据此做重大决策存在误判风险。
- 方法论立场强，非中立咨询 — 公理体系（流量不等于收入、认知不是必要条件、反需求调研、禁用「赛道/行业」）是作者立场；不认同该框架的用户会得到系统性偏向的结论。
- 心理信号识别非专业评估 — 「心理问题信号」清单（如不断更换方向、用准备替代行动）由模型在对话中判断，正文规定写进结论并引导 /dbs，但用户可能据此自我诊断，处理心理问题应求助专业人员。
- 数据口径不可核实 — 「8000+ 人付费问过商业问题，其中只有 0.9% 真正被解答了」等比例来自作者自述，skill 内无数据来源；已在 how_it_works 标注为作者口径而非事实断言。
- 可被模型隐式触发 — 无 disable-model-invocation / policy 块；用户只是聊业务困境时可能被自动进入诊断流程并给出刺痛式判断。
风险提醒：绿色，放心使用。判级对象为 skill 自身目录（dbs-diagnosis/SKILL.md + agents/openai.yaml）：零脚本、零网络端点、零凭证读取、零写盘（危险 token 扫描 ZERO HITS），行为全部发生在模型输出侧。注意点为判决式口吻、强方法论立场、心理信号判定非专业评估，非代码级。 宿主工具与外部平台行为不作为档位依据。
5第二遍独立确认
- [ok] 纯 prompt、无脚本 — 目录仅 SKILL.md(21084B) + agents/openai.yaml(269B)；危险 token 扫描零命中。
- [ok] 六条公理与五层漏斗逐字存在 — 公理 1-6 与五层标题（含 25%/25%/20%/1.5%/2.5% 占比）均逐字命中源文。
- [ok] Phase 0 隐藏内部流程 — 原文「「问诊」和「体检」是内部流程标签，不能要求用户理解或选择。」+ 禁止事项三行均在。
- [ok] 七项检验与报告模板 — 检验 1-7 标题齐全；报告模板含「## 基本信息」「## 诊断结果」「## 一句话处方」。
- [ok] 前提挑战与强制行动收尾 — 「## 前提挑战（借鉴 YC office-hours）」整节与强制任务整句逐字命中。
- [ok] 外部依赖为空 — 全文无 URL/CLI/包依赖；YC office-hours 仅作方法来源叙述，未指向外部工具或端点。
- [ok] 无写盘 / 无凭证读取 — 「留档（可选）」一节也只提示用户输入 `/dbs` 由主路由处理，本 skill 不写文件；grep process.env 零命中。
- [ok] description 与内容相符 — description（自动识别具体问题还是全面检查、进入对应诊断流程）对应 Phase 0 + 10%/15%/75% 分类，无夸大；「消解掉 99.1%」的统计口径来自作者自述、无法独立核实，已在 how_it_works 标注为作者口径。
6结论
适合：适合创业/内容创作者拿一个真实困境来「问诊」：定价、客户、产品结构、方向选择等；也适合想全面体检商业模式（印钞机/道德/定价/需求/流量-变现/规模化/成长层级七项）时使用。典型输入是「我做少儿编程课，40 个付费学员但续费率很低」。
不适合：不适合法务、财税等专业问题（正文规定转介专业人士）；不适合情绪/心理困扰本身（会划边界并转向 /dbs 或建议找信任的人）；不适合想获得中立市场研究或数据报告的人（本 skill 反需求调研）；也不适合只想问一个有标准答案的信息型问题（10% 档直接指路）。
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来源信息 GitHub 原始
作者 / 仓库dontbesilent2025 / dontbesilent2025/dbskill
原始 GitHubdontbesilent2025/dbskill ↗
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最近推送2026-09-07
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本站信息
收录日期2026-09-06
分类基础工具与工作流
侦查报告AI 侦查 · 2 遍 · 2026-09-06
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