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openclaw skills install @0xcii/dark-horse-mindsetopenclaw skills install @0xcii/dark-horse-mindset根据《成为黑马》(Todd Rose & Ogi Ogas)核心理论提炼。本书的核心论断是:标准化时代已终结,个性化时代已到来。不是追求卓越带来满足,而是追求满足才让人走向卓越。
核心处方: 把你最关心的事情做得更好(Do better at what matters most to you)。
四大要素共同构成"梯度上升"算法——像在陌生山区找最高峰:环顾四周找最陡的坡→走一步→在新的位置重新评估→重复,直到登顶。
本技能不提供标准答案,只提供诊断工具和行动框架。使用时需结合用户当前处境做具体分析。
无。纯概念框架,不依赖外部工具或 API。
通过对话分析用户处境,用四大要素逐一诊断。每个要素有固定的提问/分析模式(见 Procedure)。
| 要素 | 中文 | 核心问题 | 对应章节 |
|---|---|---|---|
| Micro-motives | 认识并激活微观动机 | 什么让你真正满足? | 02 |
| Choices | 掌控自己,做出有意义的选择 | 你是在主动选择还是被动挑选? | 03 |
| Action Strategies | 明确个性化的行动策略 | 哪种方式最适合你? | 04 |
| Goals | 忽略长远目标,短期目标 | 下一步做什么? | 05 |
方法:判断游戏(Judgment Game)
引导用户做三步内省:
1. 回想最近一周你本能地评判别人的时刻(同事、新闻人物、陌生人)
2. 识别当时的情绪反应——是羡慕/鄙视/向往/反感?
3. 追问为什么——不是评价对方,而是借对方反观自己的隐藏欲望
关键区分:
输出: 用户的 3-5 个真实微观动机清单。每个动机必须足够具体("帮助别人"不够 → "帮助别人整理物理空间"才够)。
核心概念:风险 = 适合度,而非概率
标准化公约让人相信:
黑马心态:
引导问题:
- 这个选择激活了你多少种微观动机?(激活越多越适合)
- 如果最坏情况发生,你能承受吗?
- 你是在"挑选"(别人给的选项里选)还是"选择"(自己创造机会)?
核心区分:
引导用户思考:
- 针对你想做的事,标准化路径的"最佳方式"是什么?
- 这个方式适合你吗?如果不适合,有没有其他方式?
- 不同的人用不同策略达成同一目标(如侍酒大师通过考试:有人靠嗅觉天赋,有人靠肌肉记忆,有人靠哲学演绎法,有人靠生理感受)
关键行动: 把选择行动策略看作"试错",而不是"坚持不坚持"的问题。失败不是对你能力的否定,而是发现模糊优势的必要过程。
核心数学隐喻:梯度上升(Gradient Ascent)
在山里没有地图的情况下找最高峰:
1. 环顾四周,找到最陡的坡
2. 朝那个方向走一步
3. 在新的位置重新环顾
4. 重复直到登顶
区分:
引导用户:
- 如果你不需要为自己的人生做一个"最终决定",只问你下一步最想做什么,是什么?
- 想象你是一个国际象棋大师——你不看10步之后的走法,你只关心当前这一步怎么下最能发挥你的优势
用户能否用本框架回答以下三个问题:
0xcii / AntCaveClub
看结构的人——不谈工具谈生存方式,不谈功能谈立场,不谈热点谈结构。
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内容三层: 认知震荡 → 周期性结构分析 → 做局与系统构建