Skill flagged — suspicious patterns detected

ClawHub Security flagged this skill as suspicious. Review the scan results before using.

Mental Models Cn V2.1.0 Backup

v2.6.2

💡 3秒匹配最佳思维模型 | 108个模型覆盖商业分析、投资决策、心理学、系统思考 | 告别拍脑袋决策

1· 202·0 current·0 all-time

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for gmilton09/mental-models-cn-v2-1-0-backup.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "Mental Models Cn V2.1.0 Backup" (gmilton09/mental-models-cn-v2-1-0-backup) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/gmilton09/mental-models-cn-v2-1-0-backup
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install mental-models-cn-v2-1-0-backup

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install mental-models-cn-v2-1-0-backup
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Suspicious
medium confidence
Purpose & Capability
Name/description (a Chinese mental-models library) match the included markdown docs and templates. The package is instruction-only and asks users to read docs and use templates — coherent with purpose. However SKILL.md and INSTALL.md reference a scripts/recommend.py recommendation engine and GitHub clone workflow that do not appear in the provided file manifest, which is an inconsistency (the skill claims a runnable helper but the packaged files don't include it).
!
Instruction Scope
SKILL.md/INSTALL.md instruct the agent/user to run commands (cat files, cd into skills, run `python scripts/recommend.py`) and to clone https://github.com/openclaw/openclaw.git. Those actions are plausible for a docs-first skill, but two issues raise concern: (1) presence of detected unicode-control-chars inside SKILL.md — a known prompt-injection pattern that can try to manipulate model behavior; (2) the recommend.py script is referenced for runtime behavior but is not included in the provided manifest, so following instructions would require fetching external code (git clone) which increases risk.
Install Mechanism
There is no declared install spec in the package (lowest intrinsic risk). However INSTALL.md explicitly instructs cloning the GitHub repo and copying files into ~/.openclaw — i.e., the documented installation relies on external network fetch from GitHub rather than a packaged installer. Fetching and executing code from the remote repo (if done) is higher risk and should be inspected before running.
Credentials
The skill requests no environment variables, no binaries, and no credentials — appropriate and proportionate for a documentation/templating skill. There are no declared secrets or config-path requirements.
Persistence & Privilege
Flags show always:false and user-invocable:true. The skill does not request permanent presence or elevated platform privileges; autonomous invocation is allowed by default but is not combined with other high-risk indicators here.
Scan Findings in Context
[unicode-control-chars] unexpected: Scanner found Unicode control characters in SKILL.md. Such characters are commonly used in prompt-injection attacks to manipulate model parsing/execution. This is not expected for a plain documentation skill and should be inspected and removed or explained by the maintainer.
What to consider before installing
What to consider before installing: - The package is primarily documentation and does not request secrets, which is good. - Red flag 1: SKILL.md contains hidden unicode control characters (prompt‑injection signal). Open the file in a hex/visible-control-character viewer and remove/verify any control characters before use. Do not trust the file if you cannot explain them. - Red flag 2: The docs refer to scripts (e.g., scripts/recommend.py) and to git clone steps that are not present in the provided manifest. Do not run any python scripts or clone/execute code from the upstream repo without first reviewing that code. - If you want to use the recommendation script: get the exact script file, inspect it for network calls, eval/exec usage, shell execution, or credentials exfiltration, and run it only in an isolated sandbox. - Prefer to use the skill as read-only (open the markdown files) rather than executing scripts until you verify the external code. - Check the GitHub homepage/maintainer: verify repo commits, contributors, and recent changes. Ask the maintainer to provide the missing scripts within the skill package or to explain why external cloning is required. - If you are not comfortable auditing code or if hidden characters remain unexplained, avoid installing/running the automated parts and use only the static markdown content.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

Runtime requirements

🧠 Clawdis
latestvk97ef46zw55nasq660hr0km1y98368k6
202downloads
1stars
2versions
Updated 7h ago
v2.6.2
MIT-0

🧠 思维模型库 v2.6

💡 3秒找到适合的思维模型,告别拍脑袋决策

108个模型 | 16个系列 | 即问即用,无需记忆


⚡ 立即体验(安装后试这句)

我要转行做AI,帮我分析下这个行业

→ 系统自动推荐:PESTEL + 周期理论 + 临界质量 + 能力圈


📖 为什么需要这个技能?

❌ 没有思维模型✅ 使用思维模型
"我觉得这个股票会涨""用护城河+概率思维分析,上涨概率65%,但尾部风险需对冲"
"这个方案挺好的""SWOT+二阶效应分析,短期收益但长期有3个隐患"
"选A还是选B?""机会成本+后悔最小化框架,选A的期望效用更高"

🚀 3种使用方式

方式1:直接描述问题(推荐)

帮我分析下新能源汽车行业的竞争格局

→ 自动推荐波特五力 + 护城河 + 路径依赖

方式2:指定模型

用第一性原理分析电动汽车换电模式

→ 直接调用模型框架

方式3:批量组合

我要做一个商业决策,推荐3个最适合的模型

→ 智能匹配组合


📇 场景速查表

场景输入示例推荐模型
创业/转型"我想辞职做自媒体"能力圈+机会成本+反脆弱
投资决策"这只股票值得买吗"护城河+概率思维+安全边际
竞争分析"分析下抖音vs快手"网络效应+护城河+博弈论
风险管理"这个项目有什么风险"逆向思维+二阶效应+黑天鹅
职业规划"我该接受这个offer吗"比较优势+长期主义+机会成本

🚀 快速使用

命令式调用

/mental-model [你的问题]

示例:

  • /mental-model 我要分析一个行业是否值得进入 → 推荐:波特五力 + 周期理论 + 临界质量
  • /mental-model 如何评估这个投资机会 → 推荐:概率思维 + 贝叶斯 + 反脆弱 + 幂律
  • /mental-model 分析 Tesla 的竞争优势 → 推荐:波特五力 + 网络效应 + 长期主义

📇 快速查询卡片 (Quick Lookup)

问题类型推荐模型文档链接
宏观环境分析PESTEL 分析pestel-analysis.md
行业竞争分析波特五力porters-five-forces.md
内外部综合分析SWOT 分析swot-analysis.md
投资决策概率思维 + 贝叶斯 + 反脆弱probabilistic-thinking.md
创业方向选择蓝海战略 + 精益创业 + 网络效应blue-ocean.md
竞争策略制定波特五力 + 博弈论 + 比较优势game-theory.md
风险评估逆向思维 + 二阶效应 + 反脆弱second-order-effects.md
职业选择比较优势 + 机会成本 + 长期主义comparative-advantage.md
产品定价策略博弈论 + 网络效应game-theory.md
市场进入时机周期理论 + 临界质量cycle-theory.md
团队协作优化MECE 原则 + 系统思维systems-thinking.md
创新方向探索第一性原理 + 蓝海战略first-principles.md

📚 包含内容

25 个思维模型

🔷 基础分析(6 个)

  1. PESTEL 分析 - 宏观环境扫描
  2. SWOT 分析 - 内外部综合分析
  3. 波特五力 - 行业竞争分析
  4. MECE 原则 - 结构化思考
  5. 系统思维 - 整体性分析
  6. 第一性原理 - 本质拆解

🔷 决策思维(8 个)

  1. 二阶效应 - 连锁反应推演
  2. 奥卡姆剃刀 - 简化原则
  3. 汉隆剃刀 - 归因简化
  4. 逆向思维 - 反向思考
  5. 博弈论 - 策略互动
  6. 比较优势 - 专业化分工
  7. 机会成本 - 选择代价
  8. 精益创业 - 快速验证

🔷 趋势分析(5 个)

  1. 周期理论 - 经济周期
  2. 幂律分布 - 80/20 法则
  3. 反脆弱 - 风险收益
  4. 临界质量 - 量变到质变
  5. 长期主义 - 复利思维

🔷 概率思维(3 个)

  1. 概率思维 - 不确定性决策
  2. 贝叶斯定理 - 信念更新
  3. 幸存者偏差 - 沉默证据

🔷 商业战略(3 个)

  1. 网络效应 - 平台经济
  2. 蓝海战略 - 无竞争市场
  3. 热点分类 - 自动话题分类

🔷 心理实验(6 个)⭐ v1.7.0 新增

  1. 斯坦福监狱实验 - 环境与角色影响
  2. 米尔格拉姆服从实验 - 权威服从心理
  3. 阿希从众实验 - 群体压力
  4. 认知失调实验 - 信念调整机制
  5. 棉花糖实验 - 延迟满足
  6. 看不见的大猩猩 - 注意力盲区

🔷 群体心理(8 个)⭐ v1.7.0 新增

  1. 群体极化 - 观点极端化
  2. 信息级联 - 跟随他人行为
  3. 羊群效应 - 群体模仿
  4. 社会认同理论 - 群体归属
  5. 集体智慧 - 群体判断优势
  6. 沉默的螺旋 - 少数派沉默
  7. 破窗理论 - 小问题引发大问题
  8. 旁观者效应 - 责任分散

🔷 经济心理(10 个)⭐ v1.8.0 新增

  1. 稀缺心态 - 资源稀缺影响认知
  2. 损失厌恶 - 损失痛苦大于收益快乐
  3. 锚定效应 - 过度依赖首个信息
  4. 可得性启发 - 高估易想起事件
  5. 社会比较 - 通过他人评估自己
  6. 控制错觉 - 高估自己控制能力
  7. 从众行为 - 跟随大众放弃判断
  8. 心理账户 - 区别对待不同资金
  9. 现状偏见 - 倾向维持现状
  10. 悲观偏差 - 萧条期过度悲观

🔷 认知科学(8 个)⭐ v2.0.0 新增

  1. 双系统思维 - 快思考与慢思考
  2. 元认知 - 思考自己的思考
  3. 注意力管理 - 注意力是稀缺资源
  4. 确认偏误 - 寻找支持自己观点的证据
  5. 锚定效应 - 过度依赖首个信息
  6. 框架效应 - 表述方式影响决策
  7. 认知负荷 - 工作记忆有限
  8. 后见之明 - "我早就知道"偏误

🔷 学习成长(8 个)⭐ v2.0.0 新增

  1. 刻意练习 - 有目的的专项训练
  2. 费曼技巧 - 以教为学
  3. 成长型思维 - 能力可以培养
  4. 学习金字塔 - 主动学习效果更好
  5. 间隔重复 - 分散学习记忆更牢
  6. 知识复利 - 知识积累产生复利
  7. T 型人才 - 深度 + 广度
  8. 心流理论 - 全神贯注的最佳状态

🔷 人际沟通(8 个)⭐ v2.0.0 新增

  1. 非暴力沟通 - 观察 - 感受 - 需要 - 请求
  2. 情感账户 - 关系如银行账户
  3. 六度分隔 - 任何两人最多隔 5 人
  4. 邓巴数字 - 稳定社交上限 150 人
  5. 互惠原则 - 回报他人善意
  6. 承诺一致 - 言行一致的压力
  7. 社会证明 - 跟随他人行为
  8. 喜好原理 - 喜欢更容易被说服

配套文档(15 个)

  • 📇 模型索引卡 - 73 个模型快速查阅
  • 📚 实战案例库 - 12 个经典案例深度分析
  • 🎯 模型组合包 - 7 个场景预设组合
  • 🗺️ 选择流程图 - 快速选择合适模型
  • 📖 总导航文档 - 完整使用指南
  • 🚀 推荐引擎 - AI 驱动模型推荐
  • 📝 实战模板 - 4 个场景分析模板
  • 📈 进度追踪 - 学习进度管理
  • 📋 更新日志 - 版本变更记录
  • 🧪 心理实验 - 6 个经典心理实验(v1.7.0)
  • 👥 群体心理 - 8 个群体心理模型(v1.7.0)
  • 💰 经济心理 - 10 个萧条期心理模型(v1.8.0)
  • 🧠 认知科学 - 8 个思考质量模型(v2.0.0)
  • 📚 学习成长 - 8 个能力提升模型(v2.0.0)
  • 💬 人际沟通 - 8 个关系建立模型(v2.0.0)

🚀 使用方式

方式 1: 直接查阅

# 进入技能目录
cd skills/mental-models/

# 查看总导航
cat README.md

# 查看特定模型
cat first-principles.md

方式 2: 分析时参考

# 遇到问题时
1. 打开 FLOWCHART.md 选择合适模型
2. 参考 MODEL-CARDS.md 快速理解
3. 查看 CASE-STUDIES.md 学习案例
4. 使用 MODEL-COMBOS.md 套用组合

方式 3: 集成到工作流

在分析报告中引用模型:

## 分析框架

使用以下思维模型:
- PESTEL 分析 - 宏观环境扫描
- 周期理论 - 判断当前周期位置
- 系统思维 - 理解相互作用

方式 4: 使用推荐引擎(v1.2.0 新增)

# 进入技能目录
cd skills/mental-models/

# 使用推荐引擎
python scripts/recommend.py "我要分析新能源汽车行业"

# 输出包括:
# 1. 推荐模型组合
# 2. 分析框架模板
# 3. JSON 格式输出(--json 参数)

示例:

python scripts/recommend.py "如何评估这个投资机会"
python scripts/recommend.py "分析 Tesla 的竞争优势"

方式 5: 使用实战模板(v1.2.0 新增)

打开 TEMPLATES.md,选择对应场景的模板:

  • 模板 1: 行业分析模板(波特五力 + PESTEL + 周期 + 临界质量)
  • 模板 2: 投资决策模板(概率 + 贝叶斯 + 反脆弱 + 幂律)
  • 模板 3: 竞争策略模板(波特五力 + 博弈论 + 比较优势 + 蓝海)
  • 模板 4: 创业方向模板(蓝海 + 精益 + 网络 + 临界)

方式 6: 追踪学习进度(v1.2.0 新增)

打开 progress.md

  • 记录已学习的模型
  • 追踪应用次数
  • 设置月度学习目标
  • 查看成就系统

📋 适用场景

场景推荐模型组合模型数
宏观经济分析PESTEL + 周期 + 系统 + 长期4 个
投资决策概率 + 贝叶斯 + 反脆弱 + 幂律5 个
创业方向选择蓝海 + 精益 + 网络 + 临界4 个
竞争策略制定波特五力 + 博弈 + 比较 + 蓝海4 个
风险评估逆向 + 二阶 + 幸存者 + 反脆弱4 个
职业选择比较优势 + 机会成本 + 长期 + 幂律4 个

🎯 快速开始

新手路径(5 分钟)

  1. 阅读 README.md 了解整体
  2. 查看 MODEL-CARDS.md 快速浏览 25 个模型
  3. 打开 FLOWCHART.md 学习如何选择模型
  4. 选择一个模型开始实践

进阶路径(30 分钟)

  1. 阅读 CASE-STUDIES.md 学习 8 个经典案例
  2. 查看 MODEL-COMBOS.md 了解场景组合
  3. 选择一个场景组合进行实战
  4. 输出分析报告

专家路径(持续)

  1. 根据问题快速选择模型组合
  2. 多模型交叉验证
  3. 形成自己的分析框架
  4. 贡献新案例/新模型

📊 学习效果

学习阶段时间能力
入门1 小时了解 25 个模型名称和用途
熟练1 天能快速选择合适模型
掌握1 周能独立应用模型分析问题
精通1 月能组合多个模型交叉验证
专家持续能贡献新案例/新模型

🔗 相关资源


📝 更新日志

v2.0.0 (2026-03-15) - 重大版本更新

  • ✅ 新增 24 个模型,覆盖认知科学、学习成长、人际沟通
  • ✅ 总模型数:49 → 73 个
  • ✅ 新增 3 个系列文档
  • ✅ 完善模型体系,覆盖人生主要领域
  • 🎉 里程碑版本:从 49 到 73 个模型

v2.0.0 新增系列:

  • 🧠 认知科学(8 个):双系统思维、元认知、注意力管理等
  • 📚 学习成长(8 个):刻意练习、费曼技巧、成长型思维等
  • 💬 人际沟通(8 个):非暴力沟通、情感账户、六度分隔等

v1.8.0 (2026-03-15) - 经济萧条期心理模型

  • ✅ 新增 10 个经济心理学模型(稀缺心态、损失厌恶等)
  • ✅ 聚焦经济下行期的决策心理
  • ✅ 提供萧条期投资、消费、职业决策框架
  • ✅ 总模型数:39 → 49 个
  • ✅ 增强危机时期的心理韧性

v1.7.0 (2026-03-15) - 心理实验与群体心理

  • ✅ 新增 6 个经典心理实验(斯坦福监狱、米尔格拉姆等)
  • ✅ 新增 8 个群体心理模型(群体极化、羊群效应等)
  • ✅ 总模型数:25 → 39 个
  • ✅ 新增心理学视角,增强人群洞察力
  • ✅ 完善分析框架,增加社会心理学维度

v1.2.0 (2026-03-14) - AI 推荐引擎

  • ✅ AI 驱动模型推荐
  • ✅ 实战模板库
  • ✅ 学习进度追踪

v1.1.0 (2026-03-14) - 案例扩充

  • ✅ 新增 4 个实战案例

v1.0.0 (2026-03-14) - 初始发布

  • ✅ 25 个核心思维模型
  • ✅ 8 个经典实战案例
  • ✅ 7 个场景预设组合
  • ✅ 完整选择流程图
  • ✅ 模型索引卡

👥 贡献指南

欢迎贡献:

  1. 新思维模型
  2. 实战案例
  3. 模型组合
  4. 文档改进

提交到:https://github.com/openclaw/openclaw


📄 许可证

MIT License - 开源免费使用


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