dontbesilent2025/dbs-decision

Système de décision personnel. Transforme n'importe quel domaine à suivre sur le long terme (business, relations, santé, carrière, études, investissements…) en un projet de connaissance local avec quatre couches, des étiquettes de source, des instantanés immuables et une bibliothèque de concepts qui apprend les schémas au fil du temps. Déclencheurs : /dbs-decision, /décision, /enregistrer-décision, /saisir-résultat, /portrait-état

Qu'est-ce que dbs-decision ?

Ce skill transforme n'importe quel domaine nécessitant un suivi à long terme (professionnel, personnel, santé, finances, etc.) en un projet de connaissance local structuré. Il repose sur une architecture à quatre couches : décisions, résultats, concepts et métadonnées de source. Chaque décision est enregistrée sous forme de snapshot immuable (jamais modifié après création), ce qui permet une traçabilité fiable et une analyse rétrospective. Les sources sont étiquetées et les concepts sont extraits et mis à jour progressivement pour dégager des tendances récurrentes. Le skill est conçu pour fonctionner avec des assistants IA comme Claude Code (via MCP) ou tout outil supportant des skills locaux en markdown. Son utilité principale est de fournir un cadre rigoureux mais flexible pour apprendre de ses propres expériences, éviter les biais de mémoire et prendre de meilleures décisions sur le long terme.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/dontbesilent2025/dbskill/tree/main/skills/dbs-decision

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Documentation

Que fait dbs-decision ?

Système de décision personnel. Transforme n'importe quel domaine à suivre sur le long terme (business, relations, santé, carrière, études, investissements…) en un projet de connaissance local avec quatre couches, des étiquettes de source, des instantanés immuables et une bibliothèque de concepts qui apprend les schémas au fil du temps.

Déclencheurs : /dbs-decision, /décision, /enregistrer-décision, /saisir-résultat, /portrait-état


Pourquoi ce skill ?

La plupart des gens prennent des décisions sans cadre structuré. Avec le temps, les schémas deviennent invisibles et les leçons apprises s'effacent. Ce skill vous donne un système personnel de gestion des décisions qui :

  • Transforme n'importe quel domaine en un projet de connaissance
  • Enregistre chaque décision comme un instantané immuable (jamais modifié après création)
  • Étiquette les sources (réunions, lectures, conversations, réflexions personnelles)
  • Permet de saisir les résultats plus tard et de les lier aux décisions
  • Extrait progressivement des concepts et des schémas récurrents

Structure des quatre couches

CoucheContenuExemple
DécisionsEnregistrement d'une décision avec son contexte, ses alternatives et la justification"Embaucher Alice pour le poste de lead dev"
RésultatsRésultat observé après une décision"Alice a réduit le temps de review de 30% en 3 mois"
ConceptsSchéma ou règle appris(e) à partir de plusieurs décisions"Les embauches basées sur des références internes réussissent mieux que les recrutements externes"
SourcesÉtiquettes de provenance pour chaque Décision et Résultatsource: entretien-2024-03-15 source: article-hbr-déc2023

Comment ça marche

1. Déclencher le skill

Utilisez l'un des déclencheurs ci-dessus dans votre conversation avec l'assistant IA. Par exemple :

/décision contexte : "Évaluation trimestrielle de l'équipe produit"

2. Enregistrer une décision

L'assistant vous guidera pour structurer la décision :

  • Contexte : situation et enjeux
  • Alternatives : options envisagées (au moins 2)
  • Décision prise : ce qui a été choisi
  • Justification : pourquoi cette option
  • Source : étiquette de provenance
  • Snapshot : version datée et immuable de la décision

3. Saisir un résultat

Plus tard, lorsque le résultat est connu :

/saisir-résultat lien décision : "Embaucher Alice" résultat : "Alice a dépassé les attentes, l'équipe a gagné en efficacité"

4. Consulter un portrait d'état

/portrait-état domaine : "RH"

L'assistant génère un résumé structuré : nombre de décisions, résultats enregistrés, concepts émergents, sources les plus utilisées.

Exemple de session

Utilisateur : /décision

Assistant : Je vous aide à enregistrer une décision. Quel est le contexte ?

Utilisateur : Je dois choisir entre deux frameworks frontend pour un nouveau projet : React et Svelte.

Assistant : Parfait. Je crée un instantané immuable avec les champs suivants :

---
décision:
  date: 2025-03-22T14:30:00Z
  domaine: tech
  contexte: "Choix du framework frontend pour le projet Alpha (MVP 6 mois)"
  alternatives:
    - nom: React
      avantages: large écosystème, employabilité
      inconvénients: lourdeur, configuration complexe
    - nom: Svelte
      avantages: simplicité, performance, moins de code
      inconvénients: écosystème plus petit
  décision_prise: Svelte
  justification: "Pour un MVP rapide, la productivité de Svelte est décisive. L'écosystème suffit pour les besoins actuels."
  source: "réflexion-personnelle-2025-03-22"
  enrichi_par: utilisateur
  statut: actif

Utilisateur (3 mois plus tard) : /saisir-résultat lien : "Choix du framework frontend pour le projet Alpha" résultat : "Le MVP a été livré dans les temps, l'équipe a trouvé Svelte intuitif. Un seul développeur avait une expérience React, cela n'a pas posé problème."

Personnalisation

  • Vous pouvez créer des dossiers séparés pour chaque domaine : décisions-santé/, décisions-carrière/, décisions-investissements/
  • Les concepts sont automatiquement extraits après 3 décisions dans un même domaine
  • Les snapshots sont stockés dans un dossier _snapshots/ avec un nom basé sur la date et un ID unique

Prérequis

  • Un assistant IA supportant les skills markdown (Claude Code avec MCP, Cursor, etc.)
  • Accès en écriture au système de fichiers local pour les snapshots

Skill créé par dontbesilent2025. Inspiré des principes de gestion des connaissances et de rétrospective structurée.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

dontbesilent2025/chatroom-austrian

哈耶克 × 米塞斯 × Claude 三人对话。奥派经济学视角的多角色讨论。 触发方式:/chatroom-austrian、/奥派、「奥派聊天室」 Austrian economics chatroom. Hayek × Mises × Claude debate. Trigger: /chatroom-austrian, /奥派, "Austrian chat"

dontbesilent2025/dbs

dontbesilent 商业工具箱主入口。根据你的问题自动路由到最合适的诊断工具。 触发方式:/dbs、/商业、「帮我看看」 Main entry point for dontbesilent business toolkit. Routes to the right diagnostic skill. Trigger: /dbs, "help me with my business"

dontbesilent2025/dbs-action

dontbesilent 执行力诊断。用阿德勒心理学框架诊断你「知道该做什么但就是不做」的真正原因。 触发方式:/dbs-action、/action、「我知道该怎么做但就是不做」「为什么我总是拖延」 Execution block diagnosis using Adlerian psychology framework. Trigger: /dbs-action, "I know what to do but can't do it", "why do I procrastinate"

dontbesilent2025/dbs-agent-migration

Agent 工作台迁移。把任意项目整理成 Claude Code / Codex / Grok 三端一致、可长期维护的 Agent 工作台:审计规则文件、识别真源、统一命名并生成 bridge。 触发方式:/dbs-agent-migration、/agent迁移、「迁移到 Codex」「迁移到 Claude Code」「迁移到 Grok」「统一 AGENTS.md」「整理 skill bridge」「我的 Agent 工作台很乱」「帮我统一 Claude 和 Codex 和 Grok」 Agent workspace migration. Turn any project into a maintainable Claude Code / Codex / Grok three-host workspace by auditing rule files, establishing source-of-truth skills, normalizing names, and generating bridges. Trigger: /dbs-agent-migration, /agent-migration, "migrate to Codex", "migrate to Claude Code", "migrate to Grok", "fix AGENTS.md", "organize skill bridges"

dontbesilent2025/dbs-ai-check

dontbesilent AI 写作特征识别。扫描文案中的 AI 生成痕迹,输出检测报告。默认只诊断不改。 触发方式:/dbs-ai-check、/AI检测、「帮我看看有没有 AI 味」「检测一下 AI 特征」 AI writing fingerprint detection. Scans copy for AI-generated patterns and outputs a diagnostic report. Diagnosis only by default. Trigger: /dbs-ai-check, "check for AI writing", "does this sound like AI"

dontbesilent2025/dbs-benchmark

dontbesilent 对标分析。用五重过滤法帮你找到值得模仿的对标,排除一切关于「我」的噪音。 触发方式:/dbs-benchmark、/对标、「帮我找对标」「我该模仿谁」 Benchmark analysis using dontbesilent's five-filter method. Trigger: /dbs-benchmark, "find me a benchmark", "who should I copy"

dontbesilent2025/dbs-chatroom

定向聊天室:根据话题推荐或接受用户指定的专家,模拟多角色对话。触发方式:/dbs-chatroom、/定向聊天室、「定向聊天室」

dontbesilent2025/dbs-chatroom-austrian

哈耶克 × 米塞斯 × Claude 三人对话。奥派经济学视角的多角色讨论。 触发方式:/dbs-chatroom-austrian、/chatroom-austrian、/奥派、「奥派聊天室」 Austrian economics chatroom. Hayek × Mises × Claude debate. Trigger: /dbs-chatroom-austrian, /chatroom-austrian, /奥派, "Austrian chat"

dontbesilent2025/dbs-content

dontbesilent 内容创作诊断。选题通过后,诊断怎么把这个选题做成好内容。 触发方式:/dbs-content、/内容诊断、「这个内容怎么做」「帮我看看这个文案」 Content creation diagnosis. After topic passes, diagnose how to turn it into good content. Trigger: /dbs-content, "how should I create this content", "review my copy"

dontbesilent2025/dbs-content-system

dontbesilent 内容结构化系统。把本地大量文稿、推文、选题、案例和课程稿搭成一个可持续生长的内容结构化工程:先审计内容规模与边界,再建立新工程、复制素材、抽取内容单元、生成主题地图与选题装配稿。 触发方式:/dbs-content-system、/内容结构化系统、「把我的内容做成结构化系统」「把本地素材变成可重组系统」「帮我搭内容资产工程」「我想把旧内容变成可复用资产」 Content structuring system. Audits local content volume, then builds a reusable content knowledge project with units, topic maps, and assembly drafts. Trigger: /dbs-content-system, "build a content structuring system", "turn my archive into reusable assets"

dontbesilent2025/dbs-deconstruct

dontbesilent 概念拆解。用维特根斯坦 + 奥派经济学的方法,把模糊的商业概念拆到原子级别。 触发方式:/dbs-deconstruct、/拆概念、「帮我拆解这个概念」「这个词到底什么意思」 Concept deconstruction using Wittgenstein + Austrian economics framework. Trigger: /dbs-deconstruct, "deconstruct this concept", "what does this really mean"

dontbesilent2025/dbs-diagnosis

dontbesilent 商业模式诊断。两种模式:问诊(消解你的问题)和体检(拆解你的商业模式)。 触发方式:/dbs-diagnosis、/问诊、「帮我看看商业模式」「诊断一下我的业务」「我有个商业问题」 Business model diagnosis using dontbesilent's ontological framework. Two modes: consultation (dissolve your question) and checkup (analyze your business model). Trigger: /dbs-diagnosis, "diagnose my business model", "I have a business question"

dontbesilent2025/dbs-goal

dontbesilent 目标清晰化。用维特根斯坦的语言哲学把模糊的目标审计成可检查的交付物。 触发方式:/dbs-goal、/目标、「帮我搞清楚目标」「我想做个人 IP」「我的目标是成为...」「我想变得更...」 Goal clarification using Wittgenstein's philosophy of language. Audits fuzzy goals into checkable deliverables. Trigger: /dbs-goal, "help me clarify my goal", "I want to become...", "my goal is..."

dontbesilent2025/dbs-good-question

dontbesilent 好问题生成器。把模糊问题改写成 Agent 可推理、可批评、可验证的问题说明书,并判断它能被自动化解决到什么程度。 触发方式:/dbs-good-question、/好问题、/问题说明书、/Agent可解性、「这个问题能不能自动化解决」「帮我把问题说清楚」 Turn fuzzy problems into agent-solvable problem briefs and evaluate automation readiness. Trigger: /dbs-good-question, "clarify this problem", "can an agent solve this"

dontbesilent2025/dbs-hook

dontbesilent 短视频开头优化。诊断开头问题 + 生成优化方案。 触发方式:/dbs-hook、/hook、「帮我优化开头」「开头怎么写」 Short video opening optimization with diagnosis and solutions. Trigger: /dbs-hook, "optimize my opening", "how to write opening"

dontbesilent2025/dbskill-upgrade

升级 dbskill 到最新版本

dontbesilent2025/dbs-learning

dontbesilent 交互式学习。把一个课题拆成连续学习文章,根据用户在上一篇中的反馈调整下一篇的深度、角度和节奏。 触发方式:/dbs-learning、/dbs-learn、/交互式学习、「带我学一个课题」「继续下一篇」「根据我的反馈写下一篇」 Interactive learning workflow. Builds an adaptive sequence of learning articles based on user feedback. Trigger: /dbs-learning, /dbs-learn, "teach me a topic", "continue the next lesson"

dontbesilent2025/dbs-report

把多次 dbs-save 攒下来的诊断状态合并成一份可交付的 markdown 报告。 触发方式:/dbs-report、/出报告、「打包」「整理一份」「给合伙人看的」 Generate a deliverable diagnosis report by merging all dbs-save snapshots. Trigger: /dbs-report, "package this up", "make me a report"

dontbesilent2025/dbs-restore

把上次诊断的状态拉出来,接着用。配合 dbs-save 使用。 触发方式:/dbs-restore、/续上、「接着上次」「之前的结论」「上次诊断到哪了」 Restore the most recent diagnosis snapshot saved by dbs-save. Trigger: /dbs-restore, "continue from last time", "where did we leave off"

dontbesilent2025/dbs-save

把当前诊断的关键状态存到本地,下次回来可以接着用。 触发方式:/dbs-save、/存档、「保存这次诊断」「记下来」「这个结论留着」 Save the current diagnosis state to disk for cross-session recall. Trigger: /dbs-save, "save this diagnosis", "remember this"

Skills associés