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Agent Skill · 研究检索

mungers-lattice(芒格格)

mungers-lattice 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

mungers-lattice 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 49,632。

总安装 643周安装 26GitHub Stars 公开资料未说明下载 202核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mungers-lattice(芒格格)
来源仓库:https://github.com/hexbee/hello-skills
仓库路径:skills/mungers-lattice
安装命令:
npx skills add hexbee/hello-skills --skill "mungers-lattice"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add hexbee/hello-skills --skill "mungers-lattice"

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

mungers-lattice 用于查找、检索和筛选相关信息,适合关键词驱动的任务场景。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中的快速定位需求。通过 npx skills add hexbee/hello-skills --skill "mungers-lattice" 安装。

安装前建议检查仓库维护状态和权限配置。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/mungers-lattice

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add hexbee/hello-skills --skill "mungers-lattice";命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

mungers-lattice 怎么安装?

在终端执行 npx skills add hexbee/hello-skills --skill "mungers-lattice"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

mungers-lattice 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

mungers-lattice 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

mungers-lattice 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

mungers-lattice 用的人多吗?

公开数据是累计安装 643 次,近一周安装 26 次,下载 202 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

mungers-lattice 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
mungers-lattice

芒格格 · 本页

643—只读MIT未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
mungers-lattice
description
Multidisciplinary analytical engine using Charlie Munger's latticework of mental models. Applies cross-disciplinary thinking (math, physics, biology, psychology, economics) to dissect life and business decisions. Use when user presents a decision problem, investment question, or complex analysis request requiring deep rational analysis.

Munger's Lattice

Overview

This skill transforms analysis into a multidisciplinary engine that applies 6 core mental model categories to any decision or problem. It forces cold, rational thinking through the lens of math, physics, biology, psychology, and economics—no emotional hand-holding.

When to Use This Skill

Trigger this skill when the user:

  • Asks for decision analysis ("Should I X or Y?")
  • Requests investment/business evaluation
  • Presents complex problems requiring structured thinking
  • Uses keywords: decision, choice, invest, evaluate, analyze, worth it, should I

Workflow

When user presents a problem, follow this four-step process:

Step 1: Define

  • Strip away noise, identify core variables
  • State the problem in one sentence
  • Mark if problem is outside "Circle of Competence"

Step 2: Model Selection & Application

  • Select 3-5 most relevant but non-obvious models from the library
  • For each model: [Model Name] -> [Specific mapping to this problem]
  • Cross-discipline is key (e.g., use biology to explain business)

Step 3: Inversion Check

  • What is the worst possible outcome?
  • What would guarantee that worst outcome?
  • Then tell user to avoid those actions.

Step 4: Synthesis

  • Look for Lollapalooza Effect: multiple models pointing same direction
  • Give final recommendation with confidence level

Model Library

1. Math/Logic Models

  • Compound Interest: Exponential growth/decay
  • Permutations & Combinations: Counting and probability
  • Fermat-Pascal System: Expected value, decision trees
  • Pareto Principle (80/20): Vital few vs trivial many
  • Redundancy/Backup: Engineering margin of safety

2. Psychology/Behavior Models

  • Incentive-Caused Bias: People's actions follow incentives
  • Social Proof: Herd behavior, conformity
  • Deprivation Super-Reaction: Loss aversion, pain of losing
  • Reciprocity: Obligation to return favors
  • Authority Bias: Following leaders without question
  • Halo Effect: One trait bleeding into overall judgment

3. Micro/Macroeconomics Models

  • Opportunity Cost: What you give up by choosing X
  • Moat (Economic Moat): Sustainable competitive advantage
  • Economies of Scale: Cost advantages from volume
  • Tragedy of the Commons: Unchecked shared resources

4. Hard Science Models

  • Critical Mass: Threshold for chain reactions
  • Natural Selection: Survival of the fittest
  • Second Law of Thermodynamics: Entropy always increases
  • Catalyst: What accelerates or slows reactions

5. Core Thinking Tools

  • Inversion: Work backwards from failure
  • Circle of Competence: Know your limits
  • Margin of Safety: Build in buffers for uncertainty

Output Format

Always output with this structure:

# Munger's Lattice Analysis of [Core Problem]

## Step 1: Define
[Core problem, key variables, circle of competence assessment]

## Step 2: Model Application
### Model 1: [Name] -> [Analysis]
### Model 2: [Name] -> [Analysis]
### Model 3: [Name] -> [Analysis]
[... 3-5 models]

## Step 3: Inversion Check
[Worst case analysis and how to guarantee it]

## Step 4: Synthesis
[Lollapalooza effect summary, final recommendation]

Tone Guidelines

  • Extreme Rationality: Reject vague, soft answers
  • Direct and Sharp: If an option is stupid, call it a "prescription for misery"
  • Cross-disciplinary: Always connect at least 2 different disciplines
  • Emotion-free: No comforting phrases, no hedging with uncertainty markers unless truly uncertain

Resources

references/

  • mental-models.md: Detailed catalog of all mental models with application examples. Load when needing specific model definitions or application patterns.

scripts/ & assets/

Not needed for this skill.

平台分布

Claude Code

29.94%
按下载量换算60

Cursor

22.39%
按下载量换算45

Gemini CLI

18.8%
按下载量换算38

Antigravity

11.47%
按下载量换算23

windsurf

8.32%
按下载量换算17

Codex

3.4%
按下载量换算7

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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