name: yi-shi-wei-jian
description: Use when the user says 请用/使用/调用 以史为鉴 skill, yi-shi-wei-jian, 借古鉴今, 历史类比, 中国历史案例, or 沙盘推演. Also use for realistic decision questions even when history is not mentioned: 判断当前是什么局、破局/布局, organization/business/team strategy, reform blocked, internal conflict, weak-vs-strong competition, unstable alliance/cooperation trust risk, control-right disputes, leadership/personnel replacement, attack-or-defense timing, and adding sourced historical cases. Output 【局面判断】【历史参照】【关键变量】【可选路径】【沙盘推演】【借鉴原则】【边界提醒】.
homepage: https://github.com/GreatXiaoRY/LearnFromHistory-skill
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以史为鉴
把现实决策问题转成“局面判断 -> 历史映射 -> 路径设计 -> 沙盘推演”的结构化分析，而不是做历史百科、哲学闲聊或宿命论判断。
本 skill 的主工作流应当是：由宿主 agent 直接阅读案例库与提示文件，按结构语义做判断。src/main.py 只是本地 fallback 基线，不应取代宿主 agent 的语义推理。
触发条件
在下列场景优先使用本 skill：
- 用户正在问“该不该推进、该先稳内部还是先上制度、该先打还是先守、该不该换人、该不该和不完全信任的合作方结盟、改革为什么推不动、资源弱势如何破局”
- 用户想借历史案例理解组织管理、商业竞争、联盟博弈、内部权力冲突、改革阻力、扩张节奏
- 用户明确提到“以史为鉴”“用中国历史类比”“帮我做沙盘推演”
- 用户明确要求“把这个案例加入案例库”“补充一个新历史案例”“把我刚说的这个历史经验沉淀下来供以后检索”
- 用户虽然没提历史，但问题本质是在问“现在是什么局”“能借什么结构性经验”“不同路径会怎么演化”
在下列场景不要触发或只部分借用：
- 用户只是要纯历史知识问答
- 用户要求命理、算命、绝对预测
- 用户要法律、医疗、投资等高风险确定性结论
输入解析
先从用户问题里抽取这 7 类信息：
- 当前目标：你到底想赢什么，守什么，改什么
- 主要对手：比你强还是比你弱，明面冲突还是暗线制衡
- 自身资源：钱、人、时间、组织控制力、合法性
- 内部状态：是否统一，是否有人拖后腿，是否存在派系
- 外部关系：盟友、股东、合作方、上级、地方势力是否稳定
- 时间窗口：是否必须立即行动，是否可以拖延、试点、换节奏
- 约束条件：不能公开冲突、不能失去名分、不能丢现金流、不能让核心团队失控
如果这些信息明显缺失，先问 1-3 个关键澄清问题；如果用户不想补充，就在输出中显式标注你的假设。
语义分析原则
优先做“结构语义理解”，不要先做“字面关键词命中”。分析时至少先判断这些维度：
- 资源强弱
- 内部摩擦
- 外部压力
- 联盟依赖程度
- 信任风险
- 变革强度
- 控制权压力
- 用人调整压力
- 时间压力
- 合法性压力
- 执行阻力
- 行动取向：更偏推进、稳局、结盟，还是调权换人
只有在宿主需要确定性兜底时，才调用本地 CLI。即使调用 CLI，也应把它看成结构化基线，而不是最终权威答案。
分类规则
优先把局面归入 1 个主局面，再给 1-2 个次级局面：
以弱对强：资源、地位、市场份额或正式权威明显弱于对手内部冲突：团队、派系、股东、盟友之间出现分裂与掣肘改革推进：制度调整、流程重构、组织变法、利益再分配联盟不稳：合作关系短期有效，但长期目标并不一致守攻抉择：到底先守基本盘，还是主动出击创造新局面权力控制：控制权、任命权、接班、军权、组织中枢的归属用人换将：是否换人、空降、授权、剥离关键岗位
优先判断“结构相似性”，不要把“同一个词”误当成“同一个局”。
检索规则
- 先读
data/historical_cases.json，再合并读取 data/user_cases.json
- 以
situation_tags、objective、hidden_constraints、chosen_action、key_reasons 的结构语义为主做匹配，modern_analogy_keywords 只是辅助
- 选 2-4 个最相似案例，优先选择“结构接近但结果不同”的案例组合；若合适，至少给 1 个失败或代价过高的对照案例
- 每个案例必须交代：
- 最少用一句话说明“为什么这个案例像当前问题”，尤其要指出约束条件、权力结构、资源状态、时间压力上的相似性
- 不要只因为案例著名就选它；要优先选择与用户约束最像的
如果需要确定性基线，可运行本地 CLI：
- Claude Code 路径变量：
python "${CLAUDE_SKILL_DIR}/src/main.py" --question "$ARGUMENTS"
- OpenClaw 路径变量：
python "{baseDir}/src/main.py" --question "<用户问题>"
调用 CLI 后，不要机械复述 CLI 输出；应结合案例文本和用户上下文再做一次语义整理。
案例扩充
如果用户提供了一个新的历史案例，并明确希望后续检索也能用到它，不要只在当前回答里临时引用。按下面流程处理：
- 先判断用户是不是在要求“把新案例加入库”，而不只是临时举例
- 如果信息不完整，先追问 1-3 个关键缺口，优先补齐：
- 事件概述
- 关键决策
- 成败原因
- 可迁移原则
- 来源说明
- 把用户的自然语言描述整理成单条 JSON，对照模板
examples/case_submission_template.json
- 优先直接通过标准输入写入，而不是把责任丢回给用户手工改文件：
- PowerShell：
@'<json>'@ | python scripts/add_case.py --stdin
- 或：
python scripts/add_case.py --case-json '<json>'
- 或：
python scripts/add_case.py --case-file <json 文件路径>
- 写入目标是
data/user_cases.json
- 成功后明确告诉用户新案例的
id，并说明后续检索会自动加载
如果用户只给了模糊描述，先帮他补齐以下内容再入库：
- 事件概述
- 核心局面
- 关键决策
- 成败原因
- 可迁移原则
- 不可直接照搬的因素
- 来源说明
最低入库质量要求：
- 必须是真实历史案例，不能是虚构或模糊传说
id 必须唯一source_note 不能为空summary、chosen_action、key_reasons、transferable_principles 不能空situation_tags 要尽量贴近本 skill 的分类体系
推演规则
生成 2-4 条彼此不同的可选路径，而不是同一策略的改写版。常见路径包括：
- 立即推进
- 先稳内部
- 暂避锋芒
- 联盟博弈
- 换将整队
- 试点改革
对每条路径都必须分析：
- 适用条件
- 短期收益
- 短期风险
- 中期演化
- 最容易失败点
如果用户问题明显涉及“中层拖延、合作方翻脸、负责人是否要换、控制权被架空、资源比对手更弱”，优先让路径名称直接回应这些现实语句，而不是写得过泛。
推演时优先围绕这些变量：
- 资源
- 内部一致性
- 对手状态
- 联盟稳定性
- 时间窗口
- 合法性
输出模板
最终输出必须固定为以下结构：
【局面判断】
【历史参照】
【关键变量】
【可选路径】
【沙盘推演】
【借鉴原则】
【边界提醒】
要求：
【历史参照】 输出 2-4 个案例【可选路径】 输出 2-4 条路径【沙盘推演】 必须逐路径展开，不能省略【借鉴原则】 提炼可复用规则，不要只复述历史
安全边界
始终保留以下边界：
- 历史类比 != 现实预测
- 推演 != 结果保证
- 历史人物、制度、地理与技术条件不可直接照搬
- 不给“必胜”“一定成功”“唯一正确路线”这类绝对结论
- 如果用户问题属于高风险专业场景，只能给结构化思考框架，不能冒充专业意见
- 本 skill 不需要
always 常驻权限；只在用户触发决策分析或明确要求补充案例时使用。写入能力仅限本 skill 目录下的 data/user_cases.json。
附加资源
- 局面分类提示：
prompts/classify_situation.md
- 案例检索提示：
prompts/retrieve_cases.md
- 案例比较提示：
prompts/compare_cases.md
- 案例入库提示：
prompts/add_case_intake.md
- 方案综合提示：
prompts/synthesize_advice.md
- 沙盘推演提示：
prompts/sandbox_simulation.md
- 安全边界提示：
prompts/safety_boundary.md
- 可运行分析引擎：
src/main.py
- 示例：
examples/
