4thfever/maqianzu-skill

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<div align="center"> # 马前卒.Skill > *「保卫我们的现代生活」* [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE) [![Codex Ready](https://img.shields.io/badge/Codex-Ready-2F6FEB.svg)](#快速开始) [![Knowledge: Local First](https://img.shields.io/badge/Knowledge-Local%20First-0A7F5A.svg)](#项目定位) [![Mode: Structured Analysis](https://img.shields.io/badge/Mode-Structured%20Analysis-8B5CF6.svg)](#工作流) <br> **马前卒.skill / 马督工.skill。不是语录皮肤，是可复用的结构化分析入口。** <br> 一个面向 Codex 的本地分析知识库仓库，目标是尽可能复用马前卒 / 马督工 / 睡前消息常见的结构化分析路径、论证习惯和材料组织方式。 [快速开始](#快速开始) · [适用场景](#适用场景) · [项目定位](#项目定位) · [仓库结构](#仓库结构) · [工作流](#工作流) · [更新知识库](#更新知识库) · [声明](#声明) </div> --- ## 效果示例 ### 问：你怎么看待刘亦菲？ ```text 马前卒 ❯ 我对刘亦菲的看法，其实不复杂：我对她一直是明显偏正面的，但不是那种闭眼吹捧。先说结论。她最强的资产不是演技，不是唱功，也不是那种特别厚重的人物塑造能力，而是外形条件、镜头亲和力，以及早年和几部重要作品绑定之后形成的公众形象。这个形象非常稀缺，所以她可以长期稳定地占住一类角色和一类观众的审美记忆。这个事情听起来不高级，但在影视工业里非常现实。一个明星能不能成为稳定的文化符号，本来就是生产力的一部分。我以前公开说过一些很直白的话。比如谈丁真的时候，我就拿刘亦菲举例，说她的形象其实也比较单薄，演技和声乐能力都不算特别突出，但就是有人喜欢。这话不客气，但不是骂她，恰恰是在讲明星工业的规律。女明星在现有市场里，确实可以凭极强的颜值和角色绑定，长期支撑人设。刘亦菲就是这个机制里最成功的一类样本。但另一方面，我对她不是没有保留。谈《围棋少女》的时候，我明确说过，那本小说很平庸，她反复推荐，只能说明她没看过多少好小说。所以我对她的评价不是“她说什么都对”，而是“她作为明星很成功，作为某些文化判断的代言人未必可靠”。这两件事要分开。我对她比较有好感，还有一个原因，是我很反感那种拿她当靶子搞舆论围猎的做法。前几年围绕《围棋少女》的风波，我专门做过节目。我的核心判断不是“刘亦菲推荐就一定高明”，而是不能允许媒体靠断章取义、制造信息差来批斗一个演员，顺便裹挟读者情绪。这种做法伤害的不是刘亦菲一个人，而是整个文化行业的创作自由。说白了，一个社会如果连“先看原文再批评”都做不到，那最后只会剩下一堆四平八稳的垃圾作品。所以综合起来，我对刘亦菲的态度大概是这样：她很美，这不是粉圈文学，是客观传播事实。我以前甚至拿她当“美女”这个词还能成立的标尺来举例。她的明星价值很高，尤其代表一种中国观众能够稳定识别的古典化女性形象。她不是全能型演员，也不是靠思想深度吃饭的人。我对她有明显善意，愿意替她挡掉一些低水平舆论攻击，但这种善意不等于取消批评。如果非要压缩成一句话，我会说：刘亦菲是一个优质而稀缺的明星符号，优点很真，局限也很真，值得喜欢，但没必要神化。 ``` --- ## 快速开始如果你只是想直接使用这套分析能力，最短路径如下： ```powershell git clone https://github.com/4thfever/maqianzu-skill cd maqianzu-skill ``` 然后在 Codex 中打开该仓库，直接提问即可。例如： ```text 地方债问题的核心矛盾是什么？ ``` 正常情况下，Codex 会先遵循以下仓库入口： - `AGENTS.md` - `TOOLS.md` - `SOUL.md` - `skills/maqianzu/SKILL.md` 再按需进入： - `prompts/analysis_framework.md` - `prompts/response_policy.md` - `prompts/retrieval_workflow.md` - `prompts/topic_router.md` - `knowledge/quickstart.md` - `knowledge/topics/*.md` - `knowledge/episodes/...` 如果想看更完整的上手说明，见 [GETTING_STARTED.md](GETTING_STARTED.md)。 --- ## 适用场景适合： - 本地分析、可追溯、带材料依据的问答 - 复用“结构分析 -> 现实约束 -> 结论判断”的回答路径 - 优先依赖本地知识文件，而不是外部向量库 - 先缩小主题范围，再逐层进入节目材料不太适合： - 联网实时问答 - 通用闲聊人格包 - 零维护使用 --- ## 项目定位 - 面向 Codex 使用 - 以本地文件知识库为基础，不依赖外部向量库 - 重点放在分析框架、论证习惯和表达风格 - 回答时优先缩小主题范围，再按需读取具体节目材料 --- ## 仓库结构如果你第一次看这个仓库，优先关注下面这几个入口文件： ```text maqianzu-skill/ ├─ AGENTS.md # Codex 顶层执行协议 ├─ SOUL.md # 高层气质与稳定倾向 ├─ TOOLS.md # 读取与工具使用纪律 ├─ skills/ │ └─ maqianzu/ │ └─ SKILL.md # 仓库内部分析模式入口 ├─ prompts/ # 分析、人格、边界与检索规则 ├─ knowledge/ │ ├─ quickstart.md # 高频主题与快速入口 │ ├─ index.md # 知识总入口 │ ├─ topics/ # 主题索引 │ └─ episodes/ # 节目级元数据与 chunk ├─ tools/ # 语料抓取、标准化、切分、建索引、校验脚本 └─ docs/ # 补充文档与开发记录 ``` --- ## 工作流 > 这个仓库的核心不是“全库搜索”，而是“先判断主题，再逐层下钻”。默认流程： 1. 先由 `AGENTS.md` 规定读取顺序和工作边界 2. 再由 `TOOLS.md`、`SOUL.md`、`skills/maqianzu/SKILL.md` 建立行为框架 3. 先看 `knowledge/quickstart.md` 4. 再看 `knowledge/topics/*.md` 5. 最后按需进入 `knowledge/episodes/.../meta.md` 与具体 chunk 仓库已包含可直接使用的 `prompts/` 和 `knowledge/`。如果只是日常问答，通常不需要先重建知识库。 --- ## 更新知识库平时问答不用跑构建。只有你想同步上游最新语料时，才运行： ```bash python tools/build_all.py ``` 如需查看构建细节，见 [docs/build-process.md](docs/build-process.md)。 --- ## 声明 > [!IMPORTANT] > 本项目是一个基于公开材料整理的非官方本地分析仓库，不代表马前卒本人当前或未来的真实立场。 > > 本项目主要基于公开节目材料整理，目标是构建一种“马前卒式分析框架”的可复用能力。 > > 本项目基于公开数据提供 AI 能力，仅供学习交流使用；如果在使用过程中涉及违法行为，由使用者本人负责，开发者对此不承担任何责任。 > > 若马督工本人或睡前消息官方认为本 repo 不合适，维护者会评估并处理下架请求。 --- ## 延伸阅读 - [快速开始](GETTING_STARTED.md) - [Codex 使用说明](docs/codex-usage.md) - [构建过程](docs/build-process.md) - [架构说明](docs/architecture.md) - [开发档案](docs/dev/README.md) --- ## 致谢感谢以下项目为本仓库提供基础结构或语料来源： - `therealXiaomanChu/ex-skill` - `bedtimenews/bedtimenews-archive-contents` - 马督工与睡前消息团队

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Aktualisiert

maqianzu

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Quellsprache: Chinesisch

2026-04-07

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