Munger Decision

芒格决策助手 Skill

版本： v1.2.0 作者： ai-edu 更新： 2026-03-31

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功能概述

使用方法

决策流程

模型库

技术架构

开发指南

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功能概述

将查理·芒格的 83 个思维模型转化为可执行的决策工具，通过结构化问题引导用户避免认知偏误。

核心能力：

🎯 自动场景识别（投资/产品/人员/战略）

🧠 智能模型推荐（3-5 个相关模型）

💬 引导式多轮对话

📊 生成决策分析报告

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使用方法

命令行

# 开始决策分析
/munger analyze [决策描述]
查看所有模型
/munger models
查看历史记录
/munger history

代码调用

import { assistant } from './src/index';
// 开始分析
const response = await assistant.startAnalysis(
  'session-123', 
  '是否应该投资中宠股份'
);
// 处理回答
const next = await assistant.handleAnswer(
  'session-123', 
  '7分，我对行业有一定了解'
);

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决策流程

graph TD
    A[用户输入决策问题] --> B[场景识别器]
    B --> C{识别场景类型}
    C -->|投资| D[推荐投资相关模型]
    C -->|产品| E[推荐产品相关模型]
    C -->|人员| F[推荐人员相关模型]
    C -->|战略| G[推荐战略相关模型]
    D --> H[多轮对话引导]
    E --> H
    F --> H
    G --> H
    H --> I[收集用户回答]
    I --> J{是否完成?}
    J -->|否| H
    J -->|是| K[生成决策报告]
    K --> L[输出 Markdown 报告]

流程说明：

1. 场景识别 - 通过关键词和正则匹配识别决策类型 2. 模型推荐 - 根据场景推荐 3-5 个最相关的思维模型 3. 引导对话 - 针对每个模型提出 2-3 个结构化问题 4. 报告生成 - 汇总分析结果，生成 Markdown 格式报告

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模型库

总计： 83 个思维模型

分类统计

| 分类 | 数量 | 说明 | |------|------|------| | 核心模型 (core) | 14 | 第一性原理、能力圈、逆向思维等 | | 心理学 (psychology) | 35 | 确认偏误、损失厌恶、锚定效应等 | | 系统思维 (systems) | 27 | 临界质量、二阶思维、反脆弱等 | | 商业模型 (business) | 5 | Lollapalooza 效应、杠杆等 | | 投资模型 (investing) | 2 | 规模效应、供需关系 |

常用模型速查

投资决策：

06 - 能力圈

10 - 安全边际

09 - 护城河

07 - 逆向思维

02 - 机会成本

产品决策：

01 - 第一性原理

38 - 幂律分布

53 - 边际递减

74 - 帕累托原则

人员决策：

32 - 激励机制

06 - 能力圈

26 - 过度自信偏差

战略决策：

07 - 逆向思维

33 - 二阶思维

39 - 反脆弱

04 - 临界质量

完整模型定义： 见 references/models.md

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技术架构

模块划分

munger-decision/
├── src/
│   ├── index.ts          # 主入口 + 会话管理
│   ├── detector.ts       # 场景识别器
│   ├── recommender.ts    # 基础推荐引擎
│   ├── smart-recommender.ts  # 智能推荐引擎
│   ├── dialogue.ts       # 对话管理器
│   ├── reporter.ts       # 报告生成器
│   └── types.ts          # 类型定义
├── data/
│   ├── models.json       # 模型数据库
│   └── scenarios.json    # 场景定义
├── references/
│   ├── models.md         # 模型文档（本文档）
│   ├── examples.md       # 使用示例
│   └── [01-83].md        # 各模型详细文档
└── SKILL.md              # 本文档

核心类型

interface MungerModel {
  id: string;
  name: string;
  category: string;
  description: string;
  questions: string[];
  keywords: string[];
  scoring: Record;
  referenceFile: string;
}
interface DecisionSession {
  id: string;
  question: string;
  scene: string;
  models: string[];
  currentModelIndex: number;
  currentQuestionIndex: number;
  answers: Record;
  startTime: number;
}

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开发指南

安装依赖

cd /root/.openclaw/workspace/agents/main/skills/munger-decision
npm install

运行测试

npm test

添加新场景

编辑 data/scenarios.json：

{
  "id": "new-scenario",
  "name": "新场景",
  "keywords": ["关键词1", "关键词2"],
  "patterns": ["正则.*表达式"],
  "models": ["01", "06", "07"]
}

添加新模型

1. 编辑 data/models.json 添加模型定义 2. 在 references/ 创建详细文档 3. 运行 npm run build 重新生成 references/models.md

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版本历史

v1.2.0 (2026-03-31)

✅ 架构优化：SKILL.md < 500 行

✅ 模型定义迁移到 references/models.md

✅ 添加流程图和快速导航

✅ 文档结构清晰化

v1.0.0 (2026-03-25)

✅ 场景识别器（关键词 + 正则匹配）

✅ 模型推荐引擎（基于场景映射）

✅ 对话管理器（状态机 + 会话管理）

✅ 报告生成器（Markdown 格式）

✅ 核心数据（4 场景 + 83 模型）

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相关文档

模型库完整定义 - 83 个模型详细说明

使用示例 - 实际案例演示

模型索引 - 按分类浏览

README - 项目说明

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开发者： ai-edu 许可证： MIT