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更新于 11-11 00:16

通用与其它

53,722 个结果

reductionism-deconstruction

还原论拆解法(马斯克范式)是一个用于应对成本过高、效率瓶颈或看似不可能目标的思维方法。它从物理学还原论出发,主张将系统、产品或流程一层层拆解到最基本要素(原子层面),计算每个要素的真实成本或贡献,从中识别真正的瓶颈。该方法强调,问题整体看似无解,往往是因为没有拆到足够细;一旦拆解到要素层面,每个子问题都可能找到解法。其目标不是改善10%,而是通过重新组合基本要素实现十倍好的突破。该方法适用于成本拆解、大目标分解、行业固有认知突破等需要量化拆解的场景,不适用于以人的因素为主导的管理问题、认知问题或无法量化拆解的定性问题。资料中引用电池成本、火箭成本等案例说明其用法,同时提示了过度聚焦成本、可复制性等边界与盲点。

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ue-udw-setup-and-state

该技能文档介绍如何在虚幻引擎中搭建 Ultra Dynamic Weather(UDW)并控制其天气状态,内容涵盖:把 UDW 放置到场景中(前置条件是场景已有 Ultra Dynamic Sky/UDS)、天气状态模型、天气预设、运行时过渡、手动天气状态与逐值覆盖、从游戏代码采样天气、事件分发器、Actor 天气暴露追踪以及多人复制。文档还说明如何用 ChangeWeather 触发天气变化、用 Manual Weather State 覆盖单项数值、用事件分发器响应天气转变,并列出常见问题与插件资源路径。

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elon

elon 是一个依据马斯克五步法(让要求不那么愚蠢、删除、简化优化、加速迭代、自动化)对需求、承诺、项目或流程进行逐项质疑的技能。它要求先明确目标,再按固定顺序提问,提出删除、推迟等建议,但所有变更须经人工逐项批准,避免在不应存在的事项上浪费精力。适用于计划、规格、待办列表、规则集或个人目标组合的审视,强调不凭恐惧保留事项,并记录删除与恢复情况以校准判断。

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multithink

multithink 是一个用于裁决已收集的独立阅读意见的 AI 技能。它接收针对同一 artifact 或问题的多份独立阅读,核查每份阅读所引用的证据,并依据证据而非意见数量将发现分类为 supported、contested、unsupported 或 insufficient。它强调只读、逐字节保留原始阅读、可审计性,最多进行一轮受限的证据交换,绝不使用投票、多数或模型分布来影响分类。最终输出扁平发现记录和完整审计报告,包含所有 round-0 原文逐字保留。

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ssotize-local

ssotize-local 是一个帮助将重复文件或目录合并到一个规范位置的工具。它会在审计和批准后,通过文件系统机制(如硬链接、符号链接、目录联接或绑定挂载)让其他路径成为该规范位置的“身份”。该工具提供只读审计、摘要比较、链接安装与验证等步骤,强调不丢失字节及保留契约(ACL、所有者、权限、命名流、扩展属性和时间戳)。它需要人工批准,并检查并发写入的排除情况。适用场景是多个消费者需要在不同路径读取相同字节且文本引用不可行时。该工具的名称后缀“-local”表示可移植性取决于所选机制。

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