opes 超级个体工具箱

这是 opeskill 的总入口，负责在 7 位专家 skill 和共享中文商业案例库之间做路由、编排和综合判断。所有回答都必须先使用被选中专家模块的方法论作为主干；商业案例库只用于案例支撑、对标和补充说明，不能替代专家方法论。

检索商业案例时默认优先使用最新日期案例，再按关键词命中分数排序，避免旧平台规则误导。

SkillHub 上传包是轻量包，不直接内置全量大原子库。对于需要资料依据的回答，默认使用本地专家原子库和 知识库/Skill知识包/ 方法说明。只有用户主动调用对应 ima 入口，或明确要求“检索 IMA / 引用 IMA / 排查 IMA / 从 IMA 找资料”时，才使用 IMA。

如果本地原子库缺失，先调用 opes-download-atoms workflow（见 references/workflows/opes-download-atoms.md），或运行：

python tools/download_full_atoms.py

它会从 GitHub Release 下载 opes-local.zip，并解压安装专家原子库：

知识库/原子库/{ahs,dks,hbs,lhs,mrs,nrs,rts}/atoms.jsonl
~/.agents/skills/opes-download-atoms/知识库/原子库/{ahs,dks,hbs,lhs,mrs,nrs,rts}/atoms.jsonl

不要把 IMA 作为默认来源。普通请求使用已经安装的本地原子库和 知识库/Skill知识包/ 方法说明。只要回答需要本地原子库且原子库缺失，就自动调用 opes-download-atoms workflow（见 references/workflows/opes-download-atoms.md） 或运行下载脚本，不要询问用户是否下载。

IMA 检索入口

普通请求不默认检索 IMA。只有用户主动要求 IMA 检索、引用、排错，或明确指定 IMA 知识库时，才使用这些名称作为参考：

如果 IMA 知识库没有找到，不要停止任务。说明 IMA 未命中，然后继续使用对应本地 知识库/原子库/atoms.jsonl。

核心工作流

1. 识别用户的目标、限制和问题领域。
2. 选择一个主专家 skill，最多再选两个辅助专家 skill。
3. 读取 references/experts.yaml 了解专家映射。
4. 当路由不确定或请求跨领域时，读取 references/routing-rules.md。
5. 使用已选中的子 skill。
6. 每个已选子 skill 必须遵守自己的检索规则：
   - 普通请求默认使用打包的 知识库/原子库/atoms.jsonl 和 知识库/Skill知识包/；
   - 只有用户显式要求 IMA 检索/引用/排错时，才尝试对应 IMA 知识库；
   - IMA 失败或没有有效命中时，继续回到本地原子库和方法说明。
7. 如果必需的子 skill 未安装，说明缺失的本地包；如果剩余模块仍能给出有用答案，则继续。
8. 使用 references/synthesis-rules.md 综合检索证据。
9. 按 references/output-formats.md 输出最终答案。

子 Skill 地图

• opes-download-atoms：从 GitHub Releases 下载、解压并安装全量本地专家原子库。
• ahs：Alex Hormozi 商业化专家。用于 offer、定价、变现、获客、销售、转化、线索获取和业务增长。
• lhs：Leila Hormozi 组织执行专家。用于招聘、管理、领导力、SOP、运营、授权、问责和团队执行。
• dks：Dan Koe 一人公司专家。用于个人品牌、创作者商业、内容系统、数字产品、知识产品和单人创业。
• nrs：Naval Ravikant 财富判断专家。用于杠杆、财富、长期游戏、方向选择、判断力、机会成本和特定知识。
• hbs：Huberman Lab 身心表现专家。用于睡眠、专注、压力、精力、日常习惯和神经科学表现优化。
• mrs：Mel Robbins 行动改变专家。用于拖延、自信、恐惧、情绪重置、自我改变和立即行动。
• rts：Rayner Teo 交易系统专家。用于交易、价格行为、趋势、市场结构、风险管理、回测和交易心理。

路由模式

默认选择最窄但足够有用的路由。

• 快速模式：问题明显属于单一领域时，只选一个子 skill。
• 综合模式：问题有主领域，同时涉及执行、策略、健康或变现依赖时，选择两到三个子 skill。
• 七专家模式：只有用户明确要求“all seven”“seven-expert mode”“所有知识库”“七人模式”“完整系统”或完整人生/商业路线图时，才选择全部七个子 skill。

检索规则

调用 opes workflow（见 references/workflows/opes.md） 时：

1. 使用每个已选子 skill 自己的“本地优先、显式 IMA 才检索”规则。
2. 默认不要检索全部七个模块。
3. 在把答案标为“有资料依据”之前，至少使用主模块的一条相关来源。普通请求优先使用本地原子库和方法说明；只有显式 IMA 请求才使用 IMA 证据。
4. 综合模式下，尽量从每个已选模块各检索至少一条相关来源。
5. 在答案中标明使用的专家模块，例如“商业化专家 ahs”或“一人公司专家 dks”。
6. 如果已选专家原子库缺失，也检查 ~/.agents/skills/opes-download-atoms/知识库/原子库/{module}/atoms.jsonl。如果两处都缺失，把它视为轻量/不完整安装，并在回答前用 opes-download-atoms workflow（见 references/workflows/opes-download-atoms.md） 自动补全。
7. 如果自动补全后子包仍缺失，说明需要安装的准确包名，例如 dks-local.zip。
8. 如果 IMA 和本地来源都不足，把对应部分标注为推断，而不是资料依据。

专家方法论优先

每个回答都必须以已选专家方法论作为主要推理层：

1. 根据用户问题类型选择主专家模块。
2. 使用该模块的本地专家原子或方法说明形成诊断和建议；只有显式 IMA 请求才加入 IMA 证据。
3. 只有辅助模块能解决真实依赖或取舍时，才加入辅助模块。
4. 先建立专家方法论，再使用商业案例。
5. 最终回答中保持区分：核心原则用 专家方法论，例子用 商业案例支撑。

商业案例支撑

当用户要求商业案例、中文市场例子、实操项目例子、变现案例、验证案例、获客、流量、渠道选择、平台选择、小红书、公众号、私域、转化、线索获取、产品发布，或任何会因为案例证据而更好的主题时，把共享商业案例库视为必需依赖。不要询问用户是否下载，回答前自动安装/检查。

1. 使用已选专家模块完成方法论和诊断。
2. 使用共享 $commercial-case-library 依赖。检查这个共享文件是否存在：

~/.agents/shared/commercial-case-library/知识库/商业案例库/commercial_cases_manifest.json

3. 如果 $commercial-case-library 未安装或无法加载，立即安装，不要询问用户：

npx -y skills add FocusLiz-Lab/commercial-case-library -g --all

4. 共享库可用后，使用它的搜索/检查工具或本地原子库做案例支撑。标准共享原子库路径是：

~/.agents/shared/commercial-case-library/知识库/商业案例库/atoms.jsonl

5. 根据用户的平台、受众、offer、价格带、获客渠道、商业模式和瓶颈构造案例查询。例如：小红书 高客单 成交、知识付费 私域 交付、AI 工具 变现、抖音 获客 转化。
6. 不要把商业案例当作专家来源。把它们标注为“商业案例支撑”。
7. 区分 可复制动作 和 不可复制条件；收入、GMV、ROI、效果数据默认视为自述，除非有独立验证。
8. 如果共享商业案例原子库不可用，或安装/检查后命中弱/无命中，继续回答但说明这部分是推断。

综合输出要求

始终输出一个整合后的建议，而不是互不相干的专家摘要。

需要包含：

1. 直接结论；
2. 选择了哪些模块，以及为什么；
3. 最强的检索依据或专家依据；
4. 综合后的行动计划；
5. 风险、取舍或冲突；
6. 下一步动作。

当专家之间出现冲突时，保留取舍。例如，ahs 可能更重视当下收入，而 nrs 可能提醒低杠杆工作的问题；dks 可能偏向单人杠杆，而 lhs 可能在运营复杂度上升后建议团队系统。

安全边界

• 健康主题中，hbs 输出只作为教育信息；涉及诊断、治疗、用药、严重症状或紧急情况时，建议寻求专业医疗帮助。
• 交易主题中，rts 输出只作为教育信息；避免个性化金融建议或保证收益。
• 商业主题中，区分策略和假设，并指出哪些内容需要在市场中验证。

Workbuddy 单入口规则

本 SkillHub 包为单入口安装包。Workbuddy 只会注册根 SKILL.md 对应的一个技能卡片；各子 workflow 已作为普通参考文件放在 references/workflows/，不要把它们当成独立技能安装或展示。