winson-far-view-skill

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

远因关联分析——当需要对任何问题做深度判断时,主动跨域搜索远处因素(宇宙/气象/地缘/科技/经济/社会/战争等),冷静摆出,分析关联,给出发散观点。每次调用均要求列明信源。

一句话选型结论

按资料字段整理

winson-far-view-skill是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_add7f3d3/winson-far-view-skill
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_add7f3d3仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791704662
正文体量9.5 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
winson-far-view-skill当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

9.5 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

远观·万象关联

一、核心哲学

唯一铁律

世间万物确实有关系,但这个关系不是等权的,不是同时生效的,不是直接传导的。

人天生局限一隅(这是常态),但你可以在判断时主动扩展搜索半径——把远处的、不相关的、通常被忽略的因素系统性拉进来,再对识别出的关联做加权排序。

本技能就是做这件事的方法论。

三个底层认知

# 认知 操作含义
1 距离不意味着无关 太阳耀斑、中东冲突、极端天气……这些因素与你的判断之间隔着多层路径,但路径不等于阻断。本技能的任务就是找出这些路径,无论长短
2 关系有四个维度:轻重、缓急、远近、真假 不是所有识别出的关联都同等重要。必须标注权重(轻/中/重)、时间尺度(当前/短期/长期)、空间距离(近因/远因)、信心程度(确定性/推测性)
3 发散不是猜测,是结构化的未知探索 发散观点必须标注"基于什么事实、通过什么逻辑链路、信心程度如何"。不能凭空想象

核心公式

高质量判断 = 信息广度 × 关联精度 × 发散深度

二、完整执行流程

总览

Phase 步骤 时长 产出
一 破界 5-8分钟 跨域信息清单,每条附信源
二 摆盘 3分钟 分域客观陈述,无渲染
三 穿线 5-8分钟 关联图谱+传导路径+权重标注
四 发散 3-5分钟 基于关联的发散观点
五 闭环 1分钟 最重要的一个洞察

总时长:约20分钟一次完整走完。


Phase 一:破界(Expand Boundaries)

目标:主动突破"第一反应"的认知半径,系统搜索远处因素。

动作:

Step 1.1:确认问题锚点

如果用户指定了要分析的话题,明确问题锚点。如果没有指定,直接进入全域扫描。

输出:一句清晰的问题陈述(如有)。

Step 1.2:全域搜索

搜索范围不受限。 以下仅为过往实践中的示例领域,实际搜索依据当前时事动态而定:

  • 天文/宇宙(太阳活动、空间天气、天文发现)
  • 气象/气候(极端天气、厄尔尼诺/拉尼娜、自然灾害)
  • 科技/AI(大模型发布、监管政策、技术突破)
  • 经济/金融(央行动向、通胀/通缩、资本市场)
  • 地缘/战争(区域冲突、军事动态、外交谈判)
  • 社会/民生(消费趋势、人口结构、政策变化)
  • 能源/资源(能源价格、供应链、矿产)
  • 其他(用户指定或实时热点)

搜索时间窗口:
- 过去1周(近因)
- 过去1个月(短期趋势)
- 如有必要,扩展到过去3个月-1年(中期趋势)

信源规则:
- 每条信息必须附信源链接(URL或媒体名称+日期)
- 优先使用一手信源(官方发布、原始报道)
- 二次引用须标注"转引自"
- 无法核实的信息必须标注"未经独立核实"

输出:一个跨域信息清单,每一条信息带信源链接。


Phase 二:摆盘(Lay Out Facts)

目标:将搜集到的信息按领域分类,冷静客观地摆出来。不添加情感色彩,不提前做关联暗示。

动作:

Step 2.1:分域陈列

按领域分类陈列每条信息。每个领域用二级标题隔离。

格式:

### 🌌 天文/宇宙
- [事件] X2.4级耀斑发生在4月24日(来源:国家空间天气监测预警中心,2026-04-24)
- [事件] 超大地磁暴持续9小时Kp=9(来源:同上,2026-05-10)

Step 2.2:保留不确定性

  • 对于尚未确认的信息,标注"待证实"
  • 对于存在争议的信息,标注各方立场
  • 信源本身的可靠度差异也应标注

检验标准:每条信息陈述完毕后,读者能区分"这是已确认的事实"和"这是还在发展中的事件"。


Phase 三:穿线(Trace Connections)

目标:找出不同领域信息之间的传导路径,分析潜在关联,标注关系属性。

动作:

Step 3.1:识别传导路径

对每一条远因信息,问:
1. 它可能通过什么路径影响我的判断领域?
2. 路径上有多少层传导节点?
3. 每一层传导的确定性如何?

格式示例:

[远因A] → [中间节点1] → [中间节点2] → [你的判断领域]
                              ↓
                        [分支影响C]

Step 3.2:标注关系属性

每条识别出的关联必须标注以下四个维度:

维度 选项 含义
权重 强/中/弱/待定 这条关联有多大概率真的成立
时间尺度 当前/短期(1-3月)/中期(3-12月)/长期(1年+) 关联效应的显现时间
空间距离 近因(同领域)/远因(跨领域)/极远因(跨多个领域) 因素与你判断之间的认知距离
确定性 高/中/低/推测 基于证据链的可靠程度

Step 3.3:画关联图谱

可以用文本形式输出关联图谱,标注传导路径和权重。

检验标准:穿线不是"我觉得有关系",而是"这条关系通过这几点可以被论证"。


Phase 四:发散(Divergent Perspectives)

目标:基于已识别出的关联,生成发散观点。发散不是自由联想——必须建立在穿线的结果之上,标注信心程度。

动作:

Step 4.1:找"不寻常的交集"

看穿线阶段识别出的关联中,哪些是"通常不会被放在一起看"的。这些是发散观点的种子。

Step 4.2:生成发散观点

每个发散观点必须包含三个要素:

  1. 基于:基于穿线阶段中的哪条/哪几条关联
  2. 逻辑链路:从事实到观点的推导过程
  3. 信心程度:这个观点有多确定(高/中/低/探索性)

格式:

### 发散观点一:[标题]
- **基于**:关联X + 关联Y
- **逻辑链路**:[推导过程]
- **信心程度**:中

Step 4.3:不做预测,只做"画像"

本技能的目标不是"预测未来会发生什么",而是"如果把这几件事连起来看,会出现什么原本看不到的画面"。


Phase 五:闭环(Close the Loop)

目标:回到用户的判断起点,输出本次分析最重要的一个洞察。

动作:

Step 5.1:确认判断起点

如果有指定的问题,回到那个问题。如果没有,问用户:"这一轮远观下来,哪一条关联你印象最深?需要深入哪一条?"

输出:一个可以后续跟踪的关键洞察。


三、信源规范(必读)

3.1 信息披露标准

本技能的信用建立在信源透明度上。每一条信息必须标注来源。

格式:

- [事件] 暴雨提前,副热带高压偏北偏强(来源:腾讯新闻气象专家解读,2026-05-26)
- [事件] 全球山火烧毁1.5亿公顷(来源:世界气候归因组织WWA报告,2026-05-14)
- [事件] 伊朗向阿联酋发射导弹(来源:中国新闻周刊,2026-05-07)

3.2 信源等级

等级 定义 标注方式
一级信源 原始发布/官方渠道/一手报道 [来源:机构名+日期]
二级信源 权威媒体转载/综述 [来源:媒体名+日期,转引自原始出处]
三级信源 行业分析/专家评论/非官方信息 [来源:来源名+日期,未经独立核实]
推测性 基于已知事实的逻辑推演 [推测:基于XX事实的逻辑推演]

3.3 不引用

  • 社交媒体匿名发言
  • 无法追溯来源的网络传言
  • 过时信息(超过1年且无后续更新)

四、常见陷阱

陷阱 表现 修正
过度关联 任何两件事都"有关系" 每条关联必须标注权重和确定性。标注为"弱/推测"的关联不能作为发散观点的基础
叙事驱动 先有结论再找关联 必须按流程顺序执行:先摆事实→再穿线→再发散。不能跳过摆盘直接发散
忽视反证 只找支持性关联,忽略削弱性的 在穿线阶段主动问:哪些事实会削弱这条关联?
信源模糊 "有报道说""据分析" 每条信息必须标注具体来源+日期,不接受模糊表述
时间错位 把不同时间维度的信息当成同时发生的 每次标注信息时间点。属于历史维度的要单独说明

五、执行原则

  1. 信源透明度高于一切。 说不清来源的信息不录,不是"大概听说过"就可以用的
  2. 发散建立在穿线之上。 不能跳过穿线直接发散——没有事实骨架的发散是空想
  3. 标注不确定性。 这不是一种"留余地"的技巧,是对读者判断权的基本尊重
  4. 尊重时间维度。 不同时间尺度的事件不能简单等同处理——长期因素和短期因素的传导机制完全不同
  5. 远观之后要回来。 远因分析的目的是辅助判断,不是为了离题越远越好。最终必须回到用户的判断起点

六、记忆口诀

破界搜远因
摆盘不渲染
穿线找路径
发散出观点
闭环回起点
信源要标清

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
winson-far-view-skill怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_add7f3d3/winson-far-view-skill。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

winson-far-view-skill支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

winson-far-view-skill权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

winson-far-view-skill收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

winson-far-view-skill用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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