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二战四巨头智慧 · Big Four Wisdom

把二战四巨头的决策方法论做成可复用、可推演、可调试的 AI 分析框架

License: MIT QClaw Skill Arc Engine Tags

?? 镜子世界出品 — 不发光,只反射。历史人物不提供答案,只提供更好的提问方式。

人物:?? 罗斯福 · ?? 丘吉尔 · ?? 斯大林 · ?? 蒋介石 框架:Growth / Redemption / Transfer · Fracture / Resist · Awaken 工具:弧光引擎 · 人格注册 · 辩论竞技场


# ?? 二战四巨头智慧 · Big Four Wisdom

把二战四巨头的决策方法论做成 AI 分析框架——不是角色扮演,是方法论萃取。 罗斯福·实验性治理 | 丘吉尔·动员叙事 | 斯大林·权力工程 | 蒋介石·韧性重建

License: MIT SkillHub Arc Engine


?? 这是什么

这是一个受到 mao-chiang-wisdom-skills 启发的 Skill 工程。

它把二战时期四位关键人物的决策方法论——不是让他们"复活"当角色扮演 AI,而是萃取他们面对真实历史困境时的思维模式,做成可被 AI 调用的分析框架:

人物 分析焦点 适合解决的现代问题
?? 罗斯福 实验性治理——信念驱动下的迭代推进 变革管理、创新战略、危机沟通
?? 斯大林 铁腕控制——组织维度下的权力工程 组织设计、控制体系、冗余策略
?? 丘吉尔 动员叙事——历史深度中的风险命名 危机叙事、品牌塑造、风险管理
?? 蒋介石 韧性重建——退守中的底线设定 重组转型、底线防守、资源再配置

这不是什么

  • ? 不是让 AI 假扮历史人物跟你聊天
  • ? 不是角色扮演、语气模仿、段子生成器
  • ? 不是历史教科书——不会告诉你"1943年发生了什么"
  • ? 是什么: 当你面对一个复杂决策时——这四个人会怎么思考?他们的原则和盲点是什么?

?? Arc Engine:运行时校准系统(本项目的核心创新)

相比原版最大的改进:本项目不依赖硬编码的文本规则。每份 SKILL.md 在运行时调用 arc_tool.py 获取校准参数——根据用户当前面临的问题类型,动态调节人物的五大人格权重、决策原型和盲点逻辑

# 运行示例:在组织重组场景下校准丘吉尔
python arc_output/arc_tool.py --figure=churchill --question="我的团队被裁40%,怎么领导?"
# 输出:
{
 "big_five": {"O":0.9, "C":0.7, "E":0.75, "A":0.2, "N":0.55},
 "arc_type": "redemption",
 "decision_archetype": "Mobilizer",
 "detected_phase": "struggle",
 "phase_adjusted_weights": {
 "confidence_narrative": 0.95, # struggle阶段不变
 "alliance_building": 0.69, # ↑当前阶段需更多结盟
 "strategic_patience": 0.575 # ↑当前阶段需更多忍耐
 }
}

校准内容

  • Big Five 人格(OCEAN):决定决策方向的历史倾向
  • Enneagram 九型人格:深层动机模式
  • 弧型分析(Growth / Redemption / Transfer / Fracture):人物一生的决策质量曲线
  • 决策原型(Experimentalist / Mobilizer / Resister-Rebuilder / Consolidator):面对不确定性时的默认模式
  • 阶段检测:根据用户问题的关键词,自动识别当前处于生命的哪个象限(setup / response / struggle / resolution)
  • 盲点守卫:每个框架的低分特质被标记为结构弱点——使用框架时必须同时检查这些盲点

?? 快速开始

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/big-four-wisdom.git
cd big-four-wisdom
# Arc Engine 无外部依赖(仅 Python 标准库)
python arc_output/arc_tool.py --list --pretty

在你的 AI 中调用

以 OpenClaw 为例,将 SKILL.md 放入 skills/ 目录即可注册。

调用罗斯福框架分析一个组织转型:

我现在的组织正在经历数字化变革,一半员工抵制变化。
请用罗斯福的框架帮我分析:
exec python3 arc_output/arc_tool.py --figure=roosevelt --question="<当前困境描述>"
基于校准结果输出分析...

四人辩论

# 列出内置辩论议题
python debate_arena/arena.py --list
# 三方辩论
python debate_arena/arena.py --issue "战后亚洲秩序"
# 双人辩论
python debate_arena/arena.py --issue "资源极度受限" --figures chiang,churchill
# 保存到文件
python debate_arena/arena.py --issue "组织变革困境" --out debates/my-debate.md

运行评测

# 全栈自动化测试(6模块)
python tests/e2e_test.py
# 查看运行时对话测试
cat evaluations/README.md

?? 项目结构

big-four-wisdom/
├── README.md ← 你在看这个
├── LICENSE MIT 开源协议
├── CONTRIBUTING.md 贡献指南
├── CODE_OF_CONDUCT.md 行为准则
│
├── skills/
│ ├── roosevelt-wisdom/SKILL.md 罗斯福 · 实验性治理框架
│ ├── churchill-wisdom/SKILL.md 丘吉尔 · 动员叙事框架
│ ├── stalin-wisdom/SKILL.md 斯大林 · 权力工程框架
│ ├── chiang-wisdom/SKILL.md 蒋介石 · 韧性重建框架
│ └── cairo-tehran-debate/ 历史推演演示文稿
│
├── arc_output/
│ ├── arc_tool.py 运行时校准引擎(核心工具)
│ ├── arc_to_beat_v2.py 弧型分析数学引擎
│ ├── persona_registry.py 人格注册管理器
│ ├── integration_map.py v2→v3 升级路线图
│ ├── final_verify.py 校准注入验证
│ └── data/figures/ 四人物人格/弧/权重JSON
│ ├── roosevelt.json
│ ├── churchill.json
│ ├── stalin.json
│ └── chiang.json
│
├── evaluations/
│ ├── README.md 评测总览(4人总分卡)
│ ├── roosevelt/ · Runtime对话测试 · 分值卡(JSON)
│ ├── churchill/ · Runtime对话测试 · 分值卡(JSON)
│ ├── stalin/ · Runtime对话测试 · 分值卡(JSON)
│ └── chiang/ · Runtime对话测试 · 分值卡(JSON)
│
├── debate_arena/
│ └── arena.py 结构化辩论生成器
│
├── debates/
│ ├── README.md 辩论产出目录
│ ├── postwar-asia-arena.md 战后亚洲秩序(三方)
│ └── survival-arena*.md 极限生存(丘吉尔vs蒋介石)
│
├── tests/
│ ├── e2e_test.py Arc Engine 全栈自动化测试
│ ├── test_cases.md 场景触发测试
│ └── test_debate.md 辩论一致性测试
│
└── .github/ Issue/PR 模板

?? 相对原版的改进

维度 原版 (mao-chiang-wisdom-skills) 本版 (Big Four Wisdom)
人物数 2人(毛泽东、蒋介石) 4人(罗斯福、丘吉尔、斯大林、蒋介石)
框架设计 手工文本规则 + 人物原则列表 人格建模 (Big Five + Enneagram) + 决策权重系统
评价体系 弧型分析 (Arc Engine):量化人物决策质量的动态曲线
校准方式 静态文本(加载后就固定) 动态运行时校准:根据问题类型检测生命阶段、调整权重
盲点处理 4+ 盲点守卫 / 人物,强制输出前检查
反例库 有(已知错误模式库,每次启动扫描)
测试方式 触发测试 + 辩论一致性测试 + 历史比对
多人互动 仅双人对话模板 四角色三方/四方辩论 + 真实历史议题还原比对
输出格式 自由文本 ARC 知情度报告格式(DAA/PTD/COD结构化输出)

为什么只选了这四位

这四个人在 1943-1945 年同时参与了全球战略决策——他们讨论过同样的问题(战后秩序、亚洲格局),但给出了截然不同的答案。这种同主题异判断的结构,使他们的框架具有天然的辩论张力。

缺了毛泽东——不是否定他的历史重要性,而是因为:

  1. 1943-1945 年毛不在 Ts 三人国际会议体系中
  2. 原版已完整覆盖毛泽东框架,推荐直接使用 原版仓库

?? 测试

参见 tests/ 目录:


?? 致谢

  • mao-chiang-wisdom-skills — 本项目最初的灵感和格式参考来源。原版将毛泽东和蒋介石的日记、演讲、决策记录蒸馏为可调用的 AI Skill,开辟了"历史人物方法论萃取"的工程范式
  • 镜像世界 (Mirror World) — 认知谦逊协议、HMM 人格建模、47+2 模块分析系统
  • 三省六部 — 门下省规范审核、专业红队安全审计、工程化AI代码审查

?? 伦理声明

本方为事实型历史分析方法论工程,基于历史记录和公开资料萃取决策框架。

  • 不是 角色扮演——我们不模拟人物说话语气,不用于娱乐性对话
  • 不是 政治立场声明——提取决策框架不意味着认同该人物的所有行为
  • 不适用 于需要对人物进行道德审判的场景

使用建议:各框架附有盲点守卫模块,使用框架时请同时启用盲点检查,避免单一框架的认知偏差。


?? 许可

MIT License — 可自由使用、修改、分发,但需注明来源。

About

二战四巨头决策智慧技能包 — 罗斯福·实验性治理 / 丘吉尔·动员叙事 / 斯大林·权力工程 / 蒋介石·韧性重建

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