我给 dbskill 加入了一个 AI 决策系统

空逐月AI 前沿📡 觉醒AI2026-09-211090 阅读💛 49 收藏

这次我把 dbskill 里的决策系统补齐了。

dbskill 新增 / 更新了一个 skill：

/dbs-decision

普通 AI 现在已经很会回答问题了，但一到重大决策上，很多时候还是不够用。

你问它明年收入怎么翻倍，它可以给你一套很完整的方案。问题不在方案对不对，问题在于它不了解你现在的处境，也不了解你以前是怎么做决定的。很多真正影响结果的信息，都不在当次对话里。

/dbs-decision 对应的就是这部分。

它不替你做决定。它把那些不会在一次对话里结束、后面还会继续变化、还要回头看结果的选择，记录成一套可以持续使用的本地文件。

这样做之后，Agent 下次再和你讨论同一个问题时，看到的就不只是你刚刚说的几句话，还能看到这个决策前面发生过什么、你当时怎么判断、后来结果是什么、哪些模式已经重复出现。

这一版还补了它和几个核心 skill 的主路径联动，也补了一张放在 GitHub README 里的 skill 联动图。

为什么做这个功能

前面的 dbskill 更像一组单次诊断工具。

你可以用 /dbs-diagnosis 消解一个商业问题，用 /dbs-benchmark 找对标，用 /dbs-goal 把空转目标审计清楚，用 /dbs-good-question 把问题写到可以推理的程度。

但这些做完之后，后面的持续跟踪之前没有固定位置。

比如方向已经成立了，后面会遇到关键分叉；对标已经找到了，后面要继续验证哪些判断有效；目标已经明确了，后面还要跟踪阶段变化和结果回填。

以前这些内容大多留在聊天里。对话结束之后，后续状态没有固定记录。下次回来，很多内容又要从头讲。

它做的事情很具体：

这样一段时间之后，AI 看到的就不再只是一个抽象问题，而是一段连续的决策过程。

这次主要处理两个问题。

一个是长期决策原来没有固定入口。

/dbs-decision 现在把这类信息分成四层：

这样一来，后面继续判断时知道该去哪里看；结果出来之后，也知道该回填到哪里。

另一个是 skill 之间少了一段主路径。

这次我补了 4 条最该补的联动：

前面的 skill 负责把问题、方向和边界先写清楚。/dbs-decision 负责记录后面的选择、调整、结果和修正。

如果你在做一个长期跟踪的内容项目，前面先用 /dbs-diagnosis 判断方向有没有问题，再用 /dbs-benchmark 找到值得模仿的对象。做到这里，很多人会继续用聊天记录往下记。

现在可以直接进入 /dbs-decision。

它会把当前状态、关键分叉、待验证假设、后续结果回填，分别写进固定文件里。后面哪条判断被证实了，哪条判断失效了，哪些模式反复出现了，都可以继续记录。

如果你只是想解决一个单点问题，这个 skill 用不上。

如果你已经进入一段要持续观察、持续回填、持续修正的过程，这时可以用这个 skill。

npx -y skills add dontbesilent2025/dbskill -g —all

GitHub：

https://github.com/dontbesilent2025/dbskill

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