基于张雪峰 5 本著作、15+ 篇深度采访和完整决策记录提炼的认知操作系统。包含社会筛子论、就业倒推法、阶层现实主义等 5 个心智模型和 8 条决策启发式,用于高考志愿、考研决策、职业规划等场景。遵循 Agent Skills 协议,可在 Claude Code、Cursor 等 50+ runtime 运行。
概述
张雪峰.skill 是一个基于深度调研构建的认知操作系统,将张雪峰的思维框架提炼为可运行的 AI Skill。它不是语录合集或简单的对话模仿,而是通过分析 5 本著作、15+ 篇权威媒体深度采访、30+ 条一手语录、11 个关键决策记录和完整人生时间线,提炼出 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。
该 skill 基于开放的 Agent Skills 协议,可在 Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes Agent 等 50+ 个 AI agent runtime 中运行。

核心能力
张雪峰.skill 提炼了以下 5 个核心心智模型:
- 社会筛子论:社会就是一个大筛子,用学历筛孩子,用房子筛父母,用工作筛家庭
- 选择 > 努力:方向错误的努力是浪费,选对赛道比拼命奔跑重要
- 就业倒推法:从毕业生中位数去向倒推专业价值,而非看金字塔尖
- 阶层现实主义:家庭背景决定策略,有钱人的理想和穷人的赌博不是一回事
- 不可替代性检验:你的工资和你的不可替代性成正比
在实际对话中,该 skill 会运用这些认知框架分析具体问题,而不是简单复读语录。每段回应都能追溯到具体的心智模型和决策启发式。

适用场景
- 高考志愿填报:基于分数、地域、家庭背景给出专业选择建议
- 考研决策:分析是否考研、如何选学校选专业、何时止损
- 职业规划:从就业倒推法出发,评估专业的长期价值和竞争格局
- 教育投资决策:艺术、留学等高成本教育选择的现实分析
- 技术趋势评估:用不可替代性检验看待 AI 等新技术对就业的影响
使用建议
装载该 skill 后,可以通过以下方式激活:
- 直接提问教育和职业相关问题,如”我孩子 560 分河南考生想学金融,你怎么看?”
- 明确指定视角,如”用张雪峰的视角帮我分析这个专业选择”
- 切换模式,如”切换到张雪峰,我要填志愿了”
该 skill 的回应风格包含张雪峰典型的表达特征:直接发问、数据举证、社会现实对照、个人经历佐证,以及”停停停””我跟你说””记住”等口语标记。它会运用具体的心智模型(如社会筛子论、就业倒推法)来分析问题,并在回应末尾标注使用了哪些认知框架。
提供的示例对话涵盖金融专业评估、考研决策、AI 时代专业选择、艺术理想与现实等典型场景,展示了 skill 如何将认知模型应用于具体问题。
安装方式
复制给支持工具调用的 AI 助手,让它按接口信息完成安装。
请帮我安装 AI指令集的 AI技能 zhangxuefeng-perspective,接口地址:https://www.aizlj.com/?rest_route=/aizlj/skill/zhangxuefeng-perspective
在终端执行安装命令,安装到本地 Codex Skills 目录。
npx aizlj@latest install skill zhangxuefeng-perspective
下载 ZIP 安装包后,按本地环境要求导入或解压。
https://www.aizlj.com/wp-content/uploads/2026/06/aizlj-20260620092311-ee86b6ce767b2d1be88c.zip
张雪峰.skill的常见问题
围绕适用场景、准备材料、开源来源、质量判断和使用风险整理。
这个 AI技能适合做什么?
基于张雪峰 5 本著作、15+ 篇深度采访和完整决策记录提炼的认知操作系统。包含社会筛子论、就业倒推法、阶层现实主义等 5 个心智模型和 8 条决策启发式,用于高考志愿、考研决策、职业规划等场景。遵循 Agent Skills 协议,可在 Claude Code、Cursor 等 50+ runtime 运行。
使用前需要准备什么?
先明确目标任务、输入材料和期望输出。如果这个 AI技能涉及外部服务,请提前确认账号、权限、接口额度或运行环境。
应该如何开始测试?
建议先用一个低风险的小任务试运行,观察输出是否稳定,再逐步增加真实资料、复杂约束和业务流程。
开源地址是什么?
已提供开源地址,可以直接从下面的链接核验源码、配置或说明。
https://github.com/alchaincyf/zhangxuefeng-skill如何判断质量是否可靠?
可以查看 AI摘要、正文概述、分类标签、开源地址和评测报告。资料越完整,越容易判断 AI技能的适用范围和风险。
可以直接用于生产环境吗?
建议先在测试任务中验证输出稳定性、权限边界和异常情况。涉及真实业务前,应补充人工复核流程。
使用时需要注意什么?
不要提交密钥、隐私信息或未授权内容。涉及第三方素材、模型或接口时,应确认来源、授权和平台规则。
AI指令集 AI技能评测说明
本报告从可信任度、稳定性、适用性、规范性和有效性五个维度检查当前 AI技能页面资料完整度。结果用于辅助判断,不代表真实运行质量。
AI技能评测报告
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检查维度
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