把 skills 整理了下, 大家可以用用看:

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个人健康 context：

1. 全点位基因检测报告
2. 各年度体检报告
3. oura/iwatch 设备采集的实时健康数据

每隔一两年，使用 sota 模型跑一下这些 context，看看 ai 给的分析和建议。

这个范式，在其它领域也通用。

github.com

新增一个skill: /ljg-teach

把「群」视作一个「大模型」，每个人的发言都是一条Prompt

eli5(explain like i'm 5-year-old)，与其说是在描述「学习者」，不如说是在约束「解释者」。

设置了定时任务，每天收到一张古文解读卡片。

同样的skill /ljg-book, Opus 4.6 解读的文本阅读体感明显好上很多。

雾越大，侦察越分散；
地形越清楚，行动越坚定。

先有不同，再论优劣。

给「不同」多一点空间，没有人知道终点在哪里，多一个尝试路径总是好的。

幸福是一种经验，而不是一个判断。

工具是否增强了人回应惊喜的能力？