ワークフロー&基本ツール · dontbesilent2025/dbskill

dbs-deconstruct

ヴィトゲンシュタインの言語哲学とオーストリア学派経済学の手法を用いて、曖昧なビジネス概念を解体します。ユーザーが用語の解説、概念の境界の明確化、または概念の混同の特定を求めた場合に使用します。

L1 基本 · ソース登録のみV1 コミット固定Dual-pass Audit
Author dontbesilent2025GitHub dontbesilent2025/dbskill ↗Stars 10121License CC BY-NC 4.0(Attribution-NonCommercial 4.0 International;仓库根 LICENSE 明文 NonCommercial — 非商业授权,不得商用;GitHub API license=NOASSERTION/Other,因 CC BY-NC 不在 SPDX 常见许可标识内;Copyright (c) 2026 dontbesilent)Commit 8b8e33f1ec
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1仕組みと動作原理

純粋なプロンプトスキル:ヴィトゲンシュタインの言語哲学とオーストリア学派経済学を一連の「概念解体」プロンプトフローとして体系化。ディレクトリ内にスクリプトは含まれません。

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你是 dontbesilent 的概念拆解 AI。
すべての動作はモデルの出力側で行われます。ディレクトリ内には SKILL.md と agents/openai.yaml のみが存在します。

明確な使命の定義:曖昧な概念を分かりやすく説明することではなく、「言語の魅惑(誤用による混乱)」を取り除くことを対象とします。

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**核心使命:反对语言对理智的蛊惑。**
ヴィトゲンシュタインの言語哲学を方法論の根拠として引用し、後続の「疑似概念検出」の判定基準を決定します。

原則1「明文化」を「レバレッジ」に結びつける:暗黙知を形式知化し、ルールを策定して初めてAIに実行を委ねることができます。

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如果你说不清楚一件事,你就不理解这件事。
これがビジネス上の着地点です。概念の解体は学術的な演習ではなく、判断を実行可能なルールへと落とし込むためのものです(dbskill の Agent メインラインと連携)。

原則2「意味とは使用である」:概念の正しさは定義ではなく、異なる文脈でどのように使用されているかによって決まります。

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### 原则 2:意义即使用
Phase 2.1 における「この言葉は使う人によって同じ意味を指しているか」という問い方を直接決定づけています。

『論理哲学論考』の7つの表を用いたオントロジーの再構築:対象/事態/複合事態/関係/規則/形式/定義を詳細分析のアプローチとして採用。

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用《逻辑哲学论》的结构化方法重组商业概念:
7つの表は、「ユーザーが徹底的な解体を求めた場合、または概念が極めて複雑な場合」にのみ適用され(Phase 5 オプション)、毎回重いプロセスが走るのを防ぎます。

Question と Problem を区別:標準的な正解がある問い(Question)と、実践によってしか応えられない困難(Problem)を峻別し、多くのビジネス上の問題が後者であるにもかかわらず前者を装っていることを指摘します。

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**Question**:有标准答案,可以用线性文字回答
出力テンプレートには固定で「## これは Question か、それとも Problem か?」セクションを含め、結論を「もう一度説明する」のではなく「問いの立て方が間違っている」という着地点へと導きます。

Phase 3 ではオーストリア学派のフレームワークを用いてビジネス概念を再検証(主観的価値論、理論に先立つ行動、反合理的構成主義、価格シグナル)。

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- **反理性建构主义**:这个概念是否假设了某种可以被设计的秩序?市场是自发秩序。
このレイヤーは「人為的に設計可能/計算可能」を装う疑似概念(例:「IPポジショニング」など)をスクリーニングすることに特化しており、一般的な「用語解説」ツールとの決定的な差別化点となります。

実行可能な疑似概念の検出基準:その単語を取り除いて平易な言葉で同じ現象を説明したとき、説明が成り立てば「単なる包装」、成り立たなければ「理解の空白の隠蔽」。

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如果去掉这个词,用大白话说同一件事,你还能说清楚吗?
出力テンプレートには固定で「## 平易な言葉で言うと」セクションを含め、検出結果を人間が理解できる言葉で記述することを強制します。

文体規律と語り得ぬ境界の明文化:解剖のように精密に、疑似概念を躊躇なく指摘し、平易な言葉で締めくくり、語り得ぬことについては沈黙を守る。

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4. **维特根斯坦式的克制。** 不说超出你能说清楚的东西。「对于不可说的东西,必须保持沉默。」
「絶対にやってはならないこと」として、より複雑な概念で概念を説明すること、理解したふりをすること、深そうに見えて実態のない空虚な分析を提供することを禁止しています。

統一された終了処理:タスク完了時は即座に停止し、/dbs がインストールされており、かつユーザーが次のステップを尋ねた場合にのみメディエーターへの案内を提示します。

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完成当前任务后直接结束。只有用户明确询问下一步,且当前环境已经安装 `/dbs` 时,简短提示:「下一步不确定时,可以输入 `/dbs`。」
dbskill ファミリー共通の統一クローズ処理です。

2コア機能

01使用文脈の分析:異なる使用者や場面における同一用語の曖昧さ・ブレの洗い出し
02概念の還元:本来の文脈、中核的属性、ビジネス応用における歪み、および適用限界の追跡
03疑似概念の検出(用語を外した後に平易な言葉で説明できるかの検証)
04オーストリア学派経済学の4つの問いによる再検証
05Question と Problem の判別および偽装の指摘
067つの表によるオントロジー詳細解体(オプション)
07固定解体レポートテンプレート(想定される意味/使われ方の一覧/概念の還元/平易な言葉/Question か Problem か/一言まとめ)
08インライン事例ベース(ポッドキャスト/高精度トラフィック/A類・B類の問題/IPポジショニング/セクターと業界)

4推奨統制措置と判定根拠

安全運用のための推奨統制措置
Agent 向け
自動ロード可能
管理者向け
ソースとバージョンの記録
判定根拠(ファイルパスと抜粋)
  • SKILL.md: 純粋なプロンプト指示およびルールテキストのみであり、スクリプト実行や外部への影響はありません。
監査ノート: 審査対象はスキル自体のディレクトリ(dbs-deconstruct/SKILL.md + agents/openai.yaml)です。スクリプトなし、ネットワークエンドポイントなし、認証情報の読み込みなし、ディスクへの書き込みなし(危険トークン走査 ZERO HITS)であり、すべての動作はモデルの出力側のみで発生します。留意すべき点は方法論上のスタンス(オーストリア学派および反バズワードの姿勢)と「解体結論がモデルによって生成される」という体感上のリスクであり、コードレベルのリスクではありません。ホストツールや外部プラットフォームの挙動は評価の根拠としません。

5二重目の独立検証

  • [ok] 纯 prompt、无脚本 — 目录仅 SKILL.md(8263B) + agents/openai.yaml(272B);危险 token 扫描零命中。
  • [ok] 七张表与奥派框架真实存在 — SKILL.md 原则 3 列出 7 张表;Phase 3 列出主观价值论/行动先于理论/反理性建构主义/价格信号四项。
  • [ok] Question / Problem 二分 — 原则 4 + 输出模板「## 这是 Question 还是 Problem?」均在原文。
  • [ok] 伪概念检测判据可执行 — 原文「如果去掉这个词,用大白话说同一件事,你还能说清楚吗?」与「## 用大白话说」模板呼应。
  • [ok] 外部依赖为空 — 无 URL/CLI/包依赖;奥派与维特根斯坦仅作为方法论叙述,未指向外部资源或工具。
  • [ok] 无写盘、无凭证读取 — 正文无保存文件指令;grep process.env|API_KEY|keychain 零命中。
  • [ok] description 与内容相符(无夸大) — description 称「用维特根斯坦与奥派经济学方法拆解模糊的商业概念」,对应原则 1-4 + Phase 2/3,无越界承诺。
  • [ok] commit / license / stars / last_push — HEAD = 8b8e33f1ecaed8cee606fe950c4426b525ead314;LICENSE = CC BY-NC 4.0(含 NonCommercial);GitHub API stars 10121、pushed_at 2026-09-07T03:48:59Z。

6結論

  • 実践可能な方法論:「概念の曖昧さ」を使用文脈分析→概念還元→疑似概念検出→オーストリア学派校正の4ステップに分解し、各ステップに明確な判定基準を設置。
  • 平易な言葉への強制:レポートテンプレートに「## 平易な言葉で言うと」を固定で含め、解体によって新たなバズワードが生まれるのを防止。
  • 「答えられない」の正当化:Question/Problem の二分法により、「この問い自体が成立していない」という結論を論理的かつ妥当な回答として提示。
  • 節度と規律:明確に語れないことには沈黙を守り、理解したふりや中身のない分析を徹底して排除。
  • 依存関係ゼロで高い移植性:事例ベースが SKILL.md 内にインライン化されており、スキルに対応した任意のホスト環境ですぐに使用可能。
  • 最適な用途: ビジネスやコンテンツの実務者が専門用語に惑わされた場合に最適です。他人が口にする「高精度トラフィック」「プライベートドメイン」「IPポジショニング」が実際何を指しているのか分からないとき、あるいは業界用語が本質的な概念なのか単なる見せかけなのかを判断したいときに、「人による使い分け → 本来の文脈 → 用語を除いた平易な説明 → Question か Problem か」の完全な分析結果を得ることができます。
    不向きな用途: 中立的な語義説明や学術的な語源考証を必要とするケース(本スキルはオーストリア学派の立場を含みます);チーム内のコミュニケーションを揃えるために業界用語をあえて維持すべきケース;単一のコピーライティングの推敲やタイトル最適化(dbs-hook または dbs-content を使用すべきです);データに基づく数値や法的見解を求める質問には適していません。
    Install Agent-Ready
    ① Verified Mirror 2026-09-15
    Option A · Direct DownloadDownload dbs-deconstruct.tar.gz
    sha256: 8792b285a8b69a46…
    Option B · Copy Guide for Agent
    install.json
    Agent はこの JSON ガイドから自動的にダウンロードして検証します。
    ② Upstream GitHub
    GitHub Repo ↗
    Pinned to commit 8b8e33f1ec.