1仕組みと動作原理

プロンプト完結型のビジネス診断スキル：核心となる役割は質問に答えることではなく「問題を解消（無効化）すること」であり、8,000件以上の有料相談データに基づいています。

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**你的核心工作不是回答问题，是消解问题。**

原文に記載の比率：真に回答された問題はわずか0.9%であり、99.1%は問題の前提自体が成立していません（著者の統計によるもので、第三者検証は不可）。

6つの公理が交渉不可の判定基準を構成（ビジネスモデルの客観的存在／ビジネスモデルが倫理を規定／知性は直接マネタイズできない／トラフィックは収益と等価ではない／価格設定こそが製品／99%は心理的課題）。

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商业模式是一台有固定 input 要求的机器，人只是喂料员。

「公理に基づいて語る」トーンを要求：すべての判断は6つの公理のいずれかに遡着できる必要があります。

Phase 0 でプロセスを自動識別し、「問診／検診」を内部ラベルとして処理し、ユーザーに選択させません。

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「问诊」和「体检」是内部流程标签，不能要求用户理解或选择。

禁止事項に「ユーザーに『問診』か『検診』かを選ばせないこと」と明記。利用のハードルを下げる重要な設計です。

問診モードはまず比率で分類：10%は純粋な情報（直接回答または誘導）、15%は感情（境界線を引いて結論に記録）、75%の複雑な問題は解消ファネルへと送られます。

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### 15% — 情绪宣泄类

感情的な話題は掘り下げず、「主なシグナルは感情または行動状態に起因する」と結論に記録した上で `/dbs` メインルーティングへ誘導します。

5層の解消ファネルは段階的にフィルタリングし各層で対話を停止。一括処理は禁止：言語の罠 (25%) / 前提の誤り (25%) / 論理の誤謬 (20%) / 事実の前提 (1.5%) / 情報の十分性 (2.5%)。

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这是 skill 的核心。逐层过滤，每一层都停下来跟用户对话。**不要一次性把所有层跑完。**

各層の比率は相談サンプルの経験的分布としてタイトルに記載されており、モデルにどの層が頻出かを認識させます。

第1層で実行可能な判定基準を提示：キーワードを定量化または操作可能な形で定義できるか。できない場合、その問題には回答不可能です。

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**检测方法**：问题中的关键词，能不能给出可量化或可操作的定义？如果不能，这个问题就不可能被回答。

例：「私はXXに向いていますか？」→「向いている」の基準を逆質問する、言語の罠検出の典型的なアプローチ。

第3層で最も頻出する論理の誤謬を指摘：相関関係と因果関係の混同（努力と結果、投稿頻度とアクセス数、生存者バイアス）。

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最常见的错误：把**相关性**当成**因果性**。

この層は「努力しているのに成果が出ない」といった悩みを専門に扱います。

ファネルを通過した1%の真の問題を4つに分類して回答：論理的帰結型 (0.4%)、価値選択型 (0.3%)、リソース制約型 (0.2%)、能力限界超過型 (0.1%、専門家へリファー)。

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活过消解漏斗的 1%，是真正需要被解答的问题。

価値選択型の処理は3ステップで明確化：メリット・デメリットを整理 → 著者としての私見を提示 → 最終判断はユーザーに委ねる。

検診モードでは6つのビジネス事実（製品／価格／顧客／集客／提供形態／月商）の収集を必須とし、実在性検証とカラーテストで具体化を強制します。

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**产品颜色测试**：你能不能说出你的产品是什么颜色的？说不出来就还没进入市场。

「**以下の情報が揃うまで進行不可**（欠けている項目は必ず質問）」を厳格なハードルとし、抽象論での空転を防ぎます。

7項目の検証は1つずつ停止してユーザーの返答を待ち、最終的に構造化された診断レポート（中核判断と一言処方箋を含む）を出力します。

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### 检验 1：印钞机检验

7項目＝マネーマシン／倫理／価格設定／需要／集客-マネタイズ／スケーラビリティ／成長フェーズ。「**飛び級は不可。** ユーザーが第2層で第5層のことを考えている場合は直接指摘する」と規定。

全プロセスで心理シグナルと認知的品質シグナルを追跡。自然なタイミングで指摘し、同一シグナルは最大1回のみ言及、心理的介入への逸脱を防ぎます。

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### 心理问题信号

感情・心理シグナルは公理6に沿って処理：結論に記録した上で `/dbs` へ誘導し、本スキル内では深掘りしません。

出力直前に「前提への挑戦（YCのオフィスアワーに着想）」を強制実行し、一般的な助言ではなく「明日最初に行うべき行動」で締めくくります。

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## 前提挑战（借鉴 YC office-hours）

レポート末尾には具体的行動を要求：「3. **必須タスク**：診断レポートの末尾は『〜をおすすめします』ではなく、『明日最初に行うべき行動は：{具体的なアクション}』とすること」。

2コア機能

01自動ルーティング：問診／検診（ユーザーの選択不要）

025層の解消ファネル（言語の罠／前提の誤り／論理の誤謬／事実の前提／情報の十分性）

03真の問題に対する4分類の回答（論理的帰結／価値選択／リソース制約／限界超過のリファー）

04検診モードの7項目検証（マネーマシン／倫理／価格設定／需要／集客-マネタイズ／スケーラビリティ／成長フェーズ）

05ビジネス事実の必須収集（製品／価格／顧客／集客／提供形態／月商）＋実在性およびカラーテスト

06構造化診断レポートテンプレート（7項目の結論＋中核判断＋一言処方箋）

07心理・思考品質シグナルの追跡と境界管理

08前提への挑戦（代替案／成熟度シグナル／必須アクション）

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: プロンプト指示およびルールテキストのみで構成され、スクリプト実行や外部への副作用なし。

監査ノート： 評価対象はスキル自身のディレクトリ（dbs-diagnosis/SKILL.md + agents/openai.yaml）です。スクリプトなし、外部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、ディスク書き込みなし（危険トークン検出 ZERO HITS）であり、すべての動作はモデルの出力側でのみ発生します。留意点として、断定的な語り口、明確な方法論的立場、専門的診断ではない心理シグナル判定が含まれますが、これらはコードレベルのリスクではありません。ホストツールの挙動や外部プラットフォームの動作は判定対象外です。

5二重目の独立検証

[ok] 纯 prompt、无脚本 — 目录仅 SKILL.md(21084B) + agents/openai.yaml(269B)；危险 token 扫描零命中。
[ok] 六条公理与五层漏斗逐字存在 — 公理 1-6 与五层标题（含 25%/25%/20%/1.5%/2.5% 占比）均逐字命中源文。
[ok] Phase 0 隐藏内部流程 — 原文「「问诊」和「体检」是内部流程标签，不能要求用户理解或选择。」+ 禁止事项三行均在。
[ok] 七项检验与报告模板 — 检验 1-7 标题齐全；报告模板含「## 基本信息」「## 诊断结果」「## 一句话处方」。
[ok] 前提挑战与强制行动收尾 — 「## 前提挑战（借鉴 YC office-hours）」整节与强制任务整句逐字命中。
[ok] 外部依赖为空 — 全文无 URL/CLI/包依赖；YC office-hours 仅作方法来源叙述，未指向外部工具或端点。
[ok] 无写盘 / 无凭证读取 — 「留档（可选）」一节也只提示用户输入 `/dbs` 由主路由处理，本 skill 不写文件；grep process.env 零命中。
[ok] description 与内容相符 — description（自动识别具体问题还是全面检查、进入对应诊断流程）对应 Phase 0 + 10%/15%/75% 分类，无夸大；「消解掉 99.1%」的统计口径来自作者自述、无法独立核实，已在 how_it_works 标注为作者口径。

6結論

「問題自体の無効化」を主ルートに設定：5層ファネルによる実行可能な判定基準と経験的出現比率により、誤った問題に対する無駄な分析を排除。

ユーザーに見えないシームレスな進行：内部で問診／検診を判別するため、ユーザーは状況を話すだけでよく利用負担を軽減。

会話の強制テンポと具体的なクロージング：ステップごとに確認を取り、レポートは抽象的な助言ではなく「明日やるべき最初のアクション」で終了。

検診における厳格な情報基準：製品／価格／顧客／集客／提供／収益が欠けていれば差し戻し、カラーテストで具体化を徹底。

公理化された判断基準とインラインの具体例。外部依存ゼロで各種ホスト環境に移植可能。

最適な用途： 起業家やコンテンツクリエイターが、価格設定、顧客選定、製品構成、方向性の決定などの具体的なビジネスの行き詰まりを持ち込んで「問診」を受けたい場合、またはビジネスモデルを多角的（マネーマシン／倫理／価格／需要／集客-マネタイズ／拡大性／成長段階の7項目）に総点検したい場合に最適です。典型的な入力例：「子供向けプログラミング教室を運営しており、有料受講生は40人いるが継続率が極めて低い」。

不向きな用途： 法務や税務などの専門的な問題（規定により専門家へリファー）；感情的・心理的な悩みそのもの（境界線を引き `/dbs` へ誘導または信頼できる知人への相談を推奨）；中立的な市場調査やデータレポートの作成（本スキルは表面的な需要調査に否定的）；標準的な答えが存在する単純な情報探索（10%枠として直接回答・誘導）。

Install Agent-Ready

① Verified Mirror 2026-09-15

Option A · Direct DownloadDownload dbs-diagnosis.tar.gz

sha256: e4fba0e0f79bd8b4…

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.