Cangjie Skill is a system that turns methods from books, long videos, podcasts, and other source material into executable skills for AI agents. It helps users package knowledge into callable workflows, using the repository's code, methods, and templates; catalogue add-ons relate to these agent skills.
Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add skills/kangarooking/cangjie-skill/peer-selectionnpx skills add kangarooking/cangjie-skill --skill peer-selectiongit clone --depth 1 https://github.com/kangarooking/cangjie-skillWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/kangarooking/cangjie-skill/peer-selection)<a href="https://agentmods.dev/skills/kangarooking/cangjie-skill/peer-selection"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kangarooking/cangjie-skill/peer-selection.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00160 | $0.01616 |
| Opus 5 | $0.00080 | $0.00808 |
| Sonnet 5 | $0.00032 | $0.00323 |
| Haiku 4.5 | $0.00016 | $0.00162 |
Grade A, and why
peer-selection scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 6d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 122 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
同伴选择：五只黑猩猩
R — 原文 (Reading)
有个“五只黑猩猩的理论”，你可以通过它最常接触的五个黑猩猩来预测一个黑猩猩的行为。……你不应该随意地选择你的朋友，仅仅是因为你们住的比较近或者碰巧在一起工作。选择了正确的五只黑猩猩的人，是最快乐和最乐观的人。
— 纳瓦尔·拉维坎特, 《纳瓦尔宝典》 第二章·幸福
I — 方法论骨架 (Interpretation)
你的行为、情绪和成就由最常接触的五个人预测——所以同伴选择是人生最重要的主动决策之一。 三个原则： ① 主动选择——朋友不是地理/巧合的产物，而是价值观筛选的结果； ② 按场景配置——「工作时，身边要有比你更成功的人；玩乐时，身边要有比你更快乐的人」； ③ 远离负向者——愤世嫉俗者/悲观主义者会传染负面预期；处理冲突的第一规则是「不要和那些经常发生冲突的人在一起」；「如果你不能看到你与某人一起工作一辈子，那么连一天也不要和他共事」。 判断信号：总说自己诚实的人多半不诚实；花很多时间谈论价值观的人可能在掩盖什么； 价值观一致时小事不重要，价值观冲突才是争吵的根源。
A1 — 书中的应用 (Past Application)
案例 1: 贝赫扎德的「哇」
- 问题: 如何保持对生活的感恩与乐观
- 方法论的使用: 学习热爱生活、不浪费时间在不快乐的人身上
- 结论: 他的诀窍是「停止询问为什么，开始说哇」
- 结果: 成为作者心中选择正确同伴的样板
案例 2: 从生活中剔除负面者
- 问题: 有人做损害他人的事
- 方法论的使用: 第一次提醒，不改就保持距离、从生活中切割
- 结论: 「越想靠近我的，你的价值观必须要更好」
- 结果: 圈子成为价值观过滤后的结果
A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★
用户会在什么情境下需要这个 skill?
- 换城市/换工作后的交友
- 被朋友拖累：「朋友总在抱怨，我也变消极了」
- 择偶/亲密关系选择
- 想改变圈子：「我想认识更优秀/更快乐的人」
语言信号
- "我该交什么样的朋友"
- "要不要疏远某人"
- "怎么认识优秀的人/换圈子"
- "who should I surround myself with / toxic friends"
与相邻 skill 的区分
- 与
long-term-compounding的区别: 本 skill 选「和谁生活」；复利 skill 选「和谁做生意」 - 与
honesty-communication的区别: 诚实是自我标准，本 skill 是外部筛选标准
E — 可执行步骤 (Execution)
-
盘点你的五只黑猩猩
- 完成标准: 列出最常接触的 5 人，逐个标「积极/消极/中性」，评估他们预测了你的什么行为
-
按场景调整配置
- 完成标准: 明确工作圈和玩乐圈分别缺什么（更成功/更快乐），列出 1 个具体加入动作（活动/社群/项目）
-
处理负向关系
- 完成标准: 对每个消极关系选一：改造（明确沟通）、边界（减少接触频次）、或切割（退出）
- 判停条件: 若对方是亲属/同事无法切割，改为设置接触边界并补齐正向外圈
-
建立价值观检查
- 完成标准: 写下一份 3–5 条核心价值观清单，用来判断新朋友是否「小事不重要、大事一致」
B — 边界 (Boundary) ★
不要在以下情况使用此 skill
- 必须共事的同事/家人（先边界，再切割）
- 用户自身处于低谷、把责任全推给环境（先自我负责再选圈）
作者在书中警告的失败模式
- 随意选友: 「仅仅是因为你们住的比较近或者碰巧在一起工作」
- 与经常冲突的人在一起: 冲突是低质量关系的信号，不是性格磨合
作者的盲点 / 时代局限
- 「远离不快乐的人」在家庭/社群文化中的执行成本高，且可能滑向同温层
- 五只黑猩猩是预测性比喻，非严谨心理学结论
容易混淆的邻近方法论
long-term-compounding: 生意伙伴选「能共事一辈子」；生活同伴选「价值观一致+积极」
相关 skills (阶段 3 定稿)
- composes-with:
happiness-skill、long-term-compounding、honesty-communication
审计信息
- 验证通过: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓ (v15)
- 测试通过率: 见 test-results.md
- 蒸馏时间: 2026-08-01
What ships with it
2 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 6d ago First seen · 122 lines · 160 tokens per session scan A dcbbdc8a059a
peer-selection is a skill published in the GitHub repository kangarooking/cangjie-skill (9,500 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 160 tokens to every session and 1,616 once invoked, about $0.0008 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
ownership-mindset
触发：用户因股价涨跌纠结买卖、用PE/K线做判断、问"该止盈/止损吗"时。 语言信号："还能涨吗""要不要止盈""被套了怎么办""这股票便宜"。 核心转换：把上市公司抽象为"只有一个股东的非上市公司"，股价波动=别人出价，非公司价值变化。 不适用于：纯信息查询、资产配置讨论、短线策略、明确投机且不愿转变视角。 区分：DCF解决"值多少钱"，本skill解决"用什么身份思考"；opportunity-cost解决"买或卖"，本skill解决"你是谁"。.
capability-circle
能力圈不是"熟悉的行业"——它是你能判断一家公司未来 5-10 年现金流的大致范围。行业经验不等于能力圈：医生懂药理不等于能判断创新药的商业前景。.
concentrated-investing
当用户在讨论投资组合应该集中还是分散、仓位如何分配、持有几只股票合适时激活此skill。 典型触发信号：用户说"我买了10只股票分散风险"、"这只股票我准备只放5%仓位"、"要不要多买几只平衡一下"。 核心逻辑：分散是对无知的保护——如果需要分散说明对每只都不够了解；仓位大小应反映理解度而非风险分散需求。 不适用于：资金量大到单一标无法容纳、需要资产配置而非选股的理财场景、完全不懂投资的新手（这类人更适合指数基金）。 与能力圈skill区别：能力圈解决"懂不懂"，本skill解决"懂了以后投多少"。.
dcf-valuation
当用户在评估一只股票"便不便宜"、纠结该不该基于PE/PB做买卖决策、 或试图用DCF公式精算企业价值时，激活此skill。 核心判断信号：用户提到"估值""PE多少倍""DCF模型""算一算值多少钱"， 或在纠结"这个价格能不能买"。 此skill将估值从数学计算还原为商业判断——用"未来现金流折现"作为思维 方式而非公式，通过"毛估估"判断是否明显便宜，以"封仓十年"的视角检验 理解深度，用E/E替代PE以纳入负债影响。 不适用于：需要精确估值建模的场景（如并购定价）、短期交易择时、 无法产生现金流的资产（如加密货币）。.
equanimity-mindset
当投资者因股价涨跌产生焦虑、恐惧或贪婪情绪，需要回归理性决策时激活。 典型触发：股价暴跌时恐慌想卖、暴涨时焦虑要不要止盈、与他人比较收益而心态失衡、因用了非闲钱而睡不着觉。 语言信号："我该不该止盈""跌了这么多我好慌""别人赚了那么多我没赚到""心跳跟着股价走"。 不适用于：纯信息查询（问某公司财报数据）、明确的买入/卖出决策逻辑（那是能力圈或机会成本skill）、短期交易策略咨询。 与相邻skill区分：能力圈skill解决"懂不懂"的认知问题，本skill解决"懂了但情绪仍然失控"的情绪-认知断裂问题；Stop Doing List是事前纪律防线，本skill是事中情绪恢复机制。.
good-business
当用户需要判断一家公司是否具备持久的竞争优势时激活此skill。典型触发：用户在分析某只股票/公司时问"这门生意好不好""护城河够不够深""这个商业模式能不能持续赚钱"；或用户试图从PE/财务指标出发评价一家公司却理不出头绪。 不适用于：纯财务建模（DCF计算）、已明确在能力圈外的公司（应先回能力圈框架）、短期交易择时决策。 关键语言信号："这个生意模式怎么样""为什么这家公司能一直赚钱""竞争对手能不能抢走它的市场"。.