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/productize-yourselfnpx skills add kangarooking/cangjie-skill --skill productize-yourselfgit clone --depth 1 https://github.com/kangarooking/cangjie-skillWhat 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 | $0.00127 | $0.01635 |
| Opus 5 | $0.00063 | $0.00817 |
| Sonnet 5 | $0.00025 | $0.00327 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00163 |
Grade A, and why
productize-yourself 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 yesterday.
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.
产品化你自己
R — 原文 (Reading)
“产品化”和“你自己”。“你自己”具有独特性，“产品化”就有杠杆点。“你自己”有责任感，“产品化”有特殊知识。
— 纳瓦尔·拉维坎特, 《纳瓦尔宝典》 第一章·财富
I — 方法论骨架 (Interpretation)
把「如何不靠运气致富」压缩成一个定位公式：特殊知识 + 责任感 + 杠杆 → 产品化你自己。 「你自己」= 不可培训的特殊知识（来自 DNA、成长环境和个人回应的独特组合），它让你没有竞争者； 「产品化」= 用杠杆（人力/资本/代码/媒体）把这份独特规模化，让投入产出脱钩。 判断方向对不对，持续自问两句：这真的是我在投射的自己吗？我在产品化它、规模化它吗？ 特殊知识有四个识别信号：① 不能通过培训获得（否则会被替代）；② 对你像玩、对别人像工作； ③ 通常靠好奇心与学徒制发现，而非热门行业；④ 别人很难和你竞争「做你自己」。
A1 — 书中的应用 (Past Application)
案例 1: 母亲在厨房预言他做生意
- 问题: 作者十五六岁想当天体物理学家，方向与天赋错位
- 方法论的使用: 母亲作为旁观者指出他真正的特殊知识是「做生意」；作者后来回看自己的组合是销售技巧+分析能力+玩技术
- 结论: 特殊知识往往是身边人先看到、你自己不当回事的天然倾向
- 结果: 作者沿着这套组合做风投/创业，而不是当科学家
案例 2: 乔·罗根与新一代媒体富豪
- 问题: 普通人如何不靠资本放大努力
- 方法论的使用: 用代码/媒体（零边际复制成本）把自己的独特内容规模化
- 结论: 独特性+媒体杠杆=新富来源
- 结果: 播客/视频/代码成为可复制资产，睡觉时仍在工作
A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★
用户会在什么情境下需要这个 skill?
- 纠结职业/副业/自由职业方向：「我不知道该做什么」「选哪个赛道」
- 担心被替代：「我的工作会不会被 AI/年轻人取代」
- 想提升不可替代性：「怎么建立自己的护城河/独特优势」
- 准备推出个人产品或内容：「做什么内容/产品别人抢不走」
语言信号
- "帮我找找我的特殊知识/独特优势"
- "我不想再做可替代的工作"
- "副业/自媒体/自由职业选什么方向"
- "how to find my moat / special knowledge / what should I do"
与相邻 skill 的区分
- 与
wealth-structure的区别: 本 skill 解决「你是谁、做什么」；wealth-structure 解决「怎么把价值变成资产结构」 - 与
reading-metaskill的区别: 阅读是培养特殊知识的手段；本 skill 是特殊知识本身的使用框架
E — 可执行步骤 (Execution)
-
盘点特殊知识信号
- 完成标准: 列出 3–5 个「对你像玩、对别人像工作」的事，并问身边人「你觉得我最擅长什么」交叉验证
- 判停条件: 若找到的事可以被培训/被替代，回到步骤 1 继续找
-
检验独特性 × 可规模化
- 完成标准: 对每个候选回答「我是唯一/少数能做到这个的吗？」与「它能不能被代码/媒体/产品放大？」
-
定义最小产品并发布
- 完成标准: 30 天内发布一个最小作品（一篇文章/一个工具/一个内容系列），公开署名
-
按反馈重新定义你的工作
- 完成标准: 每季度重问「我是否做到了世界最好？如果没有，调整『我做什么』的定义」，直到成立
B — 边界 (Boundary) ★
不要在以下情况使用此 skill
- 用户已有明确方向、只需要执行细节（此时应给执行建议而非定位分析）
- 纯求职场景（写简历/投递不是本 skill 职责）
作者在书中警告的失败模式
- 盲目追热点: 热门行业可以培训出替代者；「如果他们能训练你们去做，那么他们接下来也会训练计算机去做」
- 与别人竞争=复制别人: 「通过真实性避开竞争」「不要复制」
作者的盲点 / 时代局限
- 作者是硅谷/风投视角，默认有资本网络和早期入场条件；特殊知识对无资本、无技能起点并不平等
- 「每个人都能找到特殊知识」未被证明；找得到≠市场会定价
容易混淆的邻近方法论
wealth-structure: 那是「怎么把特殊知识变成资产」的下游问题
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.
- yesterday First seen · 122 lines · 127 tokens per session scan A 507851329335
productize-yourself is a skill published in the GitHub repository kangarooking/cangjie-skill (9,216 stars, last pushed 2d ago), licensed MIT. It adds 127 tokens to every session and 1,635 once invoked, about $0.0006 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
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"。.
right-things-first
当用户面临方向性决策纠结时使用——先判断方向对不对，再考虑怎么做好。典型触发：用户说"我在纠结要不要做XX""做了很久但效果不好""方向对不对""值不值得坚持""是方向问题还是执行问题"。 核心框架："做对的事情"（方向判断，道）vs "把事情做对"（执行效率，术），二者不可颠倒。 不适用于：纯执行层面的问题（已经有了正确方向，只需要方法）、日常小事。.
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）。.