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money-init

money-init

github.com/xbuilderlab生産性77643 回インストール20 週間前に更新
リポジトリ

money-init について

money-initはcheat-on-moneyの初回オンボーディングスキルで、機会を探す前にユーザープロフィールを作成します。スキル、時間、予算、地域、目標などを尋ね、ティアを判定して結果を.money-state.jsonに保存します。

主な機能

  1. 01オンボーディング状態ファイルの有無を確認
  2. 021回のセッションでプロフィール情報を6項目収集
  3. 03スキル、リソース、目標からティアを判定
  4. 04プロフィールとティアを.money-state.jsonに保存
  5. 05機会の検索や確認に向けた次の手順を案内

活用シーン

  1. 01収入機会を検索する前にプロフィールを設定
  2. 02既存プロフィールを更新または確認
  3. 03個別の機会マッチングに使う情報を準備

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/xbuilderlab/cheat-on-money --skill money-init

インストール後、Claude Code で/money-initを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

プロジェクトの README より

/money-init — cheat-on-money 首次 onboarding

把用户从"我想搞钱"带到"有了一份清晰画像、可以开始找机会",全程 ≤ 5 分钟。

跨平台说明(一次性,下文不再重复)

下文写的 ../../shared-references/、../../templates/ 是 repo / Claude Code 的路径;Codex 安装下改读当前 skill 目录的 references/、templates/(install-codex.sh 已软链进来)。allowed-tools 是 Claude Code 权限声明,Codex 忽略。

设计哲学(必须先认同)

这套工具的差异点不是"列兼职",是反诈 + 个性化 + 实时验证。所以 init 的目标不是给机会, 而是先把"能用 = 对你能用"的前提建立起来:没有画像,任何机会都是空话。

Overview

[用户首次说"我想搞钱"]
  ↓
[Phase 0: 检测 .money-state.json 是否存在]
  ↓
[Phase 1: 首屏文案 —— 期望管理 + 反诈承诺]
  ↓
[Phase 2: 5 个画像问题(一次问完,允许"不知道")]
  ↓
[Phase 3: 写入 .money-state.json]
  ↓
[Phase 4: 给"下一步说什么"清单]

Phase 0 — 检测状态

test -f .money-state.json && echo EXISTS || echo MISSING
  • 已存在:告诉用户已初始化,问要不要更新画像(更新走 Edit),否则路由到 money-status。
  • 不存在:继续。

Phase 1 — 首屏文案(原样表达这几点)

  • 这工具不会给你"躺赚项目"。真实的钱来自真实客户为你用 AI 做的产出付费。
  • 我会做三件别人不做的事:① 按你的情况匹配,不给通用清单 ② 每个机会实时上网查、过反诈红线 ③ 给你"小成本先验证能不能收到第一笔钱"的路径。
  • 前期通常是"用时间换小钱 + 攒作品 + 攒口碑",不是马上来钱。认同我们再往下。

Phase 2 — 画像 6 问(一次性问完)

  1. 你已有什么技能?(写作/设计/视频/编程/外语/销售/会计/无明显技能…)AI 是提效器,你的底子决定能接什么。
  2. 每周大概能投入几小时?
  3. 启动资金?(强烈建议从 0 成本机会起步——任何"要先交钱"的都会被反诈淘汰)
  4. 所在地区 / 主要语言?(默认中国大陆+中文;会影响平台和是否做出海)
  5. 能不能/愿不愿意露脸出镜?(决定内容类机会的可行范围)
  6. 目标 + 愿不愿意学新东西?(只想补贴小钱 / 想做成副业事业;愿不愿意学编程、做 SEO 这类要持续投入的事)→ 用于判段位。

允许用户答"不确定",记为 null,后续 money-find 会用更宽的范围。

Phase 2.5 — 段位识别(新增,关键)

读 ../../shared-references/user-tiers.md,按"技能 × 资源 × 目标"把用户归到 T0/T1/T2/T3 一档:

  • 有可迁移专业(医疗/法律/财务等)+会用 AI → 倾向 T3
  • 会编程或愿学编程做东西 → T2
  • 会熟练用 AI 工具、有审美/表达 → T1
  • 没明显技能、想补贴小钱 → T0

不确定时就低不就高。判完明确告诉用户判成哪档、为什么,并说"你比我更懂自己,可以改"。把 tier + tier_reason 写进 state。

Phase 3 — 写入状态文件

读 ../../templates/money-state.template.json,填入答案(含 tier/tier_reason),created_at 用今天日期,写到当前工作目录的 .money-state.json。删掉 opportunities 里的示例项。

Phase 4 — 下一步清单

告诉用户现在可以说:

  • "帮我找机会" → 走 money-find(按你的画像实时检索 + 反诈筛选)
  • "看看 XX 这个项目靠不靠谱" → 走 money-verify(直接验证某个具体机会)
  • "我现在的状态" → 走 money-status

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