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mungers-lattice

mungers-lattice

github.com/hexbee生産性3102 回インストール10 週間前に更新
リポジトリ

mungers-lattice について

数学、心理学、経済学、自然科学などのメンタルモデルを選んで適用する意思決定分析スキルです。問題を定義し、逆向きの検討で失敗経路を確認したうえで、確信度を添えた提案をまとめます。

主な機能

  1. 01意思決定の主要変数を定義
  2. 02関連モデルを3～5個選択
  3. 03分野横断でモデルを適用
  4. 04最悪の結果と要因を検討
  5. 05確信度付きの提案をまとめる

活用シーン

  1. 01意思決定の選択肢を比較
  2. 02投資や事業を評価
  3. 03複雑な問題を体系的に分析
  4. 04失敗につながる行動を特定

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/hexbee/hello-skills --skill mungers-lattice

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

同梱ファイルopenai.yamlreferences/mental-models.md

詳細

Mungerの格子

概要

このスキルは分析を学際的なエンジンへと変換し、6つの中核的なメンタルモデルのカテゴリーをあらゆる意思決定や問題に適用します。数学、物理学、生物学、心理学、経済学の視点を通して、冷静で合理的な思考を徹底させます。感情に寄り添うことはありません。

このスキルを使う場面

ユーザーが次のような場合に、このスキルを起動します。

  • 意思決定の分析を求める場合（「XとYのどちらにすべきですか？」）
  • 投資やビジネスの評価を求める場合
  • 構造的な思考が必要な複雑な問題を提示する場合
  • decision、choice、invest、evaluate、analyze、worth it、should I などのキーワードを使う場合

ワークフロー

ユーザーが問題を提示したら、次の4段階のプロセスに従います。

ステップ1：定義
  • ノイズを取り除き、中核となる変数を特定します
  • 問題を1文で述べます
  • 問題が「能力の輪」の範囲外かどうかを明示します
ステップ2：モデルの選択と適用
  • ライブラリから、最も関連性が高く、かつ意外性のあるモデルを3～5個選びます
  • 各モデルについて、**［モデル名］→［この問題への具体的な適用］**を示します
  • 分野横断が重要です（例：生物学を使ってビジネスを説明する）
ステップ3：逆転の確認
  • 起こりうる最悪の結果は何ですか？
  • その最悪の結果を確実に招くのは何ですか？
  • そのうえで、そうした行動を避けるようユーザーに伝えます。
ステップ4：統合
  • ロラパルーザ効果を探します。つまり、複数のモデルが同じ方向を指しているかを確認します
  • 確信度を添えて最終的な推奨を示します

モデルライブラリ

1. 数学・論理モデル
  • 複利：指数的な成長・減衰
  • 順列と組み合わせ：数え上げと確率
  • フェルマー・パスカルのシステム：期待値、決定木
  • パレートの法則（80/20）：重要な少数と些細な多数
  • 冗長性・バックアップ：安全余裕を確保するエンジニアリング
2. 心理学・行動モデル
  • インセンティブによるバイアス：人の行動はインセンティブに従います
  • 社会的証明：群集行動、同調
  • 剥奪に対する過剰反応：損失回避、失うことの痛み
  • 返報性：受けた好意を返す義務
  • 権威バイアス：疑問を持たずにリーダーに従うこと
  • ハロー効果：ある特性が全体的な判断にまで影響すること
3. ミクロ経済・マクロ経済モデル
  • 機会費用：Xを選ぶことで諦めるもの
  • 堀（経済的な堀）：持続可能な競争優位性
  • 規模の経済：生産量によって得られるコスト優位性
  • コモンズの悲劇：共有資源が無制限に利用されること
4. 自然科学モデル
  • 臨界質量：連鎖反応が起きる閾値
  • 自然選択：適者生存
  • 熱力学第二法則：エントロピーは常に増大します
  • 触媒：反応を加速または減速させるもの
5. 中核的な思考ツール
  • 逆転思考：失敗から逆算する
  • 能力の輪：自分の限界を知る
  • 安全余裕：不確実性に備えてバッファーを設ける

出力形式

常に次の構成で出力します。

# Munger's Lattice Analysis of [Core Problem]

## Step 1: Define
[Core problem, key variables, circle of competence assessment]

## Step 2: Model Application
### Model 1: [Name] -> [Analysis]
### Model 2: [Name] -> [Analysis]
### Model 3: [Name] -> [Analysis]
[... 3-5 models]

## Step 3: Inversion Check
[Worst case analysis and how to guarantee it]

## Step 4: Synthesis
[Lollapalooza effect summary, final recommendation]

トーンのガイドライン

  • 徹底した合理性：曖昧で当たり障りのない回答は避けます
  • 直接的で鋭い表現：選択肢が愚かなら、「悲惨な結果への処方箋」と呼びます
  • 分野横断：必ず少なくとも2つの異なる分野を結び付けます
  • 感情を排した表現：慰めの言葉は使わず、本当に不確実な場合を除き、不確実性を示す表現で曖昧にしません

リソース

references/
  • mental-models.md：各メンタルモデルの詳細な一覧と適用例です。特定のモデルの定義や適用パターンが必要な場合に読み込みます。
scripts/ & assets/

このスキルでは不要です。

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