dbs-standard-answer: theory mining and historical-pattern standard answers - **name_fr:** dbs-standard-answer : exploration théorique et réponses types par homologie historique - **tl_en:** Mine theories across disciplines and derive conditional answers via historical structural isomorphism - **tl_fr:** Explorer les théories par disciplines et dégager des réponses conditionnelles par homologie structurelle historique - **creator:** @dontbesilent2025 - **type:** Agent skill - **url:** https://github.com/dontbesilent2025/dbskill - **cat:** Research - **kws:** research, theory mining, historical analogy, standard answers, isomorphism, chinese, deep research - **license:** unknown **Description EN:** Curated by Skill Harbor — a short pointer to @dontbesilent2025's theory-and-history research skill: for one complex question it runs two linked parts — (1) knowledge and theory mining (proposition review, cross-discipline mapping, theory screening with a scoring rubric, identity/source verification, mapping theory onto the user's problem), then (2) historical isomorphism (compress the problem into a "structural fingerprint", study success/failure/counterexample cases with an analogy matrix, judge the standard answer's maturity level: mature consensus, conditional answer, or no unified answer yet) — with strict source standards and calibrated evidence strength. Honest caveats: **no license declared in the repository — license unknown**, so this is a short fiche linking to the source, without reusing its content; **the skill is written for Chinese-speaking users**. Skill Harbor never reviews the code, review it yourself before use. Discovered via skills.sh. **Description FR:** Sélectionné par Skill Harbor — un renvoi court vers le skill de recherche théorie-histoire de @dontbesilent2025 : pour une question complexe, il exécute deux parties liées — (1) exploration des connaissances et des théories (revue de la proposition, cartographie interdisciplinaire, sélection des théories avec grille de notation, vérification des identités et des sources, mappage de la théorie sur le problème de l'utilisateur), puis (2) homologie historique (compresser le problème en « empreinte structurelle », étudier les cas de succès, d'échec et de contre-exemple avec matrice d'analogie, juger le niveau de maturité de la réponse type : consensus établi, réponse conditionnelle, ou pas encore de réponse unifiée) — avec des standards de sources stricts et une force de preuve calibrée. Bémols honnêtes : **aucune licence déclarée dans le dépôt — licence inconnue**, d'où cette fiche courte avec lien vers la source, sans réutiliser son contenu ; **le skill est rédigé pour des utilisateurs sinophones**. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh. **Install prompt EN:** ``` Prerequisites: an agent able to work in Chinese; no license declared in the source repo — read it yourself before reusing its content Install "dbs-standard-answer: theory mining and historical-pattern standard answers" for me. Fetch the SKILL.md from the source repository into a temporary folder, review it for anything suspicious, and report in two or three sentences what the method covers (theory mining across disciplines, historical structural isomorphism, standard-answer maturity levels) so I can follow it in my own project. Do not copy the guide's content into my project — this is a reference lookup only. Repository: https://github.com/dontbesilent2025/dbskill/blob/main/skills/dbs-standard-answer/SKILL.md GitHub is optional: if I have a GitHub account or the gh CLI, you may use it; otherwise public access is fine. Rules: don't touch anything outside the temp folder. If anything looks off, stop and ask me. ``` **Install prompt FR:** ``` Prérequis : un agent capable de travailler en chinois ; aucune licence déclarée dans le dépôt source — lisez-le vous-même avant d'en réutiliser le contenu Installe-moi « dbs-standard-answer : exploration théorique et réponses types par homologie historique ». Récupère le SKILL.md depuis le dépôt source dans un dossier temporaire, examine-le pour tout contenu suspect, et indique en deux ou trois phrases ce que couvre la méthode (exploration théorique interdisciplinaire, homologie structurelle historique, niveaux de maturité des réponses types) pour que je puisse la suivre dans mon propre projet. Ne copie pas le contenu du guide dans mon projet — c'est une consultation de référence seulement. Dépôt : https://github.com/dontbesilent2025/dbskill/blob/main/skills/dbs-standard-answer/SKILL.md GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi. ``` --- ---

Mine theories across disciplines and derive conditional answers via historical structural isomorphism - **tl_fr:** Explorer les théories par disciplines et dégager des réponses conditionnelles par homologie structurelle historique - **creator:** @dontbesilent2025 - **type:** Agent skill - **url:** https://github.com/dontbesilent2025/dbskill - **cat:** Research - **kws:** research, theory mining, historical analogy, standard answers, isomorphism, chinese, deep research - **license:** unknown **Description EN:** Curated by Skill Harbor — a short pointer to @dontbesilent2025's theory-and-history research skill: for one complex question it runs two linked parts — (1) knowledge and theory mining (proposition review, cross-discipline mapping, theory screening with a scoring rubric, identity/source verification, mapping theory onto the user's problem), then (2) historical isomorphism (compress the problem into a "structural fingerprint", study success/failure/counterexample cases with an analogy matrix, judge the standard answer's maturity level: mature consensus, conditional answer, or no unified answer yet) — with strict source standards and calibrated evidence strength. Honest caveats: **no license declared in the repository — license unknown**, so this is a short fiche linking to the source, without reusing its content; **the skill is written for Chinese-speaking users**. Skill Harbor never reviews the code, review it yourself before use. Discovered via skills.sh. **Description FR:** Sélectionné par Skill Harbor — un renvoi court vers le skill de recherche théorie-histoire de @dontbesilent2025 : pour une question complexe, il exécute deux parties liées — (1) exploration des connaissances et des théories (revue de la proposition, cartographie interdisciplinaire, sélection des théories avec grille de notation, vérification des identités et des sources, mappage de la théorie sur le problème de l'utilisateur), puis (2) homologie historique (compresser le problème en « empreinte structurelle », étudier les cas de succès, d'échec et de contre-exemple avec matrice d'analogie, juger le niveau de maturité de la réponse type : consensus établi, réponse conditionnelle, ou pas encore de réponse unifiée) — avec des standards de sources stricts et une force de preuve calibrée. Bémols honnêtes : **aucune licence déclarée dans le dépôt — licence inconnue**, d'où cette fiche courte avec lien vers la source, sans réutiliser son contenu ; **le skill est rédigé pour des utilisateurs sinophones**. Skill Harbor ne vérifie jamais le code, examinez-le vous-même avant usage. Découvert via skills.sh. **Install prompt EN:** ``` Prerequisites: an agent able to work in Chinese; no license declared in the source repo — read it yourself before reusing its content Install "dbs-standard-answer: theory mining and historical-pattern standard answers" for me. Fetch the SKILL.md from the source repository into a temporary folder, review it for anything suspicious, and report in two or three sentences what the method covers (theory mining across disciplines, historical structural isomorphism, standard-answer maturity levels) so I can follow it in my own project. Do not copy the guide's content into my project — this is a reference lookup only. Repository: https://github.com/dontbesilent2025/dbskill/blob/main/skills/dbs-standard-answer/SKILL.md GitHub is optional: if I have a GitHub account or the gh CLI, you may use it; otherwise public access is fine. Rules: don't touch anything outside the temp folder. If anything looks off, stop and ask me. ``` **Install prompt FR:** ``` Prérequis : un agent capable de travailler en chinois ; aucune licence déclarée dans le dépôt source — lisez-le vous-même avant d'en réutiliser le contenu Installe-moi « dbs-standard-answer : exploration théorique et réponses types par homologie historique ». Récupère le SKILL.md depuis le dépôt source dans un dossier temporaire, examine-le pour tout contenu suspect, et indique en deux ou trois phrases ce que couvre la méthode (exploration théorique interdisciplinaire, homologie structurelle historique, niveaux de maturité des réponses types) pour que je puisse la suivre dans mon propre projet. Ne copie pas le contenu du guide dans mon projet — c'est une consultation de référence seulement. Dépôt : https://github.com/dontbesilent2025/dbskill/blob/main/skills/dbs-standard-answer/SKILL.md GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi. ``` --- ---

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