by sunyuzheng
Source-grounded public context for 立正: Superlinear posts, selected comments, YouTube, Public Axioms V1, and 《真本事》.
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/sunyuzheng/lizheng-open-contextGuides for using ai agents skills like lizheng-open-context.
Last scanned: 9/1/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-09-01T09:11:58.378Z",
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": true,
"promptInjectionRan": true
}lizheng-open-context is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by sunyuzheng. Source-grounded public context for 立正: Superlinear posts, selected comments, YouTube, Public Axioms V1, and 《真本事》. It has 97 GitHub stars.
Yes. lizheng-open-context passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/sunyuzheng/lizheng-open-context" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
lizheng-open-context is primarily written in Python. It is open-source under sunyuzheng on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh lizheng-open-context against similar tools.
No comments yet. Be the first to share your thoughts!
⚠️ Third-Party Software Notice
This skill is third-party open-source software developed and hosted independently on GitHub. SkillsLLM is an informational directory and does not control or maintain the underlying repository.
Any security checks, ratings, or warnings displayed by SkillsLLM are automated and limited in scope. They do not constitute a security certification or guarantee that the software is safe, error-free, or free from malicious code, vulnerabilities, compromised dependencies, or prompt-injection risks.
Review the source code, permissions, dependencies, and configuration before installing or running any third-party skill. Use is at your own risk. To the maximum extent permitted by applicable law, SkillsLLM is not liable for losses arising from third-party software.
一个给人和 AI 都能读的公开知识底座：把立正在 Superlinear 社区与视频频道发表的第一方内容、核心主张和《真本事》完整框架参考，整理成可检索、可引用、可继续开发的开放仓库。
它不是一个替你模仿“立正口吻”的人格提示词，也不宣称能替本人回答。它更像一套有来源、有时间、有边界的公共材料：你可以用它做搜索、问答、视频推荐、研究索引，或开发自己的立正 Skill / Agent。
这个仓库保存的是可以检索、引用和继续开发的公开版本；仓库更新、衍生 Skill、使用反馈和新的问题会继续在 Superlinear 社区里讨论。
这条讨论发生在免费的 Superlinear Academy。20,000+ 位成员已经在社区分享 700+ 个公开项目；如果你有一个正在做的问题、原型或失败复盘，可以免费加入并继续讨论。
| 层 | 内容 | 开放方式 |
|---|---|---|
context/ |
当前核心主张、公开简介、Public Axioms V1、《真本事》完整框架与阅读地图 | 立正原创内容，CC BY 4.0 |
corpus/community-posts/ |
立正在 Superlinear 各正常空间发布的 223 篇第一方帖子 | 全文、原帖链接、日期、空间与原始可见性，CC BY 4.0 |
corpus/community-comments/ |
从 2,519 条本人评论中筛出的 10 条独立、有检索价值的公开补充 | 只纳入本人公开帖子下的公开评论；保留原评论链接，移除成员提及名称、联系方式、正文链接与敏感语境 |
catalog/community-posts.jsonl / community-comments.jsonl |
上述帖子与纳入评论的机器可读目录 | 可用于 RAG、索引和增量同步 |
catalog/knowledge-bank.jsonl |
Knowledge Bank 的 169 篇公开文章目录 | 所有作者只列公开元数据；立正的 35 篇全文指向统一社区语料 |
catalog/videos.jsonl |
立正 YouTube 频道的 536 条公开常规视频目录 | 标题、日期、链接、字幕状态、权利范围 |
corpus/videos/ |
通过 V1 正向说话人/权利 allowlist 的 201 份本人主讲字幕 | 带 YouTube 时间码；嘉宾、多人及未确认内容不复制全文 |
docs/ |
数据边界、回答协议、建 agent 指南 | 可直接作为开发规范 |
scripts/ |
导出、搜索与发布前检查 | MIT |
准确数量和每个文件的哈希见 release-manifest.json。
无需向量数据库，先用仓库自带的本地搜索：
python3 scripts/search.py "如何找到适合写在简历里的项目" --top 8
python3 scripts/search.py "fake work" --type knowledge-bank
python3 scripts/search.py "如何建立信念" --type community
python3 scripts/search.py "项目复盘" --type comment
python3 scripts/search.py "做出代表作" --type video
搜索结果会给出标题、日期、原始链接、命中片段；视频结果尽可能给到可点击的时间码。
想先看这套材料如何真正回答社区提出的问题，可以读“如何找到适合写在简历里的项目，并复盘它”示例。示例明确标出了直接来源与仓库综合，避免把新生成的方法冒充成原话。
如果要接入 LLM，建议先读：
docs/answering-contract.md：回答时怎样区分原文、综合判断和推断；docs/build-your-own-agent.md：最小可用的检索与推荐流程；docs/source-model.md：来源优先级、时间与字段；AGENTS.md：可直接交给 coding agent 的行为说明。sunyuzheng/zhenbenshi-advisor 是一个已经公开、聚焦《真本事》职业与价值框架的轻量 skill。它适合直接参考“怎样把一本书做成建议流程”；本仓库不复制或替代它，而是提供更广的公共来源层，让开发者可以同时使用《真本事》、Knowledge Bank、YouTube 与当前 thesis，并保留出处和时间语义。
社区成员 UB 已经基于这个仓库做出了 Superlinear Advisor / 超线性小助手：一个用于 Hermes Agent 的来源可追溯问答 Skill。它不模仿“立正口吻”，而是区分直接来源、综合与推断，并把答案带回原文和视频时间码。开发过程和反馈可以在社区讨论里继续看。
这不是唯一或“官方指定”的实现。它证明的是：同一套开放 context 可以支持不同工具、交互方式和问题选择。更多衍生实现见 COMMUNITY-PROJECTS.md。
当前最核心的一句话是：
MAKE WHAT LASTS. 做点真东西。
它和《真本事》之间的桥是：
学点真本事，做点真东西。
做出你的代表作 是更长程的愿望：把逐渐挣来的理解与手艺，做成自己愿意长期负责、世界也愿意继续选择的作品。它不是一套成功保证，也不是要求每件工作都必须成为资产。
完整版本见 context/core-thesis.md。
一个固定 skill 很快会把新的判断冻结成旧规则，也容易把“像他说话”误当成“理解他说过什么”。公开底座让不同的人可以做不同产品，同时保留三个更重要的能力：
仓库仍提供一套最小回答协议，但不垄断最终交互形式。
帖子层采用作者正向筛选：Circle 当前能检索到 232 篇 YZ｜立正 帖子，另有一篇曾在公开 Knowledge Bank 快照中出现、后来不再出现在跨空间搜索中的本人文章。发布投影排除 删除和归档 的 9 篇及隐藏测试空间的 1 篇，最终纳入 223 篇。正常空间即使需要会员权限，作者也已经明确授权开放自己的正文；每个文件仍记录原始可见性与发布日期，不能因进入仓库就自动视为当前立场。
搜索接口只负责发现帖子；正文重新从每个帖子页面的可见 HTML 取得。Circle 的搜索索引有时会把附件中可检索的文字拼到 body，如果直接导出，可能把访谈附件或其他隐藏索引误当成文章正文。仓库明确不采用那部分内容。
评论层不追求“全量越多越好”。2,519 条本人评论先收窄到我自己已纳入仓库的公开帖子之下，并只考虑原本就公开可见的评论；之后再限定知识与项目讨论空间，并要求去掉成员提及名称、链接后至少仍有 80 个有效字符。欢迎语、活动与招聘、自我介绍、第三方长引文、会员语境、归档/测试空间，以及带私聊、健康、收入、移民、未成年人、内部运营、课程购买资格、折扣或退款等敏感个人和商业语境的内容不进入仓库。最终纳入 10 条；正文中的成员提及名称、联系方式和所有链接都会移除，只保留该条评论自己的原始链接。具体规则见 config/community-comment-policy.json。仓库不复制评论周围的其他成员内容。
视频字幕采用正向 allowlist：新视频不会因为“暂时没发现嘉宾”就自动获得全文许可，必须先明确加入 config/video-transcript-allowlist.txt；任何与嘉宾索引或人工排除表冲突的 ID 会让导出直接失败。
公开可见不等于可以无条件再授权。完整边界见 docs/privacy-and-rights.md 与 LICENSE-CONTENT.md。
这个仓库是版本化快照，不是假装永远最新的“数字分身”。每次发布会记录来源日期、筛选规则、数量和哈希。发现错字、归属错误、断链或隐私问题，请开 issue；涉及移除请求时，请只描述目标文件和原因，不要在 issue 里再次粘贴敏感内容。
如果这个仓库帮你做出了一个答案、搜索工具、立正 Skill / Agent 或其他作品，欢迎同时把它带回 GitHub 和社区：
COMMUNITY-PROJECTS.md；通过基本的链接、来源与权利检查后，项目会出现在这个上游仓库的社区实现列表里，给后来的 GitHub 访客多一个发现你的入口。社区也能围绕真实结果继续讨论，而不只停在“我也在用 AI”。
LICENSE。LICENSE-CONTENT.md。