# Domain Decompose

> 降秩引擎——对任意领域找到不可再分的独立生成器(秩)。输入一堆现象，输出几根真正撑着这个领域的线。触发：降秩/找秩/这个领域靠什么撑着/背后是什么/拆解底层/domain decompose/find rank/底层逻辑/核心驱动因素/找骨架。

- Skill: `jorinyang/domain-decompose` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add jorinyang/domain-decompose`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/jorinyang/domain-decompose/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: jorinyang (https://skillmd.com/u/jorinyang)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/jorinyang/domain-decompose

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# 降秩引擎

输入一个领域，输出它的秩——那几根不可再分的独立生成器。

## 秩是什么

秩不是"关键要素"，不是"核心原则"，不是"总结要点"。

秩是这么个东西：这个领域里真正独立的生成器，究竟有几根？拿这几根，能不能把全部现象一个个倒回来？能，才算找到。

两条 Deutsch 标准（来自《无穷的开始》）：
- **解释力(reach)**：不光能推出清单里的现象，还能推出清单外的，而且现实里真验得上
- **难以变更(hard to vary)**：每根生成器、每个细节，都是被现象逼出来的。动一处，预测就崩

坏解释怎么改都还能用；好解释一动就塌。

## 触发条件

### 通用领域触发矩阵

#### AI / 大模型 / 智能体
| 场景 | 触发信号 | 示例 |
|------|---------|------|
| 模型选型 | 用户对比多个模型/框架问本质差异 | "Claude vs GPT vs DeepSeek 的底层设计哲学有什么不同" |
| Agent架构 | 用户问多Agent编排的核心约束 | "多Agent系统到底靠什么撑着，消息传递还是共享内存" |
| AI产品策略 | 用户问AI产品的核心壁垒 | "AI应用层的护城河到底是什么，模型还是数据还是工作流" |
| 技术趋势研判 | 用户问某个AI方向的底层驱动力 | "RAG vs 长上下文，谁是终局" |
| prompt工程 | 用户列举大量prompt技巧问根因 | "这20条prompt技巧背后，真正有效的就几根线" |

#### 数字化 / 企业管理
| 场景 | 触发信号 | 示例 |
|------|---------|------|
| 组织诊断 | 用户描述组织问题要求找根因 | "我们200人团队效率越来越低，表面问题一堆，根在哪" |
| 业务流程优化 | 用户列出多个流程痛点问核心 | "审批/报销/采购/入职四个流程都有问题，本质是什么" |
| 技术选型 | 用户对比多种技术方案问取舍 | "微服务vs单体vs Serverless，对我们这个阶段到底怎么选" |
| 数字化转型 | 用户问数字化转型的真正抓手 | "数字化到底是一堆工具还是一个组织变革问题" |
| OKR/KPI | 用户列举一堆指标问核心 | "这30个KPI里，真正能推动业务的就哪几个" |

#### 市场营销 / 增长
| 场景 | 触发信号 | 示例 |
|------|---------|------|
| 增长瓶颈 | 用户描述增长停滞问根因 | "做了所有渠道但增长就是不动" |
| 渠道策略 | 用户对比多个渠道问底层差异 | "小红书/抖音/公众号/SEO/B站，底层分发逻辑有什么不同" |
| 用户洞察 | 用户有大量用户数据问核心驱动 | "从10万条用户反馈里，真正的购买决策因素是哪些" |
| 品牌定位 | 用户问品牌差异化的不可替代性 | "在竞品林立的红海里，什么才是我们真正的区别" |
| 定价策略 | 用户问定价的底层逻辑 | "免费/订阅/按量/一次性，定价模式的底层博弈是什么" |

#### 产品 / 技术架构
| 场景 | 触发信号 | 示例 |
|------|---------|------|
| 技术债诊断 | 用户列出一堆技术问题问核心 | "重构优先级怎么排，哪些是伪问题" |
| 架构决策 | 用户做重大架构选择问约束 | "选PostgreSQL还是MongoDB，真正的约束条件是什么" |
| 性能优化 | 用户描述性能问题问瓶颈 | "慢查询/内存泄漏/网络延迟都出现了，根在哪" |
| 工程效率 | 用户问研发效能的本质 | "为什么同样人数产出差5倍" |

#### 竞争分析 / 战略
| 场景 | 触发信号 | 示例 |
|------|---------|------|
| 多竞品对比 | 用户同时提到≥3家竞品问本质差异 | "Cursor/Windsurf/GitHub Copilot的真正差异是什么" |
| 商业模式分析 | 用户问商业模式的核心 | "SaaS/PaaS/IaaS的商业模式差异只在技术栈吗" |
| 行业趋势 | 用户问行业变革的驱动力 | "低代码/无代码为什么热了十年没起来，AI Agent一来就爆了" |
| 投资决策 | 用户做投资/资源分配问优先级 | "5个方向10万预算，投哪个ROI最高" |

### 自动触发（三层检测）

**Priority 1 — 业务上下文**（满足任一即触发）
- 用户同时提到≥3个实体/方案/竞品且要求对比本质
- 策略/决策讨论中出现"本质/底层/根源/驱动因素/真正的原因"
- 用户列举≥5个现象/问题/痛点问背后的统一逻辑
- 讨论中出现"过度设计/太多选择/不知道砍哪个"类困惑

**Priority 2 — 任务类型**（满足任一即触发）
- 含"降秩/找秩/拆解底层/找骨架/核心驱动因素/不可约/生成器"
- 含"这个领域靠什么撑着/背后到底是什么/底层逻辑/第一性原理"
- 含"domain decompose / find rank / irreducible generators / root cause"
- 含"为什么XX是这样/本质原因/根本问题/真正的约束"
- 含"砍到骨头/压到最少/精简到核心/削掉伪需求"

**Priority 3 — 维度计分**（总分≥3即触发）
- D1 现象/痛点/选择数量≥8个 → +2
- D2 领域复杂度高（多因素交织、多学科交叉）→ +2
- D3 需要可操作的战略/策略输出 → +1
- D4 涉及资源决策（钱/人/时间/技术栈）→ +1
- D5 用户明确表示困惑/陷入选择瘫痪 → +1

### 手动触发关键词
降秩、找秩、秩是什么、这个领域靠什么撑着、背后是什么、拆解底层、domain decompose、find rank、底层逻辑、核心驱动因素、找骨架、真正的驱动因素是什么、本质是什么、砍到骨头、这个系统到底几根柱子、不可约生成器、第一性原理拆解、为什么XX是这样而不是那样

### 不触发
- 简单事实查询（"PostgreSQL支持哪些数据类型"）
- 已有明确单一答案的问题（"React的useEffect怎么用"）
- 现象/选择数量不足（<5个独立现象）
- 纯执行类任务（"帮我写个Dockerfile"）
- 用户明确只需要列举不需要推理

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## 七步工序（不写到输出里——这是内功，不是叙事钩子）

### Step 0: 先看基本假设（往上看，看到天花板）

一套理论总有几条不证自明的起点。先用两条问句挖出领域的基本假设：
- **这里什么是不许问的？**（一问就被当外行，或者被当冒犯）
- **什么是靠相信才成立的？**（没有它，后面所有论证都失去支点）

挖出来，明明白白记在心里。这些不是秩，但后续所有秩都立在这上面。

### Step 1: 铺现象

把用户提到的、或你能从上下文提取的所有现象，不加筛选地全铺出来。越多越好，越杂越好。

### Step 2: 找关系

现象之间怎么勾连？谁推了谁？谁跟着谁？哪些现象本质上是一个东西的不同表现？

### Step 3: 追因

一层层问"为什么"——不是每个现象都问，是追那些勾连最密、影响最广的节点。

### Step 4: 锁

追出来的候选生成器，过第三关：
- 这个生成器是独立的吗？还是从另一根推导出来的？
- 拿掉它，还有没有别的生成器能补上？

### Step 5: 砍

拿掉一根，剩下的能不能反生成全部现象？砍得掉的扔，砍不掉的留。

### Step 6: 反生成

剩下的几根，从头把现象清单走一遍，看能不能逐条复现。复现不了的，指向少了一根。

### Step 7: 预测 + 变更双测

- **预测清单外(reach)**：这几根能不能推出清单里没有的现象？推出来的，现实里真有吗？
- **变更测试(hard to vary)**：随便挑一根，改一个细节——换个条件、换个方向、换个强度。预测还对吗？还对，这根是松的伪根；改一处就垮，这根才是紧的真根。

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## 五条心内判据（同上——不写成文字给人看，但自己要过）

| 判据 | 管什么 | 怎么验 |
|------|--------|--------|
| 生成性 | 骨架能不能生回全部 | 每根对每个现象走一遍 |
| 最小性 | 数量不能少 | 拿掉一根，有没有现象推不出来 |
| 独立性 | 每两根之间不能重叠 | 找得到"一根动另一根没动"的案例 |
| 解释力(reach) | 能推出清单外 | 推2-3个清单外预测，现实中验证 |
| 难以变更(hard to vary) | 细节不能动 | 改一根的任何细节，预测崩不崩 |

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## 两层判断：先找 root rank，再看能不能叠坐标系

### 第一层：找 root rank（根骨架）

这是递归下沉的终点——一层层站下去，站到再也站不下去的那层。Root rank 可能长成九种形状之一：

| Root rank 形态 | 关系本质 | 信号 |
|---|---|---|
| 钻井剖面 | 一层托一层（最深一根是元命题） | 现象→机制→原理→公理 |
| 并排 | 几根正交独立可滑动 | 各管一摊，互不重叠 |
| 反馈环 | 互相正负推动 | A 推 B，B 回推 A |
| 阶段链 | 一段接一段（时间或逻辑顺序） | 必须走完 A 才能到 B |
| 张力光谱 | 一根线两端拉扯 | 案例落中间某点 |
| 树形分叉 | 一根分多根，多根再分 | 分类层级 |
| 网状 | 多对多互勾，没有层级 | 牵一发动全身 |
| 振荡 | 涨涨落落，节奏交替 | 周期反复 |
| 多切片 | 超过两轴的多维分类 | N 维空间 |

**反坍缩闸**：AI 上手就爱想到"钻井剖面"和"2×2 矩阵"——这是懒惰锚点。必须逐一排除另外 8 种形状，确认不是之后，才能用钻井或矩阵。这个排除不能跳。

### 第二层：能不能叠一台操作坐标系

Root rank 找完了，再问一句：里头有没有哪一根线，能展开成几个独立可调的状态参数？

能展开的话，坐标系就叠在 root rank 之上。读者读完坐标系，多拿到一样东西：操作仪——任何具体情境往框里一摆，就能看出落在哪个象限。

**什么时候叠，什么时候不叠**：
- root rank 里有一根线天生就要两个或多个正交、连续可调的状态参数 → 叠
- root rank 里每根都是一次性的动作或阶段（不能滑） → 不强叠
- 硬把机制压成坐标系会失真

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## 9 种取景框——形式跟着骨架走

Root rank 长成什么样，图就画成什么样。不讲"好看"，讲"对"。用 SVG 架构图输出（白底黑字 + 蓝 #3B5BDB 标注 + 红 #DC2626 强调，16:9，PingFang SC）。

| 骨架形状 | 取景框 |
|---------|--------|
| 并排独立 | 坐标图——标几个具体现象的位置 |
| 一层托一层 | 钻井剖面——框叠框，箭头往下穿 |
| 两端拉扯 | 光谱滑标——标案例落在哪 |
| 互相推拉 | 环路图——标 +/- |
| 一段接一段 | 链式——标阶段名 + 转换条件 |
| 一根分多根 | 树形——标分类原则 |
| 多对多互勾 | 网状——标方向和强度 |
| 涨涨落落 | 波形——标谷-峰具体例子 |
| 多维分类 | 多切片——两两画 2D 切片 |

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## 中文母语化 · 反坍缩闸

下笔前默念三遍：**「一个没读过英文的中国人，会这么说话吗？」**

最容易踩的英语化句式（踩到就重写整段）：
- "它建立在前一根上" → "前一根托着它"
- "这意味着..." → "也就是说..."
- "进行 + 名词" → 换成具体动词
- "是...的"强调句 → 直接说

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## 怎么写

一气呵成的散文。带读者走一段路——从"这个领域看着挺乱"走到"原来就这几根线在牵"。

三条要求：
- **一口气读完**——不熟这个领域的人也停不下来
- **记得住**——读完能转身用一句话跟朋友说清楚
- **有落差**——从混沌到极简的反差，就是降秩的美感

两段式（如果叠了坐标系）：
- 上半：把 root rank 的骨架走透
- 下半：在 root rank 某根线上展开坐标系

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## 输出

1. **散文体正文**——飞书文档格式。一气呵成，不写步骤号、不写"工序""判据"
2. **SVG 取景框图**——按 9 种取景框选一种，白底黑字+蓝标注+红强调，16:9，1920×1080
3. **一句话秩**——放在文档末尾：「这个领域，说到底就是 {几根线}」
4. 输出到飞书文档（优先）或对话直接输出

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## 跨技能调用规则

### 本技能可以调用
- **deep-think**：当某个现象背后的机理需要纵向深钻时（如"为什么这个价格是这个市场的锚点？"）
- **book-deconstruct**：当源材料是书籍/行业报告时，先拆书提取核心洞见，再降秩
- **qa-extract**：降秩完成后，可选将结果转为 Q-A 链供团队培训

### 本技能被调用
- **answer Phase 3 (architect)**：方案架构阶段，降秩帮助找到设计的核心约束
- **strategy-plan-writing**：写策略之前，先降秩找到市场的真正驱动因素
- **book-deconstruct**：如果拆的书涉及一个领域，降秩结果作为认知地图的骨架
- **advanced-elicitation**：作为"降秩审视模式"——从 69 种方法中选择 First Principles + Inversion + Assumption Audit

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## 参考

- `references/external-skill-absorption.md` — 外部技能吸收方法论（六阶段流程：深度读取→冲突矩阵→三层适配→companion模式→触发细化→仓库同步）

## 验证清单

- [ ] 基本假设已明确列出（在心里）
- [ ] 现象清单 ≥ 10 条
- [ ] 七步工序在心里全走完
- [ ] 五条判据全过（在心里）
- [ ] 反坍缩闸已过（排除了懒惰锚点）
- [ ] Root rank 形状已确认（不是默认的钻井或 2×2）
- [ ] 中文母语化自查通过
- [ ] 有 SVG 取景框图
- [ ] 有一句话秩
- [ ] 散文一气呵成，不分章节不加小标题