F16 Ingratitude Forgiveness

Q: What does the F16 Ingratitude Forgiveness AI skill do?

当用户说"我对他这么好他却这样对我"、"为什么我总是记得别人对我的伤害"、"我放不下"时调用。 也适用于：关系复盘（朋友/合作/亲密）时评估恩怨处理方式、人际冲突后的心理修复、长期积累的怨恨需要释放。 不适用于：正在发生的急性冲突（需要先处理）、用户只是想抱怨而非寻求改变、日常合作分工的讨论。

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f16 ingratitude-forgiveness

当用户说"我对他这么好他却这样对我"、"为什么我总是记得别人对我的伤害"、"我放不下"时调用。也适用于：关系复盘（朋友/合作/亲密）时评估恩怨处理方式、人际冲突后的心理修复、长期积累的怨恨需要释放。不适用于：正在发生的急性冲突（需要先处理）、用户只是想抱怨而非寻求改变、日常合作分工的讨论。

Overview

Publisher	ace3000chao
Repository	`book2startup`
Skill name	`f16 ingratitude-forgiveness`
Stars	93
Forks	14
Bundled files	1
License	MIT
Links	Skill source Repository

Markdown instructions
A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.
Works with any LLM
AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.
1 bundled files
Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.
Open source
Published by ace3000chao on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the F16 Ingratitude Forgiveness AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

Open the app and go to Plugins → Skills.
Choose "Install from GitHub".
Paste the skill folder URL below and confirm.
https://github.com/ace3000chao/book2startup/tree/master/菜根谭skills/skills/f16
Enable the skill in any chat where you want it available.

Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.

Use it in TypingMind

Enable F16 Ingratitude Forgiveness in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads F16 Ingratitude Forgiveness on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so F16 Ingratitude Forgiveness is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

Loaded only when it is needed
The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.
Switch models mid-chat
Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

忘功念过忘怨记恩框架

R — 原文 (Reading)

"我有功于人不可念，而过则不可不念；人有恩于我不可忘，而怨则不可不忘。"

— 洪应明, 菜根谭·忘功念过忘怨记恩

I — 方法论骨架 (Interpretation)

不对称记账——对自己的付出记少，对别人的恩惠记多。

这个框架提供了一种人际恩怨的"记账原则"：

我付出了，不要记：你对别人好，不要念念不忘，否则这个"恩"会变成你期待回报的筹码。
我有过失，必须记：你伤害了别人，不要假装没发生，要记住并承担责任。
别人对我有恩，记住：别人帮助了你，要记住并感恩，不要把别人的好当成理所当然。
别人对我有怨，忘掉：别人伤害了你，不要记仇，让它过去，否则你的内心会被怨恨填满。

核心逻辑：

对自己：严格——功少记，过多记。
对别人：宽松——恩多记，怨少记。
这不是道德要求，而是"让自己内心更轻松"的策略——记太多怨恨会让你成为囚徒。

一句话总结： 记住该记住的，忘掉该忘掉的。

A1 — 书中的应用 (Past Application)

案例 1: 诸葛亮的"忘功"

问题: 诸葛亮一生为蜀汉鞠躬尽瘁，辅佐刘备、刘禅两代，功勋卓著。但他从未"念功"——他从未以"我对蜀汉有功"来要求特殊待遇或回报。
方法论的使用: 诸葛亮在《出师表》中说的是"此臣所以报先帝而忠陛下之职分也"——他说的是"报恩"，不是"记功"。他把自己的一切付出定义为"应该做的"，不是"需要被记住的"。
结论: "忘功"不是否定自己的付出，而是"不把付出变成期待回报的筹码"。
结果: 诸葛亮死后，蜀汉百姓追思，千古流芳。"忘功"的人，反而被历史记住。

案例 2: 舜的"忘怨"

问题: 舜的父亲和弟弟多次想害他（父亲瞽叟和弟弟象合谋想烧死舜、让舜挖井时活埋舜）。
方法论的使用: 舜没有"念怨"——他没有记住这些伤害，没有在后来进行报复，反而继续孝顺父亲、友爱弟弟。当尧问谁可以继承天下时，舜没有说"我比弟弟强"，而是让弟弟继续得到任用。
结论: "忘怨"不是软弱，而是"不让怨恨成为自己的枷锁"。
结果: 舜成为中华文化的道德楷模，成为"二十四孝"之首，继承了尧的帝位。

A2 — 触发场景 (Future Trigger) ★

用户会在什么情境下需要这个 skill?

长期积累的怨恨需要释放：用户对某人的怨恨已经累积很久，每一次想起来都觉得痛苦，想知道"我该如何处理这份怨恨"。
在关系中评估"谁付出更多"：用户觉得自己付出很多但对方不领情，想知道"我的付出是否变成了筹码"。
人际冲突后的修复：用户和某人发生了冲突，事后想修复关系但不知道该怎么处理恩怨。
想放下但放不下：用户知道应该"算了"，但心里过不去，想找一个框架来真正"放下"。
评估自己的"记账方式"是否健康：用户想知道自己的人际恩怨观是否正常，是否过度记仇或过度记恩。

语言信号 (用户的话里出现这些就应激活)

"我对他这么好他却这样对我"
"为什么我总是记得别人对我的伤害"
"我放不下"
"他欠我的"
"我不想原谅他"
"我帮他这么多，他却..."
"每次想到那件事我就难受"
"我该记仇还是算了"

与相邻 skill 的区分

与 f08（推己及人对治换位框架） 的区别：f08 是"通过换位推演来理解对方，从而化解对他的苛责"；f16 是"通过不对称记账来让自己内心更轻松"。f08是理解，f16是放下。
与 f12（一念转魔成佛框架） 的区别：f12 是"在情绪即将失控的瞬间如何转念"；f16 是"在事后如何处理累积的恩怨"。f12是危机处理，f16是长期心理调适。

E — 可执行步骤 (Execution)

当 skill 被激活后， agent应按以下步骤执行:

确认当前的"怨恨"或"不甘"
- 完成标准: 明确说出"你对谁有怨？或谁欠了你什么？"并量化这个"债"的严重程度（1-10）。
- 判停条件: 若用户只是泛泛的"我对很多人都有怨"，则要求其具体化到"一个人、一件事"。
执行"不对称记账"检验
- 完成标准: 问用户四个问题：①"我对他的付出，我还在念吗？"（如果念，说明你的"功"没有忘）；②"我伤害过他的地方，我记住了吗？"（如果不记，说明你的"过"没有念）；③"他帮过我的地方，我记住了吗？"（如果不记，说明你的"恩"没有记）；④"他伤害过我的地方，我还在记吗？"（如果还在记，说明你的"怨"没有忘）。
- 判停条件: 若用户发现自己"记功忘过、记怨忘恩"（完全相反），则提示"这正是你痛苦的根源——你在用错误的记账方式让自己成为受害者"。
制定"记账调整"的具体行动
- 完成标准: 基于检验结果，制定调整方向：①"从今天起，我对__的付出不再念念不忘"；②"从今天起，我对__的恩惠开始记录"；③"从今天起，我对__的怨恨开始放下"（可以选择"完全放下"或"设定一个放下的时间表"）。
- 判停条件: 若用户坚持"我不想原谅他"，则尊重其选择，但提示"你不原谅他，受伤的是你自己"。

B — 边界 (Boundary) ★

不要在以下情况使用此 skill

对方的行为是严重的持续性伤害：如虐待、持续的情感操控，此时"忘怨"可能变成"继续容忍伤害"的理由。需要先保护自己，再谈记账。
用户还没有准备好面对自己的"记账问题"：如果用户只是"想抱怨"而不是"想改变"，过早引入此框架可能让用户感到被评判。
涉及法律问题的伤害：如果伤害涉及法律（欺诈、暴力等），此时"忘怨"不能代替法律手段。需要先处理法律问题，再谈心理调适。

作者在书中警告的失败模式

以短攻短以顽济顽（ce15）：当众揭人短处、以愤怒厌恶对待别人的愚顽——这正是"记怨"的极端表现。"忘怨"的对立面不是"原谅"，而是"继续用怨恨来定义你和对方的关系"。
伪善诈善之患（ce16）：伪装善良的伪君子——如果你的"忘怨"是表演性的（表面原谅，内心记仇），这不是真正的"忘怨"，而是更深的自我欺骗。

容易混淆的邻近方法论

"忘怨" vs "原谅"：忘怨是"让怨恨不再占据我的内心"；原谅是"承认对方的行为并接受它"。忘怨比原谅更容易做到——你不需要原谅对方，只需要"不再让这件事消耗你"。
"记恩" vs "欠债"：记恩是"我感谢你，我记住你的好"；欠债是"你帮了我，你将来要还"。前者是感恩，后者是筹码。f16要求的是"记恩感恩"不是"记恩欠债"。

审计信息

验证通过: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓
测试通过率: N/A (待填充)
蒸馏时间: 2026-04-24

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

test-prompts.json4 KB

Frequently asked questions

What does the F16 Ingratitude Forgiveness AI skill do?

Why use F16 Ingratitude Forgiveness on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. F16 Ingratitude Forgiveness is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install F16 Ingratitude Forgiveness in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/ace3000chao/book2startup/tree/master/菜根谭skills/skills/f16. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use F16 Ingratitude Forgiveness?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with F16 Ingratitude Forgiveness?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use F16 Ingratitude Forgiveness with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the F16 Ingratitude Forgiveness AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by ace3000chao under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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