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      蒸餾萬物成skill,B站UP花叔開源的「女媧.skill」,一周 8k star

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      OPEN SOURCE

      「小貓補光燈」的作者花生...啊不...這人改名叫花叔了...hhhh,又整了一個新活:一周 8000 多個 star


      https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill

      他開源了一個項目。你給它一個人名,它就自動去調研這個人的公開資料(著作、演講、訪談、社交媒體),提取出這個人怎么想問題、怎么做決策、怎么說話,生成一個你可以反復調用的 skill


      項目叫「女媧」,因為女媧造人

      之前火的同事.skill 蒸餾的是工作習慣。女媧往上走了一層,蒸餾的是一個人怎么想問題、怎么做判斷

      已經蒸餾了 17 個人物:喬布斯、芒格、費曼、馬斯克、納瓦爾、Karpathy、Ilya、保羅·格雷厄姆、張雪峰、羅永浩等。完全開源免費,MIT 協議

      花生同學(我才不叫他叔)在 B 站上做了一期完整的演示視頻,拿到授權后我把核心內容整理成了這篇圖文


      http://www.bilibili.com/video/BV1BXQABNE4y

      蒸餾喬布斯,先看效果

      先看效果

      Q普通人應該怎么在 AI 時代賺錢

      Stop,你的問題本身就有問題


      蒸餾喬布斯的回答:Stop,你的問題本身就有問題

      你日常用的任何 AI 工具,會這么跟你說話嗎,然后他給了三個判斷

      第一, 品味才是真正的護城河。1984 年 Mac 發布之后,很多人都能做桌面軟件了,但 90% 的人做出來的東西丑得要死。工具確實民主化了,但品味沒有民主化。AI 時代也一樣

      第二, 做端到端的事情,不要做零件。一個人做出完整的 APP,比在 100 人團隊里做一個提示詞工程師強一萬倍

      第三, 用死亡過濾器。不要問「AI 時代怎么最掙錢」,要問你有沒有什么強烈的熱愛和好奇心,然后用 AI 把它做到極致

      最后一句:普通人和不普通的人的區別,不是天賦,不是資源,不是運氣,是他們能不能只對一件事說 yes,然后做得 insanely great

      再看 ChatGPT 扮演的喬布斯怎么回答同一個問題


      ChatGPT 扮演喬布斯的回答

      花生的原話:「這個回答非常無聊,我都懶得跟你讀了」

      角色扮演的問題在于兩點。ChatGPT 本身的系統提示詞會干擾人物風格。喬布斯有太多在網上被訓練過的文本,AI 回答的時候很容易給你訓練語料的統計平均值,說白了就是平庸

      蒸餾出來的人物有完整的思維框架。蒸餾過程從一手材料里把真正重要的東西提出來,整個人怎么想、怎么說、怎么做決定

      怎么蒸餾的:完整的生產線


      五階段蒸餾流水線

      視頻里實操演示了蒸餾羅永浩的全過程。整個蒸餾分五個階段,從調研到交付大概需要半小時

      第一階段:6 個 agent 并行調研

      輸入名字之后,女媧 skill 并行啟動 6 個 agent,每個 agent 負責一個維度,同時開工


      6 個 agent 并行調研的流程

      這 6 個維度分別是:

      Agent 1:著作與系統性思考。 去找這個人寫過的書、發表過的長文、系統性闡述過的觀點。這些材料里藏著一個人最完整的思維結構,經過深思熟慮、反復修改的那種

      Agent 2:長對話與即興思考。 找播客、訪談、對談。跟寫書不同,對話里的回答是即興的、有壓力的,能暴露一個人真實的思維路徑。面對一個刁鉆問題,他先想什么、后想什么、怎么組織回答

      Agent 3:表達 DNA 和碎片化風格。 找社交媒體、短評、微博、推特。這些碎片化內容里藏著一個人的語言習慣、口頭禪、幽默方式。羅永浩在微博上跟在演講臺上的說話方式是不一樣的,兩種都要采集

      Agent 4:他者視角與批評。 別人怎么看這個人。合作過的人怎么說、對手怎么評價、媒體怎么報道。一個人自己怎么說自己,和別人怎么看他,這中間的差異本身就很有價值

      Agent 5:決策記錄與行動。 這個人在關鍵節點做了什么選擇、放棄了什么。羅永浩從新東方到錘子到直播帶貨到還債,每一次選擇都有對應的決策邏輯

      Agent 6:人物時間線。 在不同時間節點發生了什么事、做了什么事。時間線能看出一個人的想法是怎么一步步變的


      6 個 agent 調研結果匯總

      6 個 agent 從 40 多個一手來源 收集信息,還會自動發現人物身上的矛盾點。調研時長跟人物的公開資料量有關,從十幾分鐘到半小時不等

      第二階段:框架提煉

      調研完成、質量確認后,進入框架提煉。女媧從收集到的材料里提取五個層面的東西:

      心智模型 · 決策啟發式 · 表達 DNA · 核心專利 · 知識邊界

      以羅永浩為例,提取出來的 6 個心智模型:

      理想主義實用化:理想可以和商業共存,但活下來優先

      道德制高點戰術:把復雜問題簡化為道德判斷

      審美即生產力:好設計應該引導而非迎合大眾

      折騰者哲學:屢敗屢戰,但不停止嘗試

      表達力即杠桿:表達力是他在任何領域的核心武器

      外行闖入者思維:以外行身份進入各個行業,靠學習和勇氣彌補專業性


      羅永浩的 6 個心智模型提煉結果

      第三階段:構建 SKILL.md

      把提煉出來的東西寫成結構化的 SKILL.md 文件。這個文件就是最終產物,AI 讀取它之后就能「加載」這個人的思維方式

      第四階段:質量驗證

      SKILL.md 寫完后跑三種測試:

      已知信息測試:用這個人公開說過的話去驗證,看 skill 的回答是否一致

      邊緣化測試:問一些這個人大概率沒直接回答過的問題,看 skill 能不能根據已有的思維框架合理回答

      風格化測試:看回答的語氣、用詞、節奏是否貼合

      測試不通過的話,會自動修正再重跑

      第五階段:雙 agent 精煉

      測試通過后,還可以啟動雙 agent 做進一步優化。Agent A 評估整體結構,Agent B 評估觸發條件和規則。兩份報告合并后再改進一輪


      質量驗證和雙 agent 精煉

      全部完成才交付最終的 SKILL.md。整個流程:調研 → 提煉 → 構建 → 驗證 → 精煉

      蒸餾出來的羅永浩,評價王自如

      蒸餾完成后直接觸發對話

      Q王自如目前在做 AI 博主,你怎么看

      有過節,所以你要打個折聽。但打個折了,該說的還得說

      這個 skill 先去搜索了王自如的最新信息(訓練語料里可能沒有),搞清楚事實后開始回答

      然后他說王自如十年來路徑沒變,找當下最熱的東西把自己貼上去。2013 年做手機評測,2019 年貼董明珠,2025 年貼 AI

      但也給了肯定:48 天從 0 開發一個 AI Agent,這事值得肯定。做 AI 內容博主門檻確實不高,但能做出差異化的人很少


      蒸餾羅永浩評價王自如

      會先聲明利益關系,再給判斷,判斷還帶限定條件。角色扮演做不到這些

      同一個問題,問不同的人

      視頻里還展示了一個用法:切換不同蒸餾人物回答同一個問題

      Q普通人對 AI 焦慮,怕失去工作,怎么辦

      羅永浩

      大多數人以為 AI 會讓人失業,其實 AI 會讓不愿意折騰的人失業。焦慮說明還有感知力,但焦慮完了得行動。別學 AI 知識,學怎么用 AI 干活

      切換到納瓦爾

      納瓦爾

      老羅說的對,但只說對了一半。恐懼的本質不是 AI 太強,是你自己太容易被替代。要區分手冊化的工作和判斷力的工作。判斷力工作需要特定領域知識、獨特經驗、品味和直覺的交叉點,AI 替代不了


      納瓦爾回答同一個問題

      你可以組建幾十個人的智囊團,根據各自的思維方式幫你分析同一個問題。蒸餾人物、蒸餾主題(比如運營 X 的方法論),都行

      怎么用

      在命令行里輸入這個就行:

      npx skills add alchaincyf/nuwa-skill

      直接用自然語言就行。「蒸餾一個羅永浩」「用芒格的視角幫我分析這個投資決策」「切換到納瓦爾,我在糾結三件事」。只要你的 AI 編程工具接入的模型不太差,自然語言就夠了

      蒸餾的人比較沒名氣的話,最好自己準備本地資料喂給女媧 skill,當然...也可以像這些同學一樣,玩得比較花...(來自b站評論區)


      對普通人來說,這個工具倒是提供了一種可能:你想了解一個人怎么想問題,不用再翻完他所有的書和訪談了

      以及...

      你想蒸餾的下一個員工,何必是同事

      關于花生


      歡迎關注花生,他現在是 UP 了

      花生最出圈的作品是「小貓補光燈」,用 Cursor 花了一個半小時做出來的 iOS App,上線后沖到 App Store 付費榜 Top1,連續坐榜超一個月。小紅書單條筆記 118 萬閱讀

      自稱 AI Native Coder,前大廠十年出來做獨立開發。經濟學專業出身,完全不會寫傳統代碼,所有產品都用 AI 編程工具完成。受邀去北大 AI 協會做過分享,講小貓補光燈從需求洞察到爆火的全過程

      全平臺粉絲 30 萬+,產品累計用戶 100 萬+,出了一本《一本書玩轉 DeepSeek》

      做女媧 skill 的思路和做小貓補光燈一樣:

      找到真實需求,用 AI 快速實現,完全開源

      GitHub 地址:

      github.com/alchaincyf/nuwa-skill

      視頻版在 B 站,搜「我蒸餾了 17 個大佬給我打工」

      www.bilibili.com/video/BV1BXQABNE4y

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