# 女娲.skill

nuwa-skill Hero Animation
动画由 huashu-design skill 制作

> *「你想蒸馏的下一个员工，何必是同事」* [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](LICENSE) [![Claude Code](https://img.shields.io/badge/Claude%20Code-Skill-blueviolet)](https://claude.ai/code) [![Skills](https://img.shields.io/badge/skills.sh-Compatible-green)](https://skills.sh)
**女娲帮你蒸馏任何人的思维方式，让乔布斯、马斯克、芒格、费曼都给你打工。**
[同事.skill](https://github.com/titanwings/colleague-skill) 证明了蒸馏一个人是可行的。
那何必蒸馏同事？去蒸馏乔布斯、芒格、费曼、马斯克。
只需输入一个名字，女娲自动完成调研、提炼、验证全流程。 [看效果](#效果示例) · [安装](#安装) · [它蒸馏了什么](#女娲蒸馏了什么) · [工作原理](#工作原理)
**其他语言 / Other Languages:** [English](README_EN.md) · [日本語](README_JA.md) · [한국어](README_KO.md) · [Español](README_ES.md)
[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=alchaincyf/nuwa-skill&type=Date)](https://star-history.com/#alchaincyf/nuwa-skill&Date)
--- ## 效果示例 ``` 用户 ❯ 我同时想做自媒体、写书、做独立开发，精力完全不够 Naval ❯ 你列了三个欲望。每个欲望都是你跟不快乐签的一份合同。 不是精力不够，是合同太多。 问你自己：哪一个做起来你会忘记时间？ 那个就是你的特定知识所在。 不是三选一。是先一，再一，再一。 串行复利，不是并行内耗。 ``` ``` 用户 ❯ 我们的SaaS产品获客成本太高了 马斯克 ❯ 先别想怎么降。先算物理极限。 获客的最小必要动作是什么？用户从知道你到付费， 信息传递的理论最短路径是什么？ 现在你的实际路径是理论路径的几倍？ 如果超过3倍，中间一定有可以砍掉的步骤。 不是优化漏斗，是质疑漏斗本身该不该存在。 ``` 再来一个大家更熟悉的。蒸馏乔布斯之后，问他「OpenAI和Anthropic谁的方向对」： ``` 用户 ❯ OpenAI和Anthropic谁的方向是对的？ 乔布斯 ❯ 你问错了。这不是一场关于方向的竞赛。 这是一场关于品味的竞赛。 OpenAI像1985年的微软。什么都做，什么都要赢。 这种策略能赢市场份额。Bill Gates就是这么赢的。 问题是——当你什么都做的时候，你不可能每件事都做到 insanely great。 Anthropic更像早期的Apple。聚焦。 Focus means saying no to a hundred good ideas. 但两家公司都犯了一个我绝对不会犯的错误—— 他们不控制硬件。 最终赢的可能是同时控制芯片、模型和用户界面的人。 你知道现在谁在同时做这三件事吗？Apple. ``` 蒸馏张雪峰之后： ``` 用户 ❯ 家里条件一般，孩子想学金融，去不了顶尖学校，该不该报？ 张雪峰 ❯ 千万别报。我说过多少遍了，金融不是你学出来的，金融是 你爹妈给你带出来的。顶尖学校的金融，人家同学是行长的 儿子、基金经理的女儿，人脉就是资源。你普通家庭去个普通 学校学金融，毕业出来干什么？卖保险、跑银行柜台、做电销。 先谋生再谋爱，家里没矿就选技术类专业，学个硬本事，靠 自己吃饭。金融这碗饭，不是谁都端得起的。 ``` 这不是角色扮演。乔布斯用的是「聚焦即说不」和「端到端控制」心智模型，Naval用的是「欲望即合同」，马斯克用的是「渐近极限法」，张雪峰用的是「ROI教育观」和「阶层流动现实主义」。**它们不是在复读名人语录，是在用名人的认知框架帮你分析。** --- ## 安装 ```bash npx skills add alchaincyf/nuwa-skill ``` 然后在 Claude Code 里： ``` > 蒸馏一个保罗·格雷厄姆 > 造一个张小龙的视角Skill > 帮我做一个段永平的Skill ``` 造完之后直接调用： ``` > 用芒格的视角帮我分析这个投资决策 > 费曼会怎么解释量子计算？ > 切换到Naval，我在纠结三件事 ``` --- ## 女娲蒸馏了什么 蒸馏各领域最强的人，需要提取比日常工作习惯更深的东西。女娲提取五层： | 层次 | 说明 | |---|---| | **怎么说话** | 表达DNA——语气、节奏、用词偏好 | | **怎么想** | 心智模型、认知框架 | | **怎么判断** | 决策启发式 | | **什么不做** | 反模式、价值观底线 | | **知道局限** | 诚实边界 | 工作习惯可以靠流程文档传递，但让芒格和马斯克面对同一个问题做出不同判断的，是认知框架。女娲提取的是认知操作系统。 ### 诚实边界 每个Skill都明确标注做不到什么： - 蒸馏不了直觉——框架能提取，灵感不能 - 捕捉不了突变——截止到调研时间的快照 - 公开表达 ≠ 真实想法——只能基于公开信息 **一个不告诉你局限在哪的Skill，不值得信任。** --- ## 已蒸馏人物 女娲已蒸馏了13位人物 + 1个主题。每个都是独立的、可直接安装使用的Skill： ### 人物Skill | 人物 | 领域 | 独立仓库 | 一键安装 | |------|------|---------|---------| | 🔥 **Paul Graham** | 创业/写作/产品/人生哲学 | [paul-graham-skill](https://github.com/alchaincyf/paul-graham-skill) | `npx skills add alchaincyf/paul-graham-skill` | | 🔥 **张一鸣** | 产品/组织/全球化/人才 | [zhang-yiming-skill](https://github.com/alchaincyf/zhang-yiming-skill) | `npx skills add alchaincyf/zhang-yiming-skill` | | 🔥 **Karpathy** | AI/工程/教育/开源 | [karpathy-skill](https://github.com/alchaincyf/karpathy-skill) | `npx skills add alchaincyf/karpathy-skill` | | 🔥 **Ilya Sutskever** | AI安全/scaling/研究品味 | [ilya-sutskever-skill](https://github.com/alchaincyf/ilya-sutskever-skill) | `npx skills add alchaincyf/ilya-sutskever-skill` | | 🔥 **MrBeast** | 内容创造/YouTube方法论 | [mrbeast-skill](https://github.com/alchaincyf/mrbeast-skill) | `npx skills add alchaincyf/mrbeast-skill` | | 🔥 **特朗普** | 谈判/权力/传播/行为预判 | [trump-skill](https://github.com/alchaincyf/trump-skill) | `npx skills add alchaincyf/trump-skill` | | ⭐ **乔布斯** | 产品/设计/战略 | [steve-jobs-skill](https://github.com/alchaincyf/steve-jobs-skill) | `npx skills add alchaincyf/steve-jobs-skill` | | **马斯克** | 工程/成本/第一性原理 | [elon-musk-skill](https://github.com/alchaincyf/elon-musk-skill) | `npx skills add alchaincyf/elon-musk-skill` | | **芒格** | 投资/多元思维/逆向思考 | [munger-skill](https://github.com/alchaincyf/munger-skill) | `npx skills add alchaincyf/munger-skill` | | **费曼** | 学习/教学/科学思维 | [feynman-skill](https://github.com/alchaincyf/feynman-skill) | `npx skills add alchaincyf/feynman-skill` | | **纳瓦尔** | 财富/杠杆/人生哲学 | [naval-skill](https://github.com/alchaincyf/naval-skill) | `npx skills add alchaincyf/naval-skill` | | **塔勒布** | 风险/反脆弱/不确定性 | [taleb-skill](https://github.com/alchaincyf/taleb-skill) | `npx skills add alchaincyf/taleb-skill` | | **张雪峰** | 教育/职业规划/阶层流动 | [zhangxuefeng-skill](https://github.com/alchaincyf/zhangxuefeng-skill) | `npx skills add alchaincyf/zhangxuefeng-skill` | ### 主题Skill | 主题 | 领域 | 独立仓库 | 一键安装 | |------|------|---------|---------| | **X导师** | X/Twitter运营全栈 | [x-mentor-skill](https://github.com/alchaincyf/x-mentor-skill) | `npx skills add alchaincyf/x-mentor-skill` | 人物Skill蒸馏一个人的思维方式；主题Skill蒸馏一个领域的方法论。每个仓库都包含完整的调研数据和效果示例对话。 想蒸馏不在列表里的人或主题？安装女娲，说「蒸馏一个XXX」就行。 --- ## 达尔文.skill：让所有Skill持续进化
达尔文.skill
女娲造Skill，**[达尔文](https://github.com/alchaincyf/darwin-skill)** 让Skill进化。 受 Karpathy autoresearch 启发，达尔文.skill 用自主实验循环批量优化所有Skill：8维度评估、棘轮机制（只保留改进，自动回滚退步）、独立子agent评分。女娲的 Phase 5 双Agent精炼就内置了达尔文的评估体系，这也是女娲生成的Skill质量高的原因之一。 ```bash npx skills add alchaincyf/darwin-skill ``` --- ## 工作原理 输入一个名字后，女娲做四件事： **1. 六路并行采集**——著作、播客/访谈、社交媒体、批评者视角、决策记录、人生时间线，6个Agent同时跑，各自存档。 **2. 三重验证提炼**——一个观点要被收录为心智模型，必须：跨2+个领域出现过（不是随口一说）、能推断对新问题的立场（有预测力）、不是所有聪明人都会这么想（有排他性）。三个都过才收录。 **3. 构建Skill**——3-7个心智模型 + 5-10条决策启发式 + 表达DNA + 价值观与反模式 + 诚实边界，写入SKILL.md。 **4. 质量验证**——拿3个此人公开回答过的问题测试，方向一致才通过。再用1个他没讨论过的问题测试，Skill应该表现出适度不确定而非斩钉截铁。 完整方法论在 `references/extraction-framework.md`。 --- ## 仓库结构 ``` nuwa-skill/ ├── SKILL.md # 女娲本体 ├── references/ │ ├── extraction-framework.md # 提炼方法论（想深入了解看这个） │ └── skill-template.md # 生成Skill的模板 └── examples/ # 13个人物 + 1个主题，含完整调研数据 ├── steve-jobs-perspective/ # ⭐ 乔布斯（含实战对话记录） ├── paul-graham-perspective/ # Paul Graham ├── zhang-yiming-perspective/ # 张一鸣 ├── andrej-karpathy-perspective/ # Karpathy ├── ilya-sutskever-perspective/ # Ilya Sutskever ├── trump-perspective/ # 特朗普 ├── mrbeast-perspective/ # MrBeast ├── elon-musk-perspective/ # 马斯克 ├── munger-perspective/ # 查理·芒格 ├── feynman-perspective/ # 费曼 ├── naval-perspective/ # Naval Ravikant ├── taleb-perspective/ # 塔勒布 ├── zhangxuefeng-perspective/ # 张雪峰 └── x-mastery-mentor/ # X导师（主题Skill） ``` 调研过程全透明。每个example都包含完整的调研文件，你可以看到信息怎么被收集、筛选、变成心智模型。乔布斯的示例还附带了一段完整的实战对话记录（聊AI硬件、OpenAI vs Anthropic、Apple破局），展示Skill在多轮深度对话中的表现。 --- ## 背后的故事 [同事.skill](https://github.com/titanwings/colleague-skill) 最近在GitHub爆火——把离职同事蒸馏成AI Skill，几天破5000星。它证明了一件事：蒸馏一个人是完全可行的。 既然我们有了蒸馏人的能力，为什么只蒸馏身边的同事？去蒸馏各领域最强的人。而且幸运的是，这些人通常留下了大量可以被蒸馏的材料——著作、演讲、访谈、社交媒体。这是对自己能力的极大补充。 我之前就一直在做类似的事，但蒸馏的不是同事，是芒格、费曼、Naval、马斯克、塔勒布这些人。今天把方法论开源了。 女娲不复制人。它提取认知操作系统。 **女娲（Nuwa）**，中国神话里用泥土造人的女神。这里的泥土是公开信息，造出来的不是人，是一面镜子。 --- ## 关于作者 **花叔 Huashu** — AI Native Coder，独立开发者，代表作：小猫补光灯（AppStore 付费榜 Top1） | 平台 | 链接 | |------|------| | 🌐 官网 | [bookai.top](https://bookai.top) · [huasheng.ai](https://www.huasheng.ai) | | 𝕏 Twitter | [@AlchainHust](https://x.com/AlchainHust) | | 📺 B站 | [花叔](https://space.bilibili.com/14097567) | | ▶️ YouTube | [@Alchain](https://www.youtube.com/@Alchain) | | 📕 小红书 | [花叔](https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5abc6f17e8ac2b109179dfdf) | | 💬 公众号 | 微信搜「花叔」或扫码关注 ↓ | 公众号二维码 ## 许可证 MIT — 随便用，随便改，随便造。 ---
**同事.skill** 蒸馏了人做什么。
**女娲** 蒸馏了人怎么想。

*你想蒸馏的下一个员工，何必是同事。*
MIT License © [花叔 Huashu](https://github.com/alchaincyf)
--- ## English > *"The next person you want to distill doesn't have to be a colleague."* **[colleague-skill](https://github.com/titanwings/colleague-skill)** proved that distilling a person into an AI skill is viable. **Nuwa** asks: why stop at colleagues? Distill the best minds in every field — Munger, Feynman, Musk, Naval — people who conveniently left mountains of distillable material behind. Nuwa is a Claude Code skill that extracts cognitive frameworks — mental models, decision heuristics, expression DNA — from any public figure into a runnable perspective skill. Not role-playing. Cognitive architecture extraction. **Install**: `npx skills add alchaincyf/nuwa-skill` **How it works**: Input a name → 6 parallel research agents → 40+ primary sources → triple-verified mental models → quality-validated SKILL.md **13 person skills + 1 topic skill included** — all with full research data. The Jobs example includes a complete multi-turn conversation demo. See the Chinese README above for live examples and methodology.