都讓讓！賽博女媧蒸餾一切，讓喬布斯馬斯克集體給你打工

繼skill同事之后，有聰明人遷移泛化了一下：

既然可以蒸餾任何人，那為什么不讓喬布斯馬斯克給我打工呢？

于是就有了Github最新高熱項目：女媧.skill

熱度直線飆升，一周狂攬9k stars，現在星星數已經破萬了。

女媧skill可以蒸餾任何人的思維方式和認知系統，只需輸入一個名字，女媧自動完成調研、提煉、驗證全流程。

目前作者已經蒸餾了17位名人skill：卡帕西、Ilya、特朗普、馬斯克、喬布斯、芒格、費曼……

甚至還有張雪峰。

每個skill都有獨立代碼庫，可以直接安裝使用。

投資決策問芒格，談判傳播問特朗普，AI趨勢問卡帕西，評估風險問塔勒布，你想蒸餾誰就蒸餾誰。

終于可以讓全世界最聰明的大腦為我所用了?。。ㄕ衤暎?/p>

這不，skill上線一周，網友們已經各顯神通~

有人用它蒸餾了抖音網紅童錦程，主打一個深情祖師爺手把手教你談戀愛：

還有人蒸餾了中外二十多個名將，整了個“賽博軍師”，用于寫材料和跟同事老板pk……

這是真上過班的。（doge）

這個項目的作者你可能也聽過，就是大名鼎鼎的獨立開發者花叔

他的代表作是小貓補光燈，完全用Cursor一個小時做出的AI產品，上架后直接沖上App Store付費榜第一名。

女媧skill，和角色扮演有啥區別？

不得不感嘆一下，“女媧”這個名字真是很直觀，來源于中國神話里泥土造人的女神。

女媧造人，skill蒸餾，還真有點異曲同工之妙。

只不過，這里用的“泥土”，是網上的公開信息。

女媧skill不單單是模仿名人說話那么簡單，它可以蒸餾出一套思維方式和認知框架，具體包含5個層次：

• 怎么說話：表達DNA，具體包括語氣、節奏、用詞偏好，比如費曼經常用類比，卡帕西經常用IMO；
  
• 怎么想：心智模型、認知框架。這其實是厲害的人真正值得學習的地方，也就是他們看問題的視角；
  
• 怎么判斷：對方做判斷時的規則；
  
• 什么不做：價值觀底線；
  
• 知道局限：誠實邊界，造出來的skill的信息只能截止到調研時間。

這么說可能有點抽象，但簡單來說，女媧skill是幫你把幾十萬字的公開資料壓縮成了一個可以隨時對話的框架。

當你遇到問題的時候，可以借助這些名人的視角來幫你看問題、做決策。

安裝方法也很簡單，直接在Claude Code或者龍蝦里敲上一句：

• 幫我安裝這個skill：https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill

或者在命令行里輸入：

• npx skills add alchaincyf/nuwa-skill

就安裝好了。

接下來，你就可以自己蒸餾任意一個人的skill，或是調用已有的名人skill進行對話。

有朋友可能會問了：那跟我直接去問AI，讓AI扮演這個名人有什么區別？

區別很大，而且大了去了。

比方說我實測了一下卡帕西skill，它包含6個心智模型：Software X.0范式思維、夢境機器論、鋸齒狀智能等等。

這都是我們耳熟能詳的卡帕西的觀點。

調用skill之后，模型很快代入了卡帕西的視角，還用上了他最標志性的口頭禪：IMO（In my opinion）。

還挺有內味的不是？

我們先借助卡帕西，進一步理解女媧skill這個項目。

我問他：你覺得這個項目怎么樣？怎么看待蒸餾人的skill的熱門趨勢？

卡帕西回答：

• 這是個非常Software 3.0的項目，而且思路是對的。
  但成敗關鍵在于究竟是生成了一個像某人的聊天機器人，還是真的能系統提取一個人的思維方式。
  以及，建立一個持續更新機制，是這個項目最大的工程挑戰。

最后卡帕西還吐槽了一下，自己對這種人格化AI的炒作已經有點免疫了。

這么看下來，還真以為卡帕西轉發了作者的X帖子，有模有樣地評價上了。

那如果換成ChatGPT來扮演卡帕西，回答同一個問題呢？

我也試了一下，結果如下：

這咋說呢，內容十分之無聊，我都懶得給各位看官劃完了。

整體還是有很濃的GPT風格，比如語言節奏、行文習慣，都是明顯的GPT腔。

內容也比較寬泛：“skill一種把人類完成任務的流程模塊化、API化、可組合化的嘗試……”

乍一看也不太明白在說什么。

至于原因，作者花叔的原話是ChatGPT本身的系統提示詞會干擾人物風格。

這些名人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。

而skill蒸餾的過程，會從一手材料里把真正重要的東西提出來，人物也會更加生動鮮活。

回到剛剛演示的項目里，我們還可以用斜杠指令，呼叫其他人來回答同一個問題，或者點評他人的發言。

輸入/steve-jobs-perspective，就可以讓喬布斯來點評一下他對女媧skill的看法。

喬布斯上來就一句：卡帕西很聰明，但太engineer了。只觀零件，不看整體。

他對這個項目的評價很高，認為是變革性的，而且站在了技術與人文的十字路口。

還引用了Macintosh、第一臺iPhone發布的例子作為佐證，一個產品如果在demo就能讓你驚呼“Oh my god”，那它就是對的。

細節和可靠性，都可以后面再補。

至于女媧skill是不是一個讓人有“Aha Moment”的項目，在我這里完全是的。

喬布斯還尖銳指出：“數字永生”這部分營銷話術應該直接砍掉，這就是典型的沒有聚焦。

女媧skill應該做的是“讓你用另一個人的眼睛看自己的問題”，如果指向“克隆名人”或“替代思考”，那會淪為一個平庸的產品。

• 我給他們的建議很簡單：聚焦。
• 不要試圖做一個“持續更新的可部署認知套裝”，去做一個能讓你重新思考自己問題的工具。
  然后——這就是關鍵——把它做到 insanely great。

這位全世界最偉大的產品經理說出的話，我覺得還真挺一陣見血的。

（不知道作者能不能看到……）

女媧如何“造人”？

除了調用已有skill，你也可以選擇自己“造人”。

輸入一個名字后，女媧就會開啟6個Agent并行

幫你查這個人物的著作長文、對話訪談、碎片表達，還有他人評價等外部視角。

6個Agent跑完匯總，進入提煉階段，進行三重驗證

一個觀點要被認定為心智模型，不能只是這個人說過一次，還得滿足三個條件：

• 跨域復現：至少在兩個不同領域出現過；
• 有生成力：能用來推斷這個人對新問題的態度；
• 有排他性：不是所有聰明人都會這么想。

三個條件都滿足才會成為心智模型。就這么提煉出3-7個心智模型、5-10條決策啟發式、表達DNA等內容后，寫入skill.md。

這還沒完，還得再拿3個此人公開回答過的問題測試，方向一致才通過。

再用1個他沒討論過的問題測試，Skill應該表現出適度不確定而非斬釘截鐵。

所有流程都通過后，最終skill就交付上線了。

作者花叔表示，女媧skill的代碼本身是AI寫的，但蒸餾skill的方法論，是他一步步試出來的。

我也自己嘗試蒸餾了個魯迅skill——您猜怎么著？還真不賴！

輸入名字之后，AI立馬拉了6個Agent開干，把魯迅的8部核心著作、30+文章、4場演講、3組書信和3段訪談，13個人的評價，統統都輸入了。

文本量不小，直接把我的Kimi Code額度干沒了……還緊急升級了套餐才得以繼續。

大家自己玩的時候也要注意一下，這是真·燒token。

最后蒸餾出了6個心智模型：鐵屋子、精神勝利法、看客心理、反抗絕望、韌的戰斗/壕塹戰、解剖自己。

不是，這還真有魯迅那味了啊。

我問他：在AI時代，普通人怕被淘汰怎么辦？

說完這句話，我真的從未如此期待過這個AI的回答。

而接下來發生的一切，實在是太“魯迅”了。

他回答我：

• 我怕被淘汰——這話本身，就藏著兩種毛病。一是精神勝利法的變種；二是看客心理的倒影。
  我的回答是——不要去求“不被淘汰”的保險，要問“還能做什么”的路。
  AI寫得又快又勻，這是事實。但它寫的是“句子”，不是“傷口”。一個只會組裝信息的“知識搬運工”，自然要慌；一個還在為自己民族的靈魂疼痛的人，暫時還輪不到機器來替他疼。

這文風和表達，著實是學到了魯迅的精髓，看完也讓人為之一振。

仿佛穿越了一百年時空，跟歷史上最偉大的頭腦傾訴自己的苦惱，借助他的眼睛來看待今日之變局。

所以AI時代，普通人應該怎么辦？

魯迅的建議是：找到一件機器暫時還無法替你做、而你又愿意日夜去做的事，然后像壕塹戰里的士兵一樣，一寸一寸地積累。

AI能對話，但它不會在某個深夜因為想起故鄉的百草園而失眠。

最后還少不了那句很經典的：

• 地上本沒有路，走的人多了，也便成了路。
  但這路，是走出來的，不是算法算出來的。

以后這些話，真可以說是“魯迅”說的了。

女媧skill項目地址：

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