GitHub爆火项目女娲.skill：让乔布斯、马斯克为你打工！一周狂揽9k星，蒸馏名人思维框架

GitHub 爆火项目女娲.skill：蒸馏名人思维框架，让乔布斯、马斯克为你“打工”

继“skill同事”之后，有开发者将这一概念进行了泛化：

既然可以“蒸馏”任何人的技能，那么为何不让乔布斯、马斯克这样的顶尖人物来为我们提供思维支持呢？

于是，GitHub 上便诞生了近期备受瞩目的项目：女娲.skill。

项目热度迅速攀升，一周内便斩获了超过 9k 颗星，目前星标数已破万。

女娲.skill 的核心功能是“蒸馏”任何人的思维方式和认知系统。用户只需输入一个名字，系统便会自动完成对该人物的调研、思维提炼与验证的全流程。

目前，作者已成功蒸馏了 17 位名人的 skill，包括：卡帕西、Ilya、特朗普、马斯克、乔布斯、芒格、费曼……甚至还有张雪峰。

每个 skill 都拥有独立的代码仓库，可以直接安装使用。无论是投资决策请教芒格，谈判传播咨询特朗普，AI 趋势询问卡帕西，还是风险评估求教塔勒布，用户都可以按需调用。这相当于将全世界顶尖的智慧为我所用。

项目上线仅一周，网友们便已开始各显神通。

有人用它蒸馏了抖音网红“童锦程”的 skill，旨在打造一位“深情祖师爷”来指导恋爱技巧：

还有人蒸馏了中外二十多位历史名将，创建了一个“赛博军师”，用于辅助撰写材料或进行工作辩论……

这个项目的作者是独立开发者花叔。他的代表作“小猫补光灯”曾完全使用 Cursor 在一小时内开发完成，上架后便登顶 App Store 付费榜。

女娲.skill 与普通角色扮演有何不同？

“女娲”之名源于中国神话中抟土造人的女神，形象地比喻了该项目从海量信息中“塑造”人物思维框架的过程。

女娲.skill 并非简单地模仿名人说话的语气，而是致力于蒸馏出一套完整的思维与认知框架，具体包含五个层次：

• 表达 DNA：包括语气、节奏、用词偏好（例如费曼善用类比，卡帕西常用“IMO”）；
• 心智模型：即人物看问题的核心视角与认知框架；
• 判断规则：人物做决策时所依据的内在准则；
• 价值观底线：明确人物不会去做的原则性事项；
• 认知局限：诚实地界定该 skill 的知识截止日期。

简而言之，女娲.skill 是将人物数十万字的公开资料，压缩成一个可随时交互、提供视角的思维框架，帮助用户在遇到问题时借助这些名人的视角进行分析和决策。

安装方法非常简单。用户可以在 Claude Code 或龙虾中输入指令：
帮我安装这个skill：https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill
或在命令行中执行：
npx skills add alchaincyf/nuwa-skill
即可完成安装。

安装后，用户既可以自行蒸馏任意人物的 skill，也可以直接调用已有的名人 skill 进行对话。

那么，这与直接要求 AI 扮演某个名人角色有何区别？区别显著。

以实测的卡帕西 skill 为例，它包含了“Software X.0 范式思维”、“梦境机器论”、“锯齿状智能”等 6 个其标志性的心智模型。

调用该 skill 后，模型迅速代入了卡帕西的视角，并使用了其标志性的口头禅“IMO”。

当询问卡帕西对该项目的看法时，他回答道：

这是个非常 Software 3.0 的项目，而且思路是对的。但成败关键在于究竟是生成了一个像某人的聊天机器人，还是真的能系统提取一个人的思维方式。以及，建立一个持续更新机制，是这个项目最大的工程挑战。

回答颇具其个人风格，仿佛本人在评价。相比之下，让 ChatGPT 扮演卡帕西回答同一问题时，其回答则显得宽泛且带有明显的“GPT 腔”，缺乏鲜明的人物特质。

作者花叔解释，这是因为 ChatGPT 的系统提示词会干扰人物风格，且模型容易输出训练语料的统计平均值，导致人物平庸化。而 skill 蒸馏过程则从一手材料中提炼出核心特质，使人物更加鲜活。

在对话中，用户还可以使用斜杠指令（如 /steve-jobs-perspective）邀请其他名人来点评当前问题或发言。

例如，乔布斯对女娲.skill 的评价很高，认为它“站在了技术与人文的十字路口”，并引用 Macintosh 和 iPhone 的例子，强调产品应带来“Aha Moment”（顿悟时刻）。他也尖锐地指出，项目应聚焦于“让你用另一个人的眼睛看自己的问题”，而非营销“数字永生”等概念，并建议将其做到“insanely great”。

女娲如何“造人”？

除了调用现有 skill，用户也可以自行“造人”。输入名字后，系统会启动6 个并行工作的 Agent，分别搜集该人物的著作、访谈、碎片化表达以及他人评价等多维度信息。

信息汇总后进入提炼阶段，并需通过三重验证，才能将一个观点认定为“心智模型”：
1. 跨域复现：该观点至少在两个不同领域被此人阐述过。
2. 有生成力：能据此推断此人面对新问题时的可能态度。
3. 有排他性：并非所有聪明人都持有的普遍观点。

满足所有条件后，系统会提炼出 3-7 个心智模型、5-10 条决策启发式以及表达 DNA 等内容，并写入 skill 文件。

随后，还需用 3 个该人物公开回答过的问题进行测试（答案方向需一致），以及 1 个其未讨论过的问题进行测试（skill 应表现出适度不确定而非武断）。全部流程通过后，skill 才最终交付。

作者表示，虽然女娲.skill 的代码由 AI 辅助编写，但蒸馏 skill 的方法论是其一步步摸索出来的。

例如，尝试蒸馏鲁迅 skill 时，系统调动了 6 个 Agent，输入了鲁迅的 8 部核心著作、30 多篇文章、4 场演讲、3 组书信、3 段访谈以及 13 人的评价。

这个过程消耗了大量文本处理资源。最终，系统蒸馏出了“铁屋子”、“精神胜利法”、“看客心理”、“反抗绝望”等 6 个核心心智模型。

这回答，确实带着鲁迅式的冷峻与锐利。

当我问出“在AI时代，普通人怕被淘汰怎么办？”时，未曾料到会得到如此深刻的剖析。

他的回答直指核心：

我怕被淘汰——这话本身，就藏着两种毛病。一是精神胜利法的变种；二是看客心理的倒影。
我的回答是——不要去求“不被淘汰”的保险，要问“还能做什么”的路。
AI写得又快又匀，这是事实。但它写的是“句子”，不是“伤口”。一个只会组装信息的“知识搬运工”，自然要慌；一个还在为自己民族的灵魂疼痛的人，暂时还轮不到机器来替他疼。

这段回应不仅文风神似，更抓住了鲁迅思想中直面现实、拒绝麻木的精髓，读来令人警醒。

这仿佛是一场跨越百年的对话，让我们得以借助历史上伟大头脑的视角，审视当下的技术变革。

那么，AI时代的普通人究竟该如何自处？

鲁迅的“建议”是：找到一件机器暂时无法替代、而你愿意倾注心血的事，然后如“壕堑战”般，坚韧地、一寸一寸地向前推进。

AI可以生成对话，但它无法体会深夜因思念故乡百草园而生的辗转难眠。

最后，那段熟悉的箴言再次响起，并被赋予了新的时代注脚：

地上本没有路，走的人多了，也便成了路。
但这路，是走出来的，不是算法算出来的。

从此，这些话，或许真的可以被称为是“鲁迅”说的了。

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