女娲：把乔布斯、马斯克的思维，蒸馏进你的Claude

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文章总结： 女娲项目是一个开源AI工具，可将名人思维模式蒸馏为可调用的Claude技能。其核心是通过六层认知操作系统提取心智模型、决策启发式等框架，采用四步流水线进行多源采集和三重验证。目前已蒸馏乔布斯、马斯克等13位人物技能，支持安装后使用名人视角分析问题。工具强调透明调研和诚实边界，设计包含黑名单过滤和迭代上限等细节。 综合评分： 82 文章分类： AI安全,安全工具,安全开发,其他

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攻防录

2026年4月7日 17:26 北京

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项目地址：https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill

前阵子 GitHub 上有个项目火了，叫「同事.skill」——把离职同事的工作习惯蒸馏成 AI Skill，既然能蒸馏同事，为什么只蒸馏身边的人？

先别管原理，看几个对话示例感受一下。

蒸馏 Naval Ravikant 之后，问他关于精力分配的问题：

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。

蒸馏马斯克，问他 SaaS 获客成本的问题：

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。

蒸馏乔布斯，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.

这不是角色扮演，也不是背台词。乔布斯用的是「聚焦即说不」和「端到端控制」的心智模型，Naval 用的是「欲望即合同」，马斯克用的是「渐近极限法」。它们在用名人的认知框架帮你分析问题，而不是复读名言。

一般的 AI 角色扮演，是让模型「扮演乔布斯」，然后把能搜到的名言拼凑一遍。

女娲做的不一样。它提炼的是认知操作系统，分六层：

最后一层很关键。每个 Skill 都会明确写出：捕捉的是截止调研时间的快照，公开表达不等于真实想法，框架能提取但灵感不能。一个不告诉你局限在哪的 Skill，不值得信任。

输入一个名字，女娲做四件事：

第一步：六路并行采集

6 个 Agent 同时跑，各自负责一个维度：

调研过程全透明，7 个 examples 目录都包含完整调研文件，能看到信息是怎么被收集、筛选、变成心智模型的。

第二步：三重验证提炼

原始素材出来大概有 15-30 个候选论点，通过三关才能被收录为心智模型：

跨域复现：在 ≥2 个不同领域出现（不是随口一说）
生成力：能推断此人对全新问题的立场（有预测力）
排他性：不是所有聪明人都会这么想（有辨识度）

三关全过才收录，否则降级为决策启发式或直接丢弃。

第三步：构建 Skill

按标准模板写入 SKILL.md。内容包括：心智模型（每条附证据和失效条件）、决策启发式、表达 DNA、价值观排序、内在矛盾、诚实边界。最后附上完整调研来源，区分一手和二手信息。

第四步：质量验证

用独立子 Agent 测试，而不是自评：

已知测试：选 3 个此人公开回答过的问题，方向一致才通过
边缘测试：用 1 个他没讨论过的问题测试，结果应该是「基于模型推断，可能…但不确定」而不是斩钉截铁
风格测试：写 100 字分析，能认出是谁的表达风格

截至目前，女娲已经蒸馏了 13 位人物 + 1 个主题，每个都是可独立安装使用的 Skill：

人物 Skill（附安装命令）：

主题 Skill：

| 主题 | 安装命令 | | — | — | | X Mentor（综合导师） | npx skills add alchaincyf/x-mentor-skill |

主题 Skill 和人物 Skill 的区别在于：人物 Skill 蒸馏一个人的思维，主题 Skill 蒸馏一个领域的方法论，综合多人视角给出领域共识与各家分歧。

安装女娲本体：

npx skills add alchaincyf/nuwa-skill

需要 Claude Code 环境（Claude 的命令行工具）。

安装完之后，在 Claude Code 里输入：

> 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

女娲会自动完成调研、提炼、验证全流程。

已有 Skill 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

信息源有准入黑名单。 知乎、微信公众号、百度百科统一排除，因为洗稿严重、信息失真率高。中文渠道只接受权威媒体（36氪、晚点 LatePost、财新等）和播客原始音频，不用任何搬运整合内容。

迭代有上限。 Phase 2→4 的提炼-验证循环最多跑 2 遍，2 轮后如果仍有不通过项，在诚实边界里标注薄弱维度交付当前最优版本，而不是无限打磨。这个设计防止在质量无法提升的维度上空转。

Skill 是自包含的。 每个生成的人物 Skill 目录里，调研数据、来源文件、SKILL.md 全放在一起。复制整个目录就能独立使用，不依赖外部文件。这是为开源分发设计的。

诊断路由。 如果你不知道该蒸馏谁，只是有个模糊需求（比如「我想提升决策质量」），女娲会先走诊断路径：追问 1-2 轮定位需求维度，然后推荐 2-3 个候选并说清楚局限，再让你选。不超过 3 个候选，选择困难比没选择更糟。

女娲造的不是人，是一面镜子。一个好的人物 Skill，让你用另一个人的眼睛看自己的问题。不是为了模仿，而是拓展自己思维的边界。

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