技能介绍
女娲.skill 由花叔 Huashu（AI Native Coder、独立开发者，代表作「小猫补光灯」曾居 AppStore 付费榜 Top1）开源。它的主张是：你想蒸馏的下一个员工，何必是同事——同事.skill 证明了蒸馏一个人是可行的，那为什么不去蒸馏乔布斯、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，把顶尖人物的心智模型、决策框架和表达风格蒸馏成一个可直接安装使用的视角 Skill。获得顶尖人物的专属认知框架后，乔布斯、马斯克、芒格等顶尖思考者会用他们的思维帮你解答困惑、分析决策。
基于开放的 Agent Skills 协议，它可在 Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes Agent、CodeBuddy、Workbuddy、Gemini CLI、OpenCode 等 50+ 兼容 runtime 中运行。这不是角色扮演，而是认知架构提取——女娲不复制人，它提取认知操作系统。
适用场景
- 想把某个名人的思维方式变成可以随时调用的视角，用于分析问题和做决策
- 面对投资决策、职业选择、产品方向等需要多角度判断的问题，想借顶尖人物的认知框架看一遍
- 想学习某位人物「怎么想、怎么判断、什么不做」，而不只是收集他的语录
- 想为自己或团队定制专属的思维方式 Skill
页面给出的三个典型起点：
- 用乔布斯的视角帮我分析 OpenAI 和 Anthropic 谁的发展方向更正确
- 用马斯克的第一性原理帮我分析怎么降低 SaaS 产品的获客成本
- 用纳瓦尔的思维框架帮我分析同时做自媒体、写书和独立开发的精力分配问题
核心能力
五层提取。 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。
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）。作者的观点是：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 14 位人物 + 1 个主题，每个都是独立、可直接安装使用的 Skill。
人物 Skill：Paul Graham（创业/写作/产品/人生哲学）、张一鸣（产品/组织/全球化/人才）、Karpathy（AI/工程/教育/开源）、Ilya Sutskever（AI 安全/scaling/研究品味）、MrBeast（内容创造/YouTube 方法论）、特朗普（谈判/权力/传播/行为预判）、乔布斯（产品/设计/战略）、马斯克（工程/成本/第一性原理）、芒格（投资/多元思维/逆向思考）、费曼（学习/教学/科学思维）、纳瓦尔（财富/杠杆/人生哲学）、塔勒布（风险/反脆弱/不确定性）、张雪峰（教育选择/职业规划/阶层流动）、孙宇晨（营销/注意力经济/叙事操控）。
主题 Skill：X 导师（X/Twitter 运营全栈）。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。
保真度评分卡。 15 个官方 Skill 已全部通过独立双 agent 盲测（立场一致性/风格辨识度/边缘诚实度/来源透明度/结构完整度），全员 A 级（≥85 分）：MrBeast/纳瓦尔/塔勒布/乔布斯/Karpathy/Paul Graham/张雪峰 97，芒格/费曼/X 导师 96，特朗普 95，Ilya 94，张一鸣 93，孙宇晨 91，马斯克 89。完整评分卡见各 skill 目录内的 FIDELITY.md。
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。
效果预览
蒸馏纳瓦尔之后，问他精力分配问题：
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。蒸馏马斯克之后，问他 SaaS 获客成本：
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.这些回答不是在复读名人语录：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」——它们是在用名人的认知框架帮你分析。
工作方式
输入一个名字后，女娲做四件事：
- 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。
- 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。
- 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。 - 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。女娲的 Phase 5 双 Agent 精炼内置了达尔文的评估体系，这也是它生成的 Skill 质量高的原因之一。
你需要提供
- 一个想蒸馏的名字（人物或主题），例如「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」。
- 运行环境：任何 skills-compatible 的 AI agent runtime，比如 Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes Agent、CodeBuddy、Workbuddy、Gemini CLI、OpenCode 等。
安装方式可选：
方式一（推荐，跨 runtime）：直接对正在用的 agent 说：
帮我安装这个 skill：https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill或用通用 CLI 安装器（vercel-labs/skills，支持 55+ runtime）：
npx skills add alchaincyf/nuwa-skill它会自动识别你当前的 runtime 并把 skill 放到正确目录。需要指定时加 -a claude-code / -a codex / -a cursor / -a openclaw 等参数。
方式二（手动安装）：
| Runtime | 安装路径 |
|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/skills/nuwa-skill/ |
| Codex CLI | ~/.codex/skills/nuwa-skill/ |
| Cursor | ~/.cursor/skills/nuwa-skill/ |
| OpenClaw | ~/.openclaw/workspace/skills/nuwa-skill/ |
| Hermes Agent | 跑tools/install\_hermes\_skill.py |
| 其他 runtime | clone 到对应 runtime 的skills/目录 |
git clone https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill <上面对应的路径>方式三（作为参考资料使用）：即使 runtime 不支持 Agent Skills 自动加载，也可以直接把 SKILL.md 的内容粘贴进对话——它本质就是一份 markdown + YAML frontmatter。
你会获得
- 一个可直接安装使用的视角 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。 - 完整的调研数据：每个 example 都包含完整的调研文件，可以看到信息怎么被收集、筛选、变成心智模型，调研过程全透明。
- 仓库本体结构：
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
└── x-mastery-mentor/ # X导师（主题Skill）- 乔布斯的示例还附带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。
使用示例
装好后，告诉 agent 蒸馏谁：
> 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，我在纠结三件事配合使用：女娲造 Skill，达尔文 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。
npx skills add alchaincyf/darwin-skill
