都让让！赛博女娲蒸馏一切，让乔布斯马斯克集体给你打工
- 项目将名人思维结构化为5层认知模型，比普通AI角色扮演更具系统性。
- 依赖一手材料提炼而非语料平均，避免通用大模型的平庸化输出倾向。
- 工程挑战在于持续更新机制与聚焦产品定位，避免沦为数字永生噱头。
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都让让！赛博女娲蒸馏一切，让乔布斯马斯克集体给你打工
!Image 2_[听雨](https://www.qbitai.com/author/tingyu "由 听雨 发布")_ 2026-04-21 14:26:50 来源：量子位
上线一周破万星
听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
继skill同事之后，有聪明人迁移泛化了一下：
既然可以蒸馏任何人，那为什么不让乔布斯马斯克给我打工呢？
于是就有了Github最新高热项目：女娲.skill。
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热度直线飙升，一周狂揽9k stars，现在星星数已经破万了。
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女娲skill可以蒸馏任何人的思维方式和认知系统，只需输入一个名字，女娲自动完成调研、提炼、验证全流程。
目前作者已经蒸馏了17位名人skill：卡帕西、Ilya、特朗普、马斯克、乔布斯、芒格、费曼……
甚至还有张雪峰。
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每个skill都有独立代码库，可以直接安装使用。
投资决策问芒格，谈判传播问特朗普，AI趋势问卡帕西，评估风险问塔勒布，你想蒸馏谁就蒸馏谁。
终于可以让全世界最聪明的大脑为我所用了！！（振声）
这不，skill上线一周，网友们已经各显神通~
有人用它蒸馏了抖音网红童锦程，主打一个深情祖师爷手把手教你谈恋爱：
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还有人蒸馏了中外二十多个名将，整了个“赛博军师”，用于写材料和跟同事老板pk……
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这是真上过班的。（doge）
这个项目的作者你可能也听过，就是大名鼎鼎的独立开发者 花叔。
他的代表作是小猫补光灯，完全用Cursor一个小时做出的AI产品，上架后直接冲上App Store付费榜第一名。
女娲skill，和角色扮演有啥区别？
不得不感叹一下，“女娲”这个名字真是很直观，来源于中国神话里泥土造人的女神。
女娲造人，skill蒸馏，还真有点异曲同工之妙。
只不过，这里用的“泥土”，是网上的公开信息。
女娲skill不单单是模仿名人说话那么简单，它可以蒸馏出一套思维方式和认知框架，具体包含5个层次：
- 怎么说话：表达DNA，具体包括语气、节奏、用词偏好，比如费曼经常用类比，卡帕西经常用IMO；
- 怎么想：心智模型、认知框架。这其实是厉害的人真正值得学习的地方，也就是他们看问题的视角；
- 怎么判断：对方做判断时的规则；
- 什么不做：价值观底线；
- 知道局限：诚实边界，造出来的skill的信息只能截止到调研时间。
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这么说可能有点抽象，但简单来说，女娲skill是帮你把几十万字的公开资料压缩成了一个可以随时对话的框架。
当你遇到问题的时候，可以借助这些名人的视角来帮你看问题、做决策。
安装方法也很简单，直接在Claude Code或者龙虾里敲上一句：
帮我安装这个skill：https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill
或者在命令行里输入：
npx skills add alchaincyf/nuwa-skill
就安装好了。
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接下来，你就可以自己蒸馏任意一个人的skill，或是调用已有的名人skill进行对话。
有朋友可能会问了：那跟我直接去问AI，让AI扮演这个名人有什么区别？
区别很大，而且大了去了。
比方说我实测了一下 卡帕西skill，它包含6个心智模型：Software X.0范式思维、梦境机器论、锯齿状智能等等。
这都是我们耳熟能详的卡帕西的观点。
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调用skill之后，模型很快代入了卡帕西的视角，还用上了他最标志性的口头禅：IMO（In my opinion）。
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还挺有内味的不是？
我们先借助卡帕西，进一步理解女娲skill这个项目。
我问他：你觉得这个项目怎么样？怎么看待蒸馏人的skill的热门趋势？
卡帕西回答：
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。
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最后卡帕西还吐槽了一下，自己对这种人格化AI的炒作已经有点免疫了。
这么看下来，还真以为卡帕西转发了作者的X帖子，有模有样地评价上了。
那如果换成ChatGPT来扮演卡帕西，回答同一个问题呢？
我也试了一下，结果如下：
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这咋说呢，内容十分之无聊，我都懒得给各位看官划完了。
整体还是有很浓的GPT风格，比如语言节奏、行文习惯，都是明显的GPT腔。
内容也比较宽泛：“skill一种把人类完成任务的流程模块化、API化、可组合化的尝试……”
乍一看也不太明白在说什么。
至于原因，作者花叔的原话是ChatGPT本身的系统提示词会干扰人物风格。
这些名人有太多在网上被训练过的文本，AI回答的时候很容易给你训练语料的统计平均值，说白了就是平庸。
而skill蒸馏的过程，会从一手材料里把真正重要的东西提出来，人物也会更加生动鲜活。
回到刚刚演示的项目里，我们还可以用斜杠指令，呼叫其他人来回答同一个问题，或者点评他人的发言。
输入/steve-jobs-perspective，就可以让乔布斯来点评一下他对女娲skill的看法。
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乔布斯上来就一句：卡帕西很聪明，但太engineer了。只观零件，不看整体。
他对这个项目的评价很高，认为是变革性的，而且站在了技术与人文的十字路口。
还引用了Macintosh、第一台iPhone发布的例子作为佐证，一个产品如果在demo就能让你惊呼“Oh my god”，那它就是对的。
细节和可靠性，都可以后面再补。
至于女娲skill是不是一个让人有“Aha Moment”的项目，在我这里完全是的。
乔布斯还尖锐指出：“数字永生”这部分营销话术应该直接砍掉，这就是典型的没有聚焦。
女娲skill应该做的是“让你用另一个人的眼睛看自己的问题”，如果指向“克隆名人”或“替代思考”，那会沦为一个平庸的产品。
我给他们的建议很简单：聚焦。 不要试图做一个“持续更新的可部署认知套装”，去做一个能让你重新思考自己问题的工具。 然后——这就是关键——把它做到 insanely great。
这位全世界最伟大的产品经理说出的话，我觉得还真挺一阵见血的。
（不知道作者能不能看到……）
女娲如何“造人”？
除了调用已有skill，你也可以选择自己“造人”。
输入一个名字后，女娲就会开启 6个Agent并行：
帮你查这个人物的著作长文、对话访谈、碎片表达，还有他人评价等外部视角。
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6个Agent跑完汇总，进入提炼阶段，进行 三重验证。
一个观点要被认定为心智模型，不能只是这个人说过一次，还得满足三个条件：
- 跨域复现：至少在两个不同领域出现过；
- 有生成力：能用来推断这个人对新问题的态度；
- 有排他性：不是所有聪明人都会这么想。
三个条件都满足才会成为心智模型。就这么提炼出3-7个心智模型、5-10条决策启发式、表达DNA等内容后，写入skill.md。
这还没完，还得再拿3个此人公开回答过的问题测试，方向一致才通过。
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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。
所有流程都通过后，最终skill就交付上线了。
作者花叔表示，女娲skill的代码本身是AI写的，但蒸馏skill的方法论，是他一步步试出来的。
我也自己尝试蒸馏了个 鲁迅skill——您猜怎么着？还真不赖！
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输入名字之后，AI立马拉了6个Agent开干，把鲁迅的8部核心著作、30+文章、4场演讲、3组书信和3段访谈，13个人的评价，统统都输入了。
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文本量不小，直接把我的Kimi Code额度干没了……还紧急升级了套餐才得以继续。
大家自己玩的时候也要注意一下，这是 真·烧token。
最后蒸馏出了6个心智模型：铁屋子、精神胜利法、看客心理、反抗绝望、韧的战斗/壕堑战、解剖自己。
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不是，这还真有鲁迅那味了啊。
我问他：在AI时代，普通人怕被淘汰怎么办？
说完这句话，我真的从未如此期待过这个AI的回答。
而接下来发生的一切，实在是太“鲁迅”了。
他回答我：
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。
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这文风和表达，着实是学到了鲁迅的精髓，看完也让人为之一振。
仿佛穿越了一百年时空，跟历史上最伟大的头脑倾诉自己的苦恼，借助他的眼睛来看待今日之变局。
所以AI时代，普通人应该怎么办？
鲁迅的建议是：找到一件机器暂时还无法替你做、而你又愿意日夜去做的事，然后像壕堑战里的士兵一样，一寸一寸地积累。
AI能对话，但它不会在某个深夜因为想起故乡的百草园而失眠。
最后还少不了那句很经典的：
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。
以后这些话，真可以说是“鲁迅”说的了。
女娲skill项目地址：
https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill
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