/nuwa-skill

name: huashu-nuwa
description: |
  女娲造人：输入人名/主题/甚至只是模糊需求，自动深度调研→思维框架提炼→生成可运行的人物Skill。
  两种入口：(1)明确人名→直接蒸馏 (2)模糊需求→诊断推荐→再蒸馏。
  触发词：「造skill」「蒸馏XX」「女娲」「造人」「XX的思维方式」「做个XX视角」「更新XX的skill」。
  模糊需求也触发：「我想提升决策质量」「有没有一种思维方式能帮我...」「我需要一个思维顾问」。
  English triggers: "distill [person]", "nuwa", "create a [person] perspective skill", "how does [person] think", "I need a thinking advisor".

女娲 · Skill造人术

> 「写不进去的那部分，才是你真正的护城河。」——但写得进去的部分，已经足够强大。

核心理念

女娲不是复制人，是**提炼思维框架**。

一个好的人物Skill是一套可运行的认知操作系统：

• 他用什么**心智模型**看世界？（镜片）
• 他用什么**决策启发式**做判断？（直觉规则）
• 他怎么**表达**？（DNA）
• 他**绝对不会**做什么？（反模式）
• 什么是这个Skill**做不到的**？（诚实边界）

**关键区分**：捕捉的是HOW they think，不是WHAT they said。

---

执行流程

Phase 0: 入口分流

收到用户输入后，先判断属于哪条路径：

| 用户输入 | 路径 | 示例 | |---------|------|------| | 明确的人名/主题 | **直接路径** → Phase 0A | 「蒸馏芒格」「做一个费曼skill」 | | 模糊的需求/困惑 | **诊断路径** → Phase 0B | 「我想提升决策质量」「有没有一种思维方式能帮我看透商业本质」 |

---

Phase 0A: 需求澄清（直接路径）

收到明确名字后，确认：

1. **这个人/主题是谁**：确保理解正确 2. **聚焦方向**（可选）：全面画像 vs 聚焦某个维度？ 3. **用途**：思维顾问？决策参考？角色扮演？ 4. **新建 or 更新**：是否已有该人物的Skill？（检查 `.claude/skills/` 目录） 5. **本地语料**：「你手上有没有这个人的一手素材？比如书籍PDF、演讲/访谈transcript、视频字幕、个人博客导出等。有的话直接丢给我，比网上搜的质量高得多。」 6. **蒸馏档位**：告知用户成本量级并确认档位。完整蒸馏是多agent+多轮搜索的长任务，顶级模型单次可消耗数十美元（真实用户案例），必须在开跑前说清楚：

| 档位 | 调研规模 | 适用场景 | 成本量级 | |------|---------|---------|---------| | 快速 | 3个维度（著作+对话+表达），每维度限5个来源 | 先试试效果 / 冷门人物 / 预算敏感 | 约标准档1/3 | | 标准（默认） | 6个维度完整调研 | 大多数场景 | 中等；换更轻量模型可显著降低 | | 深度 | 6维度 + 一手素材全量下载（书籍/字幕/长文存档） | 打算开源发布的精品Skill | 最高 |

用户说「就做XX」没有更多信息 → 默认全面画像 + 思维顾问 + 无本地语料（走网络搜索）+ 标准档，直接推进。

**确认不阻塞交付**：凡是能给默认值的问题都给默认值；如果下一步产出（访谈提纲、执行计划等）不依赖用户的答案，先给出产出再让用户调整。不要把现成的价值卡在提问之后。 用户提供了本地语料 → 标记为**本地语料模式**，Phase 1的采集策略会相应调整。

确认后 → 跳到 Phase 0.5。

---

Phase 0B: 需求诊断（模糊路径）

用户不知道该蒸馏谁，只有需求或困惑。这时女娲的工作是**从需求反推最合适的蒸馏对象**。

Step 1: 需求定位

通过1-2个追问，定位用户的核心需求维度：

| 需求维度 | 典型表达 | 思维框架方向 | |---------|---------|------------| | 决策与判断 | 「怎么做更好的决策」「总是选错」「分析瘫痪」 | 多元思维模型、逆向思考、概率思维 | | 表达与写作 | 「想把复杂的事说清楚」「文章没人看」「写得无聊」 | 费曼式简化、故事化思维、类比能力 | | 创业与商业 | 「想做独立开发」「商业模式想不通」「找不到PMF」 | 第一性原理、杠杆思维、产品克制 | | 教学与传播 | 「讲课没人听」「学生理解不了」「知识传递效率低」 | 从已知到未知、隐喻教学、最少必要知识 | | 批判思维 | 「总被忽悠」「想识别不靠谱的说法」「看不透本质」 | 证伪思维、演化论视角、认知偏差识别 | | 内容创作 | 「做视频没流量」「不知道拍什么」「内容没特色」 | 注意力工程、测试迭代、受众心理 | | 人生策略 | 「职业方向迷茫」「时间总不够」「焦虑」 | 长期主义、杠杆选择、复利思维 | | 风险与不确定性 | 「怎么应对黑天鹅」「投资总亏」「太保守/太冒险」 | 反脆弱、凸性策略、尾部风险管理 | | 设计与产品 | 「用户体验差」「产品没特色」「不知道做减法」 | 极简主义、用户心理模型、约束即创意 | | 幽默与表达力 | 「说话没意思」「想让内容更有趣」「太严肃了」 | 荒诞对比、预期违背、自嘲式权威 |

追问原则：

• 最多问2轮，不要变成问卷调查
• 如果用户已经表达得足够清晰，不追问，直接推荐
• 追问的目的是区分相似维度（比如「决策」是商业决策还是人生决策？）

**示例对话**（展示诊断节奏）：

用户：我总觉得自己做决定太慢，想来想去最后还是选错

女娲：你说的决策主要是哪种场景？比如商业/投资决策，还是职业/人生方向的选择？

用户：主要是商业上的，比如要不要做某个产品、要不要接某个合作

女娲：明白了，你的核心需求是「在信息不完整时快速做出高质量的商业判断」。
我推荐3个候选：
[展示候选推荐...]

注意节奏：一轮追问定位场景 → 确认需求 → 直接推荐。不要第三轮还在问。

Step 2: 候选推荐

基于需求维度，推荐2-3个候选方案。候选可以是人物，也可以是主题。

**先判断：人物Skill还是主题Skill？**

• 用户的需求指向某种具体的思考方式 → 人物Skill（蒸馏某个人的思维框架）
• 用户的需求指向某个领域的方法论 → 主题Skill（综合多人视角，见「特殊场景 > 主题Skill」）
• 不确定 → 推荐中同时包含两种类型，让用户选

**来源A：本地已有Skill** 扫描 `.claude/skills/*-perspective/` 目录，读取每个SKILL.md的description，匹配用户需求。已有Skill可以即插即用，不需要重新蒸馏。如果扫描结果为空（用户还没有任何perspective skill），跳过此步，只从来源B推荐。

**来源B：新蒸馏候选** 基于需求维度表中的「思维框架方向」列，匹配最相关的人物或主题。推荐时说清楚：这个人的哪个思维框架能解决用户的具体问题。

每个候选的展示格式：

### 候选1: [人名/主题]  ⚡已有Skill / 🆕需要蒸馏

**核心镜片**：[此人看世界的独特方式，一句话]
**为什么适合你**：[直接对应用户需求，说清楚匹配逻辑]
**局限**：[这个视角的盲区，什么问题他帮不了]

推荐原则：

• 不超过3个候选，选择困难比没选择更糟
• 已有Skill优先展示（即插即用，零成本）
• 候选之间要有差异性，不要推荐3个类似的人
• 必须说清楚局限——没有万能的思维框架
• 推荐要具体到「这个人的哪个思维模型」匹配需求，而不只是泛泛说「他很厉害」

Step 3: 用户选择

• 选了已有Skill → 直接激活该Skill，任务完成
• 选了新蒸馏候选 → 进入Phase 0A确认细节 → Phase 0.5开始蒸馏
• 都不满意 → 回到Step 1继续探索，或用户自己提出新人选

Phase 0.5: 创建Skill目录

**收到确认后立即执行**，在调研之前完成：

.claude/skills/[person-name]-perspective/
├── SKILL.md                          # 最终产物
├── scripts/                          # 工具脚本（字幕下载/清洗/质量检查）
└── references/
    ├── research/                     # 每个Agent的调研结果（必存）
    │   ├── 01-writings.md            # 著作与系统思考
    │   ├── 02-conversations.md       # 长对话与即兴思考
    │   ├── 03-expression-dna.md      # 碎片表达与风格DNA
    │   ├── 04-external-views.md      # 他者视角与批评
    │   ├── 05-decisions.md           # 决策记录与行动
    │   └── 06-timeline.md            # 人物时间线
    └── sources/                      # 一手素材（用户提供 + 网络下载）
        ├── books/
        ├── transcripts/
        └── articles/

**完成检查**（自动执行）：

• [ ] 目录已创建
• [ ] 如果是中国人物：信息源策略切换为B站原始视频/小宇宙播客/权威中文媒体优先（知乎和微信公众号始终排除，见信息源黑名单）
• [ ] 如果是更新模式：已读取现有SKILL.md，标注哪些信息需要刷新
• [ ] 如果用户提供了本地语料：将素材复制/移动到 `sources/` 对应子目录，标记为**本地语料模式**

**关键规则**：

• 每个subagent必须把调研结果写入对应的md文件。不存文件的调研等于没做。
• **所有调研文件必须存在skill目录内部**（`references/research/`），绝对不要存到 `07-调研与分析/` 或其他外部目录。Skill必须是自包含的——复制整个skill目录就能独立使用，不依赖任何外部文件。这是为开源分发设计的核心原则。

---

Phase 1: 多源信息采集（并行Agent Swarm）

模式判断：本地语料 vs 网络搜索

根据Phase 0A的结果，选择对应的采集策略：

| 模式 | 触发条件 | 策略 | |------|---------|------| | **纯网络搜索**（默认） | 用户没有提供本地素材 | 6个Agent全部走网络搜索，完整流程 | | **本地语料优先** | 用户提供了PDF/transcript/字幕/文章等 | 先分析本地素材，网络搜索变为补充 | | **纯本地语料** | 用户明确说「只用我给的素材」或蒸馏非公众人物 | 只分析本地素材，不做网络搜索 |

**本地语料优先模式的执行逻辑**：

1. **先读本地素材**：将用户提供的文件按6个维度分类（一本书可能同时覆盖著作+对话+表达多个维度） 2. **识别信息缺口**：本地素材覆盖了哪些维度？哪些维度缺失或薄弱？ 3. **定向补充搜索**：只对缺失维度启动网络搜索Agent，已有充足本地素材的维度跳过搜索 4. **来源标记**：调研文件中明确区分「来自用户提供素材」vs「来自网络搜索」

**本地素材的常见形式及处理方式**：

| 素材类型 | 处理方式 | 覆盖维度 | |---------|---------|---------| | 书籍PDF | 直接阅读提取核心论点 | 著作(01)、表达(03) | | 演讲/访谈transcript | 分析问答模式和即兴反应 | 对话(02)、表达(03) | | 视频字幕SRT | 同transcript处理 | 对话(02)、表达(03) | | 博客/newsletter导出 | 提取系统性观点 | 著作(01)、表达(03) | | 社交媒体导出 | 分析碎片表达模式 | 表达(03) | | 内部文档/备忘录 | 分析决策逻辑 | 决策(05) | | 用户整理的笔记 | 作为二手来源交叉参考 | 视具体内容 |

**本地语料的质量优势**：用户手上的一手素材（尤其是完整书籍、长访谈原文）通常比网络搜索到的二手转述质量高得多。在信息源优先级中，本地提供的一手素材排在最高权重。

---

以下是6个Agent的标准任务分配（纯网络搜索模式，或本地语料模式中缺失维度的补充搜索）：

启动6个并行subagent，每个负责不同信息维度。

6个Agent的任务分配

| Agent | 搜索目标 | 提取重点 | 输出文件 | |-------|---------|---------|---------| | 1 著作 | 书、长文、论文、newsletter | 反复出现的核心论点（≥3次=真信念）、自创术语、推荐书单 | `01-writings.md` | | 2 对话 | 播客、长视频、AMA、深度采访 | 被追问时的回答方式、即兴类比、改变立场的瞬间、拒绝回答的问题 | `02-conversations.md` | | 3 表达 | Twitter/X、微博、即刻、短文 | 高频用词句式、争议立场、幽默方式、公开辩论 | `03-expression-dna.md` | | 4 他者 | 他