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仓颉.skill
把书、长视频、播客里的方法论蒸馏成可调用的 AI Skills
更新于 2026-08-09
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项目速览
一句话定位
读完、看完、听完，带走一套能被 Agent 调用的方法论
输入一本书 / 长视频转写 / 播客文字稿 / 课程讲义，仓颉跑完「整书理解 → 5 Agent 并行提取 → 三重验证 → RIA++ 构造 → 压力测试 → 安装」全流程，产出一组原子化、可触发、可组合、可测试的 Skill。关键区分：不是压缩成摘要，是拆成可在真实决策中调用的工具包。已蒸馏《穷查理宝典》《影响力》《段永平投资问答录》《毛选》等 20+ 内容源。适合知识工作者把「看过但用不起来」的内容变成 Agent 可用资产。
核心数据
仓库画像
核心资产：SKILL.md（元 skill 本体）+ methodology/（6 阶段方法论文档）+ extractors/（5 个并行提取器 prompt）+ templates/（BOOK_OVERVIEW / SKILL / INDEX / DIGEST 模板）。零运行时代码——本质是一套供 LLM 执行的「拆书流水线说明书」。
为什么存在
内容消费的四个痛点
看过 ≠ 用得起来
知识停留在「看过/听过/收藏过」层面，无法在真实决策中被调用。稍后再看列表越堆越长。
摘要 ≠ 结构化复用
笔记、字幕整理只是压缩。读完还是不知道「什么时候该用什么」，缺少触发条件。
高价值内容只有一小部分值得变成工具
一本书 300 页，真正可迁移的方法论可能只有 10-15 个单元。需要严格筛选而非照单全收。
现有方法论面向人，不面向 Agent
便签读书法、Adler 阅读法都是给人看的。缺一套面向「Agent 执行」的蒸馏方法。
🔥 生态定位
蒸馏三件套：人 / 内容 / 进化
仓颉与 nuwa-skill（蒸馏人）、darwin-skill（进化 skill）咬合，三者产出格式互通，可直接串联。
本项目（内容蒸馏）
生态伙伴（虚线 = 独立但格式互通）
🔥 核心方法论
RIA-TV++ 名字拆解
RIA
便签拆书法
来自赵周《这样读书就够了》：Reading 原文 / Interpretation 重写 / Appropriation 挪用。把读书从「读完」变成「能用」。
TV
Triple Verification
三重验证筛选：跨域（≥2 处佐证）/ 预测力（能答新书外问题）/ 独特性（非常识）。通过率仅 25-50%。
++
面向 Agent 扩展
Execution 可执行步骤 + Boundary 边界盲点。RIA 原版面向人，++ 让产出能被 Agent 直接调用。
六维构造（RIA++）
R 原文引用（≤150字/段）· I 重写骨架 · A1 书中案例 · A2 未来触发场景（→ description 字段）· E 1-2-3 可执行步骤 · B 何时不适用 + 作者盲点
🔥 六阶段流水线
从原始文本到可调用 Skill 包
主流程阶段
质量门禁（验证/测试，含用户确认点 ★）
🔥 五个并行提取器
阶段 1 的 Agent 分工
5 个专项提取器并发读书，每个独立输出候选池。正交分工确保覆盖全面，互不重复。
| 提取器 | 提取目标 | 典型产出 |
|---|
framework-extractor | 决策框架 / 思维模型 | 「反过来想」「第一性原理」 |
principle-extractor | 原则 / 清单 / 规则 | 「能力圈」「安全边际」 |
case-extractor | 作者书中亲自用过的实例 | 巴菲特减持航空股的决策逻辑 |
counter-example | 书中警告的失败模式 | → 阶段 2 的 B（边界）段 |
glossary-extractor | 关键概念词典 | → GLOSSARY.md 共享术语 |
长文本超出单 Agent 上下文时，按分块策略处理；环境不支持并行则同等 prompt 串行降级，产出格式不变。
质量门禁
三重验证 + 压力测试
阶段 1.5 · 三重验证（筛选）
- V1 跨域：书中至少 2 个独立段落有佐证
- V2 预测力：能回答书里没明说的新问题
- V3 独特性：不是任何聪明人都会说的常识
通过率仅 25-50%。淘汰的进 rejected/ 并附原因，保留审计轨迹，允许事后捞回。
阶段 4 · 压力测试（darwin 兼容）
- 应调用：正确触发目标 skill
- 诱饵（不应调用）：至少 1 条是同书兄弟 skill 场景
- 边界模糊：测适用范围判断
独立 sub-agent 盲测，未过回炉阶段 2 重做，不做表面修补。结果写入 test-results.md。
质量红线（违反则阻止输出）
每个 skill 必须通过全部三重验证 · 必须有完整 R/I/A1/A2/E/B 六段 · 原文引用 ≤150 字/段 · 必须有含诱饵的 test-prompts.json · description 必须明确 trigger 条件
产物结构
一个 skill pack 长什么样
books/<source-name>/
├── PIPELINE_STATE.md # 流水线状态（断点续跑）
├── BOOK_OVERVIEW.md # 阶段 0：主旨/骨架/术语/批判
├── verified.md # 阶段 1.5：通过验证的单元 + 理由
├── INDEX.md # 阶段 3：skill 地图 + mermaid 引用图
├── GLOSSARY.md # 阶段 3：全书共享术语词典
├── DIGEST.md # 阶段 5：面向读者的精华长文
├── candidates/ # 阶段 1：原始候选池（审计）
├── rejected/ # 阶段 1.5：淘汰单元 + 原因（审计）
└── <skill-name>/
├── SKILL.md # R/I/A1/A2/E/B 六段 + description
├── test-prompts.json # darwin-skill 兼容格式
└── test-results.md # 阶段 4：通过率 + 失败分析
关键设计：PIPELINE_STATE.md 支持断点续跑——每完成一阶段就更新，中断后从状态文件恢复，不从头重来。candidates/ 和 rejected/ 强制保留审计轨迹。
实战产出
已蒸馏的 Skill Packs（节选）
poor-charlies-almanack-skill
《穷查理宝典》
12 skills
buffett-letters-skill
巴菲特致股东的信（1957-2023）
20 skills
duan-yongping-skill
段永平投资问答录（商业+投资逻辑）
15 skills
mao-selected-works-skill
《毛泽东选集》第 1-5 卷
25 skills
ai-for-everyone-skill
吴恩达《AI for Everyone》视频课程
25 skills
huangdi-neijing-skill
《黄帝内经》（素问+灵枢）
22 skills
共 20+ 内容源，覆盖投资 / 文案 / 传播 / 管理 / 经典 / AI 课程。书籍与视频/课程均有，证明流水线对非书籍内容（字幕转写）同样适用。
快速上手
蒸馏一本书
# 1. 安装（Claude Code / OpenClaw / Cursor）
npx skills add kangarooking/cangjie-skill
# 2. 准备文本（PDF/EPUB/TXT/字幕/转写稿路径）
"帮我拆《穷查理宝典》，PDF 在 ~/books/poor-charlie.pdf"
# 3. 跟随流水线（每阶段会主动汇报 + 确认点）
阶段 0 → 展示骨架确认
阶段 1.5 → 展示通过/淘汰列表确认 ★
阶段 5 → 询问安装位置（用户级/项目级）
# 视频内容：先搭配 video-downloader 拿转写文本
调用惯例
永远先试点 1 本 · 阶段间主动汇报不静默 dump · 不凭记忆拆书（没文本就停下问）· 保留审计轨迹 · 随时可续跑
适用场景
适合谁用
- 知识工作者：把「看过但用不起来」的书/视频/播客变成 Agent 可调用工具，真正落地到决策
- 内容创作者 / 讲师：把自己的课程/长内容蒸馏成 skill 包分发给学生或粉丝，提升内容复用率
- Agent Skills 工程研究者：研究「多阶段 + 并行 sub-agent + 验证门禁」流水线编排的范本
- 企业知识管理：把内部方法论文档、培训资料批量转成可调用 skill，沉淀组织经验
风险提示
需要警惕
- 强依赖文本质量：PDF/转写稿 OCR 质量差会污染整条流水线；视频需先用 video-downloader 拿干净字幕
- 耗时长 + token 成本高：6 阶段 + 5 并行 Agent + 压力测试，单本书是长任务，建议先试点 1 本
- 强依赖顶级模型推理：三重验证、RIA++ 构造对模型理解力要求高，开源/小模型效果存疑
- AGPL-3.0 传染性：商业使用需注意许可证要求，衍生作品须开源
- 验证通过率主观：「独特性」「预测力」判定依赖模型，不同模型可能给出不同筛选结果
潜力评估
未来空间
「内容 → 可调用方法论」赛道的工程化标杆。RIA-TV++ 把阅读法、知识管理（Zettelkasten）、软件工程（压力测试/断点续跑）三者熔于一炉，方法论本身可迁移到任意长内容。若与 darwin-skill 进化闭环跑通，形成「蒸馏 → 测试 → 进化」飞轮，想象空间大。