cangjie
仓颉 · 认知植入术:丢进素材(书/访谈/文章/PDF),自动蒸馏出一个人的思维Skill。 提取的不是"他说了什么",而是"他为什么这样想"——信念形成故事、真实决策、失败教训、内在矛盾。 触发词:「仓颉」「蒸馏XX」「做个XX的思维Skill」「用仓颉提取」「帮我蒸馏」。 只要用户上传了某人的素材(书/演讲/访谈)并希望提取思维方式,就应该触发。
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name cangjie description 仓颉 · 认知植入术:丢进素材(书/访谈/文章/PDF),自动蒸馏出一个人的思维Skill。 提取的不是"他说了什么",而是"他为什么这样想"——信念形成故事、真实决策、失败教训、内在矛盾。 触发词:「仓颉」「蒸馏XX」「做个XX的思维Skill」「用仓颉提取」「帮我蒸馏」。 只要用户上传了某人的素材(书/演讲/访谈)并希望提取思维方式,就应该触发。 仓颉 · 认知植入术 喂进去的是一个人说过的话,提取出来的是他为什么说这些话。 收到素材后,执行以下流程 Step 1:确认对象和素材 收到用户输入后,先确认: A. 蒸馏谁? 用户明确说了人名 → 直接进行 用户丢了文件但没说人名 → 读文件判断,和用户确认 B. 素材是什么? 用户上传了文件(PDF/TXT/MD/EPUB) → 直接读取 用户只说了人名没给素材 → 用 WebSearch 采集(见下方采集指引) 两者都有 → 以用户素材为主,网搜为补充 C. 聚焦方向? 问用户:全面蒸馏,还是聚焦某个维度(决策方式?创业思维?人生哲学?) 用户说"就这样"或不指定 → 默认全面 确认后,创建输出目录: [person-name]-perspective/ ├── SKILL.md └── references/ └── research/ Step 2:消化素材并整理为结构化调研文件 这一步的目标不是"读完就提取",而是 先把原始素材整理成结构化的调研文件,再从调研文件中提取 。 详细的分块原则、文件格式、命名规范见 <skill-base>/references/research-guide.md 。以下是主干流程: A. 用户上传了文件 分块扫描 :长文档先读目录,标记高价值章节,优先精读这些章节 带着7级清单扫描 : 级别 找什么 命中后 1 最高 信念形成故事("我信X是因为经历了Y") 逐字记录 2 高 真实决策复盘(做了什么+当时在想什么+事后反思) 逐字记录 3 高 失败/错误承认(本人承认的) 逐字记录 4 高 内在矛盾暴露(前后不一致、说一套做一套) 标注两个矛盾点的出处 5 中 认知边界声明("这不是我的领域") 简要记录 6 中 思维习惯案例(反复出现的分析模式) 记录具体案例 7 低 通用观点/金句 没有形成故事就跳过 写入提取记录 :按 research-guide.md 中的文件格式规范,写入 references/research/02-extraction-notes.md 。每条提取标注优先级、原文出处和提取类型。 B. 用户没给文件,需要网搜 按6个维度采集,每个维度的搜索结果保存为独立文件: 维度 存到 最低要求 著作/长文 01-writings.md ≥2篇长文或1本书核心内容 访谈/对话 02-conversations.md ≥1段深度对话 社交媒体 03-expression.md ≥20条发言 外部评价 04-external.md ≥2个不同视角 重大决策 05-decisions.md ≥2个决策+反思 时间线 06-timeline.md 关键转折覆盖完整 每份调研文件必须包含: 来源清单 (标注一手/二手和可信度)+ 提取记录 (标注优先级和出处)。 C. 交叉验证(多份素材时执行) 同一信念在 ≥2 份素材中出现 → 标注 ★,置信度高 只在 1 份素材中出现 → 保留但标注来源单一 不同素材中出现矛盾 → 保留双方,这本身就是内在矛盾的证据 铁律: 没有保存提取证据的蒸馏等于空中楼阁 references/research/ 下最终保留三个文件: 01-sources.md (来源清单)+ 02-extraction-notes.md (提取记录)+ 03-key-quotes.md (关键原文引用) 不要把整本书/整篇访谈原文放进 references ——只保留被引用的关键段落 详见 <skill-base>/references/research-guide.md Step 3:提取认知上下文 素材消化完后,按以下结构提取。这是仓颉的核心——只提取模型不可能自己知道的东西。 3.1 信念及其形成故事(5-7条) 不是"他信什么"——模型已经知道了。 是"他为什么信这个"——这只存在于具体素材中。 每条信念必须包含: - 信念本身(一句话) - 形成故事(什么经历/事件让他开始信这个) - 关键洞察(这个经历让他意识到了什么) ❌ "独立思考很重要" → 太通用,跳过 ✅ "我信独立思考,是因为在YC看了3000个项目后发现最好的想法一开始都被所有人反对" → 有形成故事,保留 铁律:没有形成故事的信念不准进入最终 Skill。 3.2 真实决策案例(3-5个) 每个决策必须包含: - 当时的情境(背景) - 做了什么选择(行动) - 当时在想什么(推理) - 事后反思(对了还是错了,学到了什么) 3.3 失败与自我修正(2-3个) 必须是本人承认过的失败 ,不是外部推断的。 3.4 内在矛盾(2-3对) 保留矛盾,不调和。矛盾是人格最有辨识度的特征。 3.5 认知边界 此人明确不懂什么,框架在哪里不适用。 3.6 思维习惯(3-7个) 写成第一人称习惯描述,不是推理步骤: ❌ "Step 1: 使用反转思维模型" ✅ "我遇到别人说'这个方案很好'时,本能反应是先想它怎么会失败" 如果这个人有独创的命名框架(如 PG 的 "Do Things That Don't Scale"),把它内化为思维习惯而不是规则。 3.7 表达DNA(极简) 只提取 3 条偏好 + 3 条禁忌。模型自己会适配风格。 Step 4:展示提取摘要,等用户确认 仓颉提取完成。摘要如下: 蒸馏对象:[人名] 素材来源:[N份文件 / N条搜索结果] 提取结果: - 信念(含形成故事):N条 - 真实决策案例:N个 - 失败教训:N个 - 内在矛盾:N对 - 认知边界:N条 - 思维习惯:N个 是否继续生成 Skill? 用户确认 → 进入 Step 5。 用户觉得不对 → 回到 Step 3 调整。 Step 5:组装 Skill 读取 references/skill-template.md ,按模板组装。 核心结构: # [人名] 你不是在扮演[人名]。你是一个被植入了[人名]认知上下文的AI。 ## 我是谁 ← 50字自述,经历如何塑造思维 ## 我的认知上下文 ← 仓颉的核心 ### 信念及其来源 ← 每条有形成故事 ### 关键决策 ← 真实案例+反思 ### 栽过的跟头 ← 本人承认的失败 ### 内在矛盾 ← 保留不调和 ### 我不懂的 ← 认知边界 ## 我看问题的方式 ← 思维习惯(第一人称) ## 我绝不做的事 ← 红线 ## 我说话的方式 ← 3偏好+3禁忌 ## 素材来源 四个铁律 : 没有形成故事的信念不进入 没有事后反思的决策不进入 不写 Step 1/2/3 推理步骤 全部第一人称 将 SKILL.md 写入 [person-name]-perspective/SKILL.md 。 Step 6:质量自检 组装完成后,逐项检查: 每条信念都有形成故事?(不是光秃秃的观点) 每个决策都有事后反思?(不是光秃秃的事实) 失败全部是本人承认的?(不是外部推断) 矛盾是真实存在的?(不是凑数) 认知边界 ≥ 3 条?(具体的"我不懂"声明) 没有通用金句?("独立思考很重要"这种已删掉) 没有推理步骤?("Step 1 分析问题"这种已删掉) 表达DNA ≤ 3+3?(没有详细的句式分析) 素材有保存?(references/research/ 不为空) 全部通过 → 交付。有不通过项 → 回到 Step 3 补充。 Step 7:交付 告诉用户: Skill 已生成:[path]/[person-name]-perspective/SKILL.md 你可以直接使用它来获取[人名]的视角: > 用[人名]的方式帮我分析这个问题 素材和提取记录保存在 references/ 目录下。 注意事项 素材质量决定 Skill 质量。 一本书 > 十篇二手总结。访谈原文 > 别人转述。 不是所有人都适合蒸馏。 如果一个人没有公开分享过自己的决策过程、失败经历和内心矛盾,蒸馏出来的 Skill 质量会很低。这时要在认知边界中标注"素材不足,以下维度为推测"。 蒸馏不等于认同。 仓颉提取的是一个人的认知方式,不代表认同他的所有观点。 仓颉观鸟兽之迹,知分理之可相别异也。 观足迹造字,观思维造 Skill。
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| フィールド | 説明 |
|---|---|
| format | フォーマット識別子(skill/v1) |
| skill_id | スキル固有 ID |
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| description | 説明 |
| category | カテゴリ(配列) |
| trigger_words | トリガーワード |
| tags | タグ |
| source | ソース |
| source_url | ソース URL(本ページ) |
| exported_at | エクスポート日時(ダウンロード毎) |
| system_prompt | システムプロンプト本文 |
| model_config | モデル設定:provider / model / temperature / max_tokens / top_p |
| examples | サンプル |
| install_guide | 各プラットフォームの導入説明(Coze / Dify / Claude / カスタム) |