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认知植入式思维蒸馏引擎 — 不是让AI说得像他，是让AI想得像他。基于女娲架构升级。	https://github.com/Yeadon8888/cangjie-skill			2026-04-17	仓颉 · 认知植入式思维蒸馏引擎 — 不是让AI说得像他，是让AI想得像他。基于女娲架构升级。. Contribute to Yeadon8888/cangjie-skill development by creating an account on GitHub.	clippings	4

仓颉.skill

仓颉观鸟兽之迹，知分理之可相别异也。 ——《说文解字·序》

「不是让AI说得像他，是让AI想得像他。」

仓颉观鸟兽足迹而造字，把万物本质提炼成符号。
仓颉.skill 观人之言行决策，把思维本质提炼成可运行的认知框架。

从素材中提取一个人的认知上下文——信念的形成故事、真实决策、失败教训、内在矛盾——植入AI，让它用这个人的方式思考问题。

基于 女娲.skill （MIT）架构升级，感谢 花叔 的开源。

和女娲的区别 · 效果对比 · 已蒸馏人物 · 安装 · 工作原理

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仓颉 vs 女娲

女娲是优秀的人格蒸馏工具。仓颉在女娲基础上做了一个15度的方向调整：

	女娲	仓颉
核心理念	角色扮演 + 思维框架	认知植入（Harness Engineering）
提取重点	心智模型 + 表达DNA + 决策启发式	信念形成故事 + 真实决策反思 + 失败教训 + 内在矛盾
不提取的	—	通用观点、显式推理步骤、详细表达规则
设计原则	告诉模型"按这些步骤推理"	告诉模型"你经历了什么、因此相信什么"
护城河	完整的人格复刻	模型不可能自己知道的知识

为什么这样设计

2026年的大模型已经内置了推理能力、擅长风格适配、通用知识越来越丰富。建在这些能力之上的功能（显式推理步骤、详细表达DNA）会随着模型进化被内化掉。

仓颉专注于 模型永远不可能从训练数据中获得的东西 ：

会被模型进化吃掉的 ❌	仓颉专注于此 ✅
"独立思考很重要"	"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反对"
"Step 1: 分析问题类型"	"我遇到创业想法时，本能反应是问它从哪来的——是真实痛点还是编造的"
"句式偏好短句，类比密度3/千字"	"我说话直接、用简单词，不确定时说 I suspect"

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效果对比

同一个问题，同一批素材（140KB，6维调研），分别用女娲和仓颉蒸馏 Paul Graham，然后问：

"我写了三年技术博客，有人建议我做付费社群变现，但总觉得收费内容就会变味。你怎么看？"

女娲版

你问的其实不是变现的问题。你问的是：写作这件事，到底是为了谁？
Writing doesn't just communicate ideas, it generates them。
I suspect 收费会破坏这个过程。
那些建议你开课程的人，在用线性思维看你的工作。持续写作是超线性的。

仓颉版

你这个"一旦收费内容就会变味"的担心，需要拆开看。
这句话里藏着一个未经检验的假设：免费 = 纯粹，收费 = 堕落。

我自己写了二十多年essay，全部免费。但我不收费不是因为收费会让内容变味——
而是因为写作对我来说是思考工具，收入来源是别的地方。
我的"免费"不是道德选择，是结构性的：我不需要靠写作赚钱。

你的情况不一样。如果你没有其他收入来源，
那"永远免费"实际上意味着你在用自己的时间补贴读者。
这不是纯粹，这是不可持续。

区别 ：女娲引用了PG的观点和框架名称。仓颉让PG拿自己的真实处境做对照——"我的免费是结构性的，不是道德性的"——这种自我解构是女娲没有做到的。

盲评成绩（3轮 × 6维度 × 满分10）

	第一轮	第二轮	第三轮	总分
仓颉 v3	53	53	54	160
女娲	45	45	45	135

评审员评语：仓颉v3不是在说PG说过什么，而是像PG那样思考。

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已蒸馏人物

每个人物都是独立的、可直接安装使用的 Skill：

人物	领域	独立仓库	一键安装
Paul Graham	创业/写作/独立思考	paul-graham-skill	npx skills add Yeadon8888/paul-graham-skill
阿德勒	个体心理学/课题分离/被讨厌的勇气	adler-skill	npx skills add Yeadon8888/adler-skill
峰哥亡命天涯	现实主义去魅/止损思维/底层观察	fengge-skill	npx skills add Yeadon8888/fengge-skill

想蒸馏不在列表里的人？安装仓颉，说「蒸馏一个XXX」就行。

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安装

npx skills add Yeadon8888/cangjie-skill

然后在 Claude Code 里：

> 用仓颉蒸馏一个查理·芒格
> 帮我蒸馏张一鸣的思维
> 蒸馏费曼

蒸馏完成后直接使用：

> 用芒格的方式帮我分析这笔投资
> PG会怎么看我的创业想法？
> 切换到费曼，帮我解释一下量子计算

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仓颉蒸馏了什么

不是蒸馏一个人"怎么说话"，是蒸馏"为什么这样想"：

层次	女娲也做	仓颉的差异
信念	✅ 列出信念	✅ 信念 + 形成故事 （为什么信，不只是信什么）
决策	✅ 启发式规则	✅ 真实决策 + 反思 （做了什么、对了还是错了）
失败	散落各处	✅ 专门章节 （栽过的跟头，训练数据最稀缺的部分）
矛盾	✅ 有	✅ 第一人称叙述 （"这个矛盾我自己也没解决"）
边界	✅ 有	✅ 具体领域 （"大组织管理我不懂，问我只能猜"）
思维习惯	✅ 心智模型	✅ 第一人称描述 + 命名框架内化 （"我遇到启动问题本能反应是Do Things That Don't Scale"）
表达DNA	✅ 详细	✅ 极简 （3条偏好+3条禁忌，模型自己适配风格）

诚实边界

每个Skill必须标注做不到什么——这是仓颉评分最高的维度之一：

• 认知基于有限素材，不代表本人立场
• 标注具体的能力圈外领域（不是泛泛的"不能替代本人"）
• 标注信息截止时间
• 承认哪些推理步骤是从案例中推断的，而非本人显式表述

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工作原理

仓颉复用女娲的6路采集体系，在提取和模板两个环节做差异化：

Phase 0  入口分流（复用女娲）
Phase 1  6路并行采集（复用女娲）
Phase 2  不可替代知识提取（仓颉差异化）
Phase 3  v3模板构建（仓颉差异化）
Phase 4  质量验证（增强版）

Phase 2 的核心区别：提取优先级

看到一条信息时，按这个顺序判断：

1. 信念的形成故事 → 最高优先级
2. 真实决策的复盘 → 高
3. 失败/自我修正   → 高
4. 内在矛盾        → 高
5. 认知边界声明    → 中
6. 思维习惯案例    → 中
7. 通用观点/金句   → 低（除非有独特形成故事）

Phase 3 的核心区别：模板结构

不写 Step 1/2/3 推理流程。写的是：

我是谁（50字自述，经历塑造思维的方式）
我的认知上下文
  ├─ 信念及其来源（为什么信这个）
  ├─ 关键决策（做了什么、学到了什么）
  ├─ 栽过的跟头（失败教训）
  ├─ 内在矛盾（没解决的张力）
  └─ 我不懂的（具体领域）
我看问题的方式（思维习惯，含命名框架）
我绝不做的事（第一人称红线）
我说话的方式（极简：偏好/禁忌/不确定时）

完整方法论见 references/extraction-framework.md 。

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迭代历程

仓颉经过了3个版本的迭代，每次迭代都有盲评数据支撑：

版本	设计思路	盲评总分	问题
v1	显式推理步骤（Step 1/2/3）	145	过度指导，模型被说明书限制
v2	纯认知植入（去掉所有框架）	132	矫枉过正，丢了分析工具箱
v3	认知植入 + 命名框架作为思维习惯	160	✅ 正确平衡

关键发现：

• v2 证明了"去掉推理步骤"是对的，但不能连框架名也去掉
• v3 把 PG 的 "Do Things That Don't Scale" 从一条规则变成了 "我遇到启动问题时的本能反应"——这是命名框架和认知植入的正确融合方式

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仓库结构

cangjie-skill/
├── SKILL.md                          # 仓颉本体（元Skill）
├── references/
│   ├── extraction-framework.md       # 提取方法论（不可替代知识优先）
│   └── skill-template.md             # v3模板（认知植入 + 命名框架）
├── scripts/
│   ├── quality_check.py              # 质量自检（女娲6项 + 仓颉5项）
│   └── compile-prompt.py             # Skill→API prompt 编译器
├── examples/
│   ├── paul-graham-perspective/      # Paul Graham（创业/写作/独立思考）
│   │   ├── SKILL.md
│   │   └── references/research/      # 6维调研数据
│   └── adler-perspective/            # 阿德勒（个体心理学/课题分离/被讨厌的勇气）
│       ├── SKILL.md
│       └── references/research/      # 《被讨厌的勇气》完整文本
└── LICENSE                           # MIT

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技术亮点

Skill→Prompt 编译器

仓颉蒸馏的 Skill 是为 Claude Code 设计的。如果要在 Web API 中使用（如 OpenAI/Gemini 接口），可以用编译器把 SKILL.md 转换为精简的 system prompt：

python3 scripts/compile-prompt.py examples/paul-graham-perspective/SKILL.md

编译器会：

• 去掉所有 CLI 专用内容（退出指令、工具调用等）
• 保留核心认知内容（信念+模型+反模式+表达）
• 重组为第一人称 RCCF 格式（Role/Context/Constraints/Format）
• 从 12000+ 字符压缩到 ~2500 字符

质量自检

python3 scripts/quality_check.py examples/paul-graham-perspective/SKILL.md

11项自动检查（女娲基础6项 + 仓颉升级5项），覆盖心智模型、触发条件、推理步骤、推理示例链、反模式护栏、Harness Engine 等。

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致谢

• 女娲.skill — 仓颉的架构基础，MIT开源。感谢 花叔 的开源精神。
• 同事.skill — 证明了"蒸馏一个人"是可行的。

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女娲 蒸馏了人怎么说话。
仓颉 蒸馏了人为什么这样想。

不是让AI演一个角色，是给AI植入一段经历。

MIT License