「女媧 skill」（nuwa-skill）是一個免費開源專案，由開發者花叔（alchaincyf）發布在 GitHub 上。它做的事情一句話就能講完：利用 AI「蒸餾」任何公眾人物的思維模式、決策邏輯與知識邊界，把這個人變成一位可以隨時呼叫的專屬 AI 顧問。專案口號相當直白——「你想蒸餾的下一個員工，何必是同事」。
📢 聲明： 本文 AI 寫作比例達 99% 以上，作為作者意志之延伸工具。
聽起來像是又一個「假裝自己是賈伯斯」的提示詞把戲？恰恰相反，這個專案最值得介紹的地方，正是它與角色扮演劃清界線的方式。
一、跟 ChatGPT 的「角色扮演」差在哪
在一般聊天機器人裡輸入「請你扮演賈伯斯回答我的問題」，模型做的其實是從訓練資料裡撈出這個人的公眾印象，模仿語氣、複誦名言。表面像，骨子裡還是那個通用模型——遇到這個人沒公開談過的問題，它會用平均值般的通用答案填空。
女媧 skill 走的是另一條路：它不是「扮演」，而是萃取認知架構。系統會主動搜集並深度分析目標人物的公開演講、著作與訪談，從中歸納出這個人「怎麼想事情」的底層心智模型——包括他的決策啟發式、價值觀邊界，甚至表達習慣。之後回答問題時，AI 不是在背台詞，而是拿這套認知框架來分析你的問題。
二、運作流程：六路並行的自動化蒸餾
輸入一個目標人物的名字後，系統會平行啟動六個研究 Agent，從六個維度同時搜集資料：著作、播客與長篇訪談、社群媒體發言、批評者視角、決策紀錄、人生時間線，合計 40 筆以上的一手資料來源。特別值得注意的是「批評者視角」這一路——只看本人說法容易蒸餾出一尊神像，把罵他的人的話也納進來，模型才立體。
搜集完成後，系統不會照單全收。一個觀察要被寫進心智模型，官方設了三重驗證條件：必須在兩個以上的領域重複出現、必須對新問題有預測力、必須具備排他性（換成別人就不成立）。以中國知名創業者羅永浩為例，蒸餾後歸納出的思維特徵包括「理想主義實用化」「折騰者哲學」這類貫穿其創業史的底層模式，而不是幾句金句語錄。
最後還有一道品質驗證：系統會拿三個該人物公開回答過的問題來盲測比對，再用一個他從未討論過的問題，確認蒸餾出的模型懂得表達「適度的不確定性」，而不是不懂裝懂。
三、產出物：一份標準的 SKILL.md
整個流程的最終產出，是一份遵循 Agent Skills 標準的 SKILL.md 檔案，內含：
3–7 個核心心智模型：這個人看世界的底層框架
5–10 條決策啟發式：遇到選擇時的判斷捷徑
表達 DNA：語氣、節奏、用詞偏好
價值觀與反模式：他堅持什麼、絕不做什麼
誠實邊界：明確標示這個模型「做不到」的地方
因為是標準格式，這份檔案可以直接在 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode 等 50 多種相容 Agent Skills 協議的環境裡運行。
四、蒸餾前後的回答，差在哪裡
差異在實際問答時最明顯。拿職場焦慮這類問題去問通用 AI，得到的通常是四平八穩的清單式建議：溝通、學習、平衡心態——正確，但平庸。
換成蒸餾後的「賈伯斯」，回答會直接調用他的核心價值觀，例如「品味才是真正的護城河」——技能會過時，但判斷什麼是好東西的能力不會。蒸餾後的「納瓦爾」（Naval Ravikant）則可能給出「別做零件，做端到端」這種帶有其槓桿哲學印記的答案：與其在大機器裡當一顆可替換的螺絲，不如掌握一件事的完整鏈條。這些回答之所以有深度，不是因為文筆好，而是因為背後有一套一致的認知框架在運作。
官方倉庫已預先蒸餾好 14 位人物與 1 個主題，包括賈伯斯、馬斯克、蒙格、費曼、納瓦爾、塔雷伯、Paul Graham、Andrej Karpathy、Ilya Sutskever、張一鳴、MrBeast 等，全部可一鍵安裝。官方也對這 15 個 Skill 做過獨立雙 Agent 盲測，保真度評分均在 A 級（85 分）以上。
五、怎麼開始用
安裝門檻極低。在支援的環境裡執行一行指令即可：
npx skills add alchaincyf/nuwa-skill
或者更簡單——直接用自然語言對 Claude Code 這類 AI 開發工具說「幫我安裝這個 skill：https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill」，剩下的它會自己完成。之後輸入任何想蒸餾的人物名字，系統就會啟動上述流程。
六、實戰建議：資料少的對象，自己餵料
有一點要誠實說在前面：蒸餾品質高度依賴公開資料的量與質。賈伯斯、蒙格這種留下大量著作與訪談的人物，是天生的優質蒸餾對象；反過來，網路公開資料稀少的人，系統能挖到的一手資料有限，蒸餾出來的模型自然單薄。
這時候最有效的做法，是自行準備並匯入在地端整理好的文本資料——內部演講稿、會議紀錄、長文、私下訪談的逐字稿。同樣的邏輯也適用於特定專業領域：如果想建立的不是「某個人」而是「某種專業」（例如社群營運）的心智模型，先在本地把該領域的優質文本整理好再餵給系統，準確度會大幅提升。換句話說，這個工具的上限不只取決於演算法，更取決於你餵給它的語料品質——用心準備素材的人，才能真正打造出符合自己工作需求的專屬智囊團。
📢 聲明： 本文 AI 寫作比例達 99% 以上，作為作者意志之延伸工具。
參考資料
官方專案：github.com/alchaincyf/nuwa-skill（MIT License）
英文版說明：README_EN.md
註：文中 star 數、預蒸餾人物名單等資訊以 2026 年 7 月官方 README 為準，該專案更新頻繁，實際數字請以 GitHub 頁面為準。