kangarooking/cangjie-skill

Registry 信息

项目简介

Cangjie Skill 是一个开源工具，能将一本书提炼为一组可执行的 Agent Skills，让 AI 智能体基于非虚构作品的结构化知识执行操作。

要点

• 书籍到技能的知识蒸馏管道
• 可执行的智能体技能模板
• 用于知识提取的提示工程
• 支持自动化的工作流集成
• 适用于多种非虚构类书籍

使用场景

• 将商业书籍转化为决策型智能体技能
• 将技术手册转化为可执行的故障排查步骤
• 将自助类书籍提炼为 AI 助手的日常行动指南
• 从学术教材中创建领域特定的智能体技能

README 摘要

<div align="center"> # Cangjie Skill ### 把一本书的方法论，蒸馏成可调用的 AI Skills [](./LICENSE) [](./SKILL.md) [](https://github.com/openclaw/openclaw) [](https://code.claude.com/) **读一本到位，带走一套能调用的方法论。** </div> ## 为什么做这件事 最近有一个很火的 idea：把同事蒸馏成 skill。即便一个人离职了，他的经验、语气、工作方式都会被 AI 一定程度替代。[nuwa-skill](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill) 就是做这件事的——创造"人类 skill"，比如马斯克 skill、巴菲特 skill。配套的 [darwin-skill](https://github.com/alchaincyf/darwin-skill) 负责让这些 skill 自动进化。 蒸馏人很有价值——nuwa-skill 已经证明了这一点。而蒸馏人**写过的东西**，则是另一个维度的补充：一本书是作者花很长时间沉淀下来的思考，是深思熟虑后的精华。比起模仿一个人的表达方式，把他系统性输出的方法论拆出来、变成可以帮人解决实际问题的工具，同样是很有价值的事。 而且还有一个真实的痛点：你可能看了很多书，但就是运用不起来。把书蒸馏成 skill 之后，AI agent 可以帮你在真实场景中调用这些知识，而不是让它们躺在笔记里落灰。 所以 cangjie-skill 的目标很明确：**蒸馏所有值得蒸馏的书**，把每一本高价值的书变成一套可独立调用、可组合使用、可压力测试的 AI skill 工具包。 ## 它解决了什么问题 - 看了很多书但用不起来——知识停留在"读过"层面，无法在真实决策中被调用 - 书摘/读书笔记只是压缩，不是结构化复用——读完还是不知道"什么时候该用什么" - 一本书里真正值得变成工具的内容只有一小部分——需要严格的筛选而不是照单全收 - 现有的读书方法论都是给人看的，不是给 agent 用的——需要面向执行而非面向阅读的蒸馏方法 ## 它是怎么工作的 cangjie-skill 使用 **RIA-TV++** 流水线，把一本书从原始文本变成一组结构化的 skill。整个过程分六个阶段： 1. **整书理解（Adler 分析）**——用 Mortimer Adler 的分析阅读法，对全书做结构、解释、批判、应用四步拆解，产出 `BOOK_OVERVIEW.md` 2. **并行提取**——同时派 5 个专项提取器（框架、原则、案例、反例、术语），从原文中提取候选方法论单元 3. **三重验证筛选**——每个候选必须通过三项检验：书中至少有 2 处独立佐证（跨域）、能回答书中未明说的新问题（预测力）、不是常识（独特性）。通过率通常只有 25-50% 4. **RIA++ 构造**——将验证通过的内容按 R（原文引用）/ I（用自己的话重写）/ A1（书中案例）/ A2（未来触发场景）/ E（可执行步骤）/ B（边界与盲点）六个维度结构化 5. **Zettelkasten 链接**——找出 skill 之间的依赖、对比、组合关系，生成 `INDEX.md` 和引用图 6. **压力测试**——为每个 skill 设计包含诱饵题的测试用例，未通过的回炉重做 RIA-TV++ 这

话题