# cangjie-skill

**Repository Path**: loudefang/cangjie-skill

## Basic Information

- **Project Name**: cangjie-skill
- **Description**: 把一本书蒸馏成一组可执行的 Agent Skills
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-20
- **Last Updated**: 2026-06-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Cangjie Skill

把一本书蒸馏成一组可执行的 Agent Skills。

## 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++ 这个名字拆开看：
- **RIA**：来自赵周《这样读书就够了》的便签拆书法（Reading / Interpretation / Appropriation）
- **TV**：Triple Verification，三重验证
- **++**：面向 agent 执行的扩展——E（Execution 可执行步骤）+ B（Boundary 边界）

## 效果示例

### 示例 1：从一本书到一套 skill 工具包

**用户需求**

"我想把一本书里的核心方法论抽成可复用的 AI skills，而不是只做读书摘要。"

**cangjie-skill 如何判断**

- 先看源材料是否存在可重复调用的方法论单元
- 再区分哪些内容适合做独立 skill，哪些只适合做候选或背景
- 最后输出结构化 skill 仓库，而不是一篇总结文章

**最终输出示例**

> 输出将不是一个单文件摘要，而是一个多 skill 仓库：包含 `BOOK_OVERVIEW.md` 作为全局理解，`INDEX.md` 作为技能地图，若干 `*/SKILL.md` 作为独立模块，以及 `test-prompts.json` 用于验证触发场景。

### 示例 2：不是压缩，是结构化复用

**用户需求**

"我不希望这本书只变成一个很长的说明文，我想要可以在 agent 里复用的技能包。"

**cangjie-skill 如何判断**

- 判断目标不是内容总结，而是结构化复用
- 优先生成可触发、可组合、可测试的 skill 单元
- 对没有独立价值的内容进行淘汰，不强行保留

**最终输出示例**

> 系统会把内容拆成多个带触发条件、适用边界、使用方式和关联关系的 skills，而不是把整本书压缩成一篇泛化总结。

## 已生成的 skill packs

| 仓库 | 来源 | Skills 数 |
|------|------|-----------|
| [buffett-letters-skill](https://github.com/kangarooking/buffett-letters-skill) | 巴菲特致股东的信（1957-2023） | 20 |
| [cognitive-dividend-skill](https://github.com/kangarooking/cognitive-dividend-skill) | 《认知红利》 | 15 |
| [duan-yongping-skill](https://github.com/kangarooking/duan-yongping-skill) | 段永平投资问答录（商业逻辑+投资逻辑） | 15 |
| [poor-charlies-almanack-skill](https://github.com/kangarooking/poor-charlies-almanack-skill) | 《穷查理宝典》 | 12 |
| [no-rules-rules-skill](https://github.com/kangarooking/no-rules-rules-skill) | 《不拘一格：网飞的自由与责任工作法》 | 10 |
| [huangdi-neijing-skill](https://github.com/kangarooking/huangdi-neijing-skill) | 《黄帝内经》（素问+灵枢） | 22 |

后续计划蒸馏更多高价值书籍。候选书单包括但不限于：毛选、君主论。

## 仓库结构

```text
cangjie-skill/
├── README.md              ← 你正在看的
├── README.en.md           ← English version
├── README.ja.md           ← 日本語版
├── LICENSE                ← MIT
├── SKILL.md               ← 元 skill 定义（book2skill 的完整执行规范）
├── methodology/           ← RIA-TV++ 各阶段的方法论文档
├── extractors/            ← 5 个并行提取器的 prompt 定义
└── templates/             ← SKILL.md / INDEX.md / BOOK_OVERVIEW.md 模板
```

## 生态

cangjie-skill 是一个更大的 skill 生态的一部分：

- [nuwa-skill](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill) — 蒸馏人（思维方式、表达 DNA）
- **cangjie-skill**（本仓库）— 蒸馏书（方法论、框架、原则）
- [darwin-skill](https://github.com/alchaincyf/darwin-skill) — 进化任意 skill

三者咬合：nuwa 蒸馏人，cangjie 蒸馏书，darwin 让它们持续进化。

## More Skills

- [Buffett Letters Skill](https://github.com/kangarooking/buffett-letters-skill) — 巴菲特 60+ 年致股东信的 20 个投资判断 skill
- [Poor Charlie's Almanack Skill](https://github.com/kangarooking/poor-charlies-almanack-skill) — 查理·芒格核心思维方法的 12 个决策与判断 skill
- [No Rules Rules Skill](https://github.com/kangarooking/no-rules-rules-skill) — 网飞自由与责任文化的 10 个组织设计 skill
- [Cognitive Dividend Skill](https://github.com/kangarooking/cognitive-dividend-skill) — 《认知红利》思维升级的 15 个认知工具 skill
- [Duan Yongping Skill](https://github.com/kangarooking/duan-yongping-skill) — 段永平投资问答录的 15 个商业与投资 skill
- [Huangdi Neijing Skill](https://github.com/kangarooking/huangdi-neijing-skill) — 《黄帝内经》素问12+灵枢10共22个思维方法 skill

## 关于作者

**袋鼠帝 kangarooking** — AI 博主，独立开发者。AI Top 公众号「袋鼠帝 AI 客栈」主理人

火山引擎领航 KOL，百度千帆开发者大使，GLM 布道师，Trae 昆明第一任 Fellow

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![](https://raw.githubusercontent.com/kangarooking/cangjie-skill/main/assets/kangarooking-gzh.png)

## License

MIT. See [LICENSE](./LICENSE).