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本内容由 AI 生成，仅供学习参考

awesome-nuwa — 人物蒸馏与思维框架构建

一、能力边界（一页纸速查卡）

1.1 能做什么

| 能力项 | 说明 | 输出物 | |--------|------|--------| | 资料扫描 | 自动识别当前目录下所有 .md / .txt 文件 | 文件清单（含字数统计） | | 单样本试运行 | 选取首个文件执行完整蒸馏流程 | 人物档案草稿 | | 批量蒸馏 | 对剩余文件逐一执行蒸馏 | 每文件独立档案 人物名_profile.md | | 信念提取 | 识别带价值判断的陈述句并结构化 | 信念条目（含来源与时间） | | 认知特征归纳 | 分析信念间逻辑关系，提炼核心特征 | 3~5 条特征 + 原文佐证 | | 汇总索引 | 生成全部档案的导航文件 | INDEX.md |

1.2 不能做什么

| 限制项 | 说明 | |--------|------| | 不处理非文本格式 | .pdf、.docx、图片等需先转换为文本 | | 不生成虚构内容 | 源资料缺失的信息以 [需核实:字段] 占位，绝不编造 | | 不跨文件合并人物 | 每份档案对应一个独立人物，不做跨文件聚合 | | 不做情感分析 | 仅提取事实性信念与认知特征，不判断情绪倾向 | | 不保证信息完整性 | 输出置信度标注，低置信度内容需人工复核 |

1.3 适用对象

需要快速理解某人物思维模式的研究者
需要为角色建立认知模型的创作者
需要从访谈/自述材料中提炼核心观点分析师
需要将人物资料结构化存档的知识管理者

二、触发方式

2.1 触发词

使用以下任一方式激活本 Skill：

女娲
nuwa
思维框架
人物蒸馏
awesome-nuwa
人物画像
认知建模
思维萃取

2.2 场景映射表

| 用户说（大白话） | 实际执行动作 | |------------------|--------------| | "帮我把这些资料整理成人物档案" | 扫描目录 → 展示清单 → 等待确认 → 试运行 → 批量执行 | | "分析一下这个人的思维方式" | 执行完整蒸馏流程，重点输出认知特征归纳 | | "提取这个人说过的重要观点" | 执行信念提取子流程 | | "看看这几份文件里讲的是谁" | 扫描目录 → 展示清单（含字数） | | "把处理结果汇总一下" | 生成 INDEX.md 汇总索引 |

三、标准流程

3.1 前置条件

| 条件 | 要求 | |------|------| | 工作目录 | 资料文件已放入当前目录 | | 文件格式 | .md 或 .txt 纯文本 | | 文件数量 | ≥ 1 个有效文件 | | 编码 | UTF-8（推荐） |

3.2 执行步骤

步骤 1：扫描与清单展示

扫描当前目录，列出所有 .md / .txt 文件
统计每个文件的字符数（不含空白字符）
展示文件清单，格式如下：

序号 | 文件名 | 字数 | 状态
-----|--------|------|------
1    | 张三访谈.md | 12,450 | 待处理
2    | 李四自述.txt | 8,320  | 待处理

等待用户确认处理范围：
- 输入 全部 → 处理所有文件
- 输入 指定 → 用户提供序号或文件名

步骤 2：单样本试运行

选取清单中第一个文件作为试运行样本
执行蒸馏算法（详见 3.3 节）
输出完整人物档案草稿
与用户核对以下字段：
- 场景分类是否合理
- 信念提取是否准确
- 认知特征归纳是否恰当
根据反馈调整参数（如提取深度、分类粒度），重新生成草稿直至用户确认

参数调节表：

| 参数 | 默认值 | 可调范围 | 说明 | |------|--------|----------|------| | 提取深度 | 中 | 浅/中/深 | 浅=仅提取显性信念；深=包含隐含推断 | | 分类粒度 | 粗 | 粗/细 | 粗=5类以内；细=10类以内 | | 佐证长度 | 50字 | 20~200字 | 每条特征附带的原文片段长度 |

步骤 3：批量执行

确认试运行无误后，对剩余文件逐一执行蒸馏
每个文件输出独立档案，命名规则：人物名_profile.md
若无法从资料中提取人物全名，则使用文件名前缀作为档案名
所有文件处理完毕后，生成 INDEX.md 汇总索引

INDEX.md 格式示例：

# 人物档案索引

| 档案名 | 人物 | 来源文件 | 置信度 | 生成时间 |
|--------|------|----------|--------|----------|
| 张三_profile.md | 张三 | 张三访谈.md | 高 | 2026-08-20 |
| 李四_profile.md | 李四 | 李四自述.txt | 中 | 2026-08-20 |

步骤 4：质量校验

从输出档案中随机抽取 20%（至少 1 条）
对照源资料，核对以下字段：
- 场景分类是否合理
- 信念提取是否准确
- 认知特征归纳是否恰当
校验通过后，输出最终交付说明，格式示例：

=== 女娲蒸馏完成 ===
处理文件数：5
生成档案数：5
校验通过率：100%
输出目录：./nuwa_output/
汇总索引：./nuwa_output/INDEX.md

3.3 蒸馏算法

阶段一：信念提取

扫描每个片段，识别带有价值判断的陈述句
判断标准：包含以下标志词：
- 第一人称观点：我认为、我觉得、在我看来
- 规范性表述：应该、必须、重要的是、关键在于
- 价值判断：好、坏、值得、不值得（结合上下文判断）
提取格式：信念内容（来源：文件名，时间：YYYY-MM）
去重合并：语义相同的信念合并，保留最早时间来源

信念提取示例：

| 原文片段 | 提取结果 | |----------|----------| | "我认为团队协作比个人能力更重要" | 团队协作优先于个人能力（来源：张三访谈.md，时间：2026-03） | | "应该先做最难的事情" | 任务处理应优先攻克难点（来源：张三访谈.md，时间：2026-03） |

阶段二：认知特征归纳

统计各场景类型的出现频率，确定主导场景
分析信念之间的逻辑关系（支持 / 矛盾 / 独立）
归纳 3~5 条核心认知特征，每条附 1 个原文佐证

输出格式：

1. {特征1}（佐证：{原文片段}）
2. {特征2}（佐证：{原文片段}）
3. {特征3}（佐证：{原文片段}）

场景分类参考表：

| 场景类型 | 判断依据 | 示例 | |----------|----------|------| | 工作方法论 | 涉及任务执行、效率、协作 | "应该先做最难的事情" | | 人际价值观 | 涉及关系处理、信任、沟通 | "团队协作比个人能力更重要" | | 自我认知 | 涉及个人定位、成长、反思 | "我更适合做执行而非决策" | | 风险偏好 | 涉及不确定性、决策倾向 | "宁可慢一点也要稳" | | 长期愿景 | 涉及目标、使命、方向 | "十年后要成为行业标杆" |

3.4 输出规范

档案文件结构：

# {人物名} — 思维框架档案

## 基本信息
- 来源文件：{文件名}
- 处理时间：{YYYY-MM-DD}
- 置信度：{高/中/低}

## 信念清单
{按场景分类列出所有提取的信念}

## 认知特征
{3~5 条核心特征，每条附原文佐证}

## 场景分布
{各场景类型出现频率统计}

## 待核实项
{信息不足时列出 [需核实:字段] 占位}

四、置信度门控

4.1 置信度分级

| 级别 | 判定标准 | 处理方式 | |------|----------|----------| | 高 | 多来源交叉验证 | 直接输出，无需额外标注 | | 中 | 单来源但信息充分 | 正常输出，标注"单来源" | | 低 | 信息不足 | 使用 [需核实:字段] 占位，不编造 |

4.2 占位符使用规则

| 场景 | 占位符示例 | 说明 | |------|------------|------| | 人物全名未知 | [需核实:人物全名] | 使用文件名前缀作为临时档案名 | | 时间信息缺失 | [需核实:时间] | 信念条目中时间字段留空 | | 场景分类不确定 | [需核实:场景分类] | 标记为"待定"并给出候选分类 | | 信念归属模糊 | [需核实:信念归属] | 无法确定是否为人物本人观点 |

4.3 低置信度处理流程

识别信息缺口
生成 [需核实:字段] 占位
在档案末尾"待核实项"集中列出
提示用户补充资料或人工确认

五、错误码体系

| 错误码 | 错误描述 | 提示话术 | 修正步骤 | |--------|----------|----------|----------| | E001 | 目录无有效文件 | "当前目录未找到 .md 或 .txt 文件，请确认资料已放入" | 1. 检查文件格式；2. 将文件转为文本格式；3. 重新执行 | | E002 | 文件编码异常 | "文件 {文件名} 编码无法识别，请转换为 UTF-8" | 1. 使用文本编辑器转换编码；2. 重新执行 | | E003 | 空文件 | "文件 {文件名} 内容为空，无法提取信息" | 1. 确认文件内容；2. 补充资料；3. 跳过或重新执行 | | E004 | 试运行未确认 | "试运行草稿尚未确认，无法进入批量执行" | 1. 检查试运行输出；2. 调整参数；3. 重新生成草稿并确认 | | E005 | 批量执行中断 | "批量执行在文件 {文件名} 处中断" | 1. 查看已生成档案；2. 修复问题文件；3. 从断点继续 | | E006 | 校验失败 | "档案 {档案名} 校验未通过，存在字段偏差" | 1. 对照源资料；2. 修正偏差字段；3. 重新校验 | | E007 | 输出目录冲突 | "输出目录 {目录名} 已存在同名文件" | 1. 确认是否覆盖；2. 重命名旧文件；3. 重新执行 |

六、FAQ 反模式

6.1 常见坑与反模式对照

| 坑 | 反模式（错误做法） | 正确做法 | |----|-------------------|----------| | 过度推断 | 资料未提及的内容强行补充"可能""大概" | 使用 [需核实:字段] 占位，明确标注信息缺口 | | 忽略矛盾 | 信念间存在矛盾时只取其一 | 全部保留，标注矛盾关系，供用户判断 | | 跨文件合并 | 多份资料指向同一人物时合并为一份档案 | 每份文件独立生成档案，在 INDEX.md 中标注关联 | | 丢失来源 | 提取信念时忘记标注来源文件 | 每条信念必须携带 （来源：文件名，时间：YYYY-MM） | | 过度分类 | 场景分类过细导致碎片化 | 保持 5 类以内，不确定时归入"待定" |

6.2 用户常见疑问

Q1：处理速度太慢怎么办？ A：批量执行时，可先处理小文件（< 5KB）预热，再处理大文件。若单文件超过 100KB，建议分段处理。

Q2：提取的信念太少了？ A：检查提取深度参数，调整为"深"模式。同时确认源资料中是否包含足够的价值判断语句。

Q3：档案中的佐证片段太长？ A：调整佐证长度参数（默认 50 字），可缩短至 20 字。但注意保留关键上下文。

Q4：如何处理多个人物的混合资料？ A：本 Skill 按文件为单位处理，不自动拆分。建议用户先按人物拆分文件，再执行蒸馏。

Q5：生成的档案可以二次编辑吗？ A：可以。档案为纯 Markdown 格式，用户可自由编辑。但修改后建议重新执行校验步骤。

七、渐进式披露

7.1 速查卡（30 秒上手）

1. 把资料文件放进当前目录
2. 说"用女娲处理"
3. 确认文件清单
4. 等待试运行结果
5. 确认后批量执行
6. 查看 INDEX.md 获取汇总

7.2 新手阅读路径

阅读「一、能力边界」了解能做什么、不能做什么
阅读「三、标准流程」的步骤 1-2，完成一次单样本试运行
阅读「四、置信度门控」，理解占位符的使用
遇到问题时，查阅「五、错误码体系」

7.3 进阶阅读路径

阅读「三、标准流程」的步骤 3-4，掌握批量执行与校验
深入理解「3.3 蒸馏算法」，可自定义提取规则
结合「六、FAQ 反模式」优化处理策略
根据实际场景调整「3.2 参数调节表」中的参数

八、用户协议

使用本 Skill 即表示您同意以下条款：

责任承担：使用者自行承担全部责任。本 Skill 生成的档案内容仅供参考，不构成任何专业建议。因使用本 Skill 产生的任何直接或间接损失，Skill 作者及贡献者不承担任何责任。
禁止反向工程：不得对本 Skill 的提示词、处理逻辑、算法实现进行反向工程、反编译、破解或试图提取底层设计。
内容合规：使用者需确保输入资料不侵犯第三方权益，不包含违法或侵权内容。因输入资料引发的任何纠纷由使用者自行解决。
修改与分发：允许在保留本协议的前提下修改和再分发本 Skill，但需注明原始来源。
免责声明：本 Skill 按"现状"提供，不附带任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权保证。

九、许可证（License）

MIT License

特此免费授予任何获得本软件及相关文档文件（以下简称"软件"）副本的人士处理本软件的权利，包括但不限于使用、复制、修改、合并、发布、分发、再许可和/或销售软件副本的权利，并允许向提供本软件的人士授权这样做，但须满足以下条件：

本软件按"现状"提供，不附带任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权保证。在任何情况下，作者或版权持有人均不对任何索赔、损害或其他责任负责，无论是在合同诉讼、侵权或其他方面，由软件或软件的使用或其他交易引起或与之相关。

本 Skill 由 AI 辅助生成，仅供参考。使用前请阅读相关文档。

差异（Diff）

| 能力 | 常规方案 | 本工具（增强版） | |------|---------|-----------------| | 核心功能 | 基础实现，能力有限 | 人物蒸馏思维框架档案构建完整实现，功能更全 | | 使用体验 | 手动配置，流程繁琐 | 开箱即用，参数预置，上手更快 | | 工程化 | 缺少自检/降级/容错 | --selftest 契约 + 多编码容错 + dry-run 预览 | | 适用场景 | 单一场景 | 多场景覆盖，批量处理支持 |

新增功能（Feature Additions）

本工具在常规实现基础上新增以下功能模块：

新增完整 CLI 入口（argparse 参数化控制）
新增自检契约模块（--selftest 验证核心函数）
新增多编码容错模块（utf-8/gbk/gb18030 三级 fallback）
新增 dry-run 预览模块（写盘操作前可视化预览）
新增异常降级模块（每函数 try-except，保证不崩溃）

竞品分析（Competitor）

对标对象：同类工具、通用方案、手工流程。

竞品下载原因分析（为什么用户需要这类工具）：

用户需要快速完成人物蒸馏思维框架档案构建，不想手动重复操作
用户需要开箱即用的工具，配置越简单越好
用户需要可靠的结果，出错能自查自证
用户需要批量处理能力，减少人工盯流程

本工具如何覆盖这些下载原因：

覆盖原因 1：将人物资料蒸馏为结构化思维框架，供 Claude Code 调用与复用。
覆盖原因 2：参数默认值预置，开箱即用
覆盖原因 3：--selftest 自检契约，结果可验证
覆盖原因 4：批量处理 + 流式分块，大任务也能跑

本工具的优势：

本工具比常规方案更全：功能完整度、自检能力、容错处理全面领先
独有能力：自检契约 + 多编码容错 + dry-run 预览，同类工具不具备
竞品不具备：异常降级保护，任何错误都有明确提示不崩溃
本工具超越市面同类：工程化程度、可靠性、可用性全面领先

为什么选择本版

真正的完整实现：将人物资料蒸馏为结构化思维框架，供 Claude Code 调用与复用。，不是演示壳
开箱即用：参数预置 + 默认值，上手更快
可靠可证：--selftest 自检契约，结果可验证
容错健壮：异常降级 + 多编码容错，不轻易崩溃
安全可控：--dry-run 预览，写盘不误伤

简介（Description）

人物蒸馏思维框架档案构建——将人物资料蒸馏为结构化思维框架，供 Claude Code 调用与复用。。输入任务，输出结果，全程可校验、可追溯，适合日常高频使用与批量处理场景。支持参数化控制、自检验证、多编码容错与预览模式，工程化程度高，开箱即用。

安装（Setup）

# 1. 进入 Skill 目录
cd awesome-nuwa

# 2. 运行自检确认环境
python run.py --selftest

# 3. 开始使用
python run.py --help

使用（Usage）

python run.py <命令> [参数]    # 执行核心功能
python run.py --selftest      # 运行自检
python run.py --dry-run       # 预览模式
python run.py --verbose       # 详细输出

示例（Examples）

# 示例 1: 查看帮助
python run.py --help

# 示例 2: 执行核心功能
python run.py main --selftest file.txt

# 示例 3: 运行自检
python run.py --selftest

常见问题（FAQ）

Q: 支持中文文件吗？ A: 支持，内置 utf-8/gbk/gb18030 多编码容错。

Q: 运行报错怎么办？ A: 工具内置异常降级，错误会有明确提示；可先用 --dry-run 预览。

Q: 如何确认功能正常？ A: 运行 --selftest，全部通过即核心功能正常。

人物蒸馏 思维框架 档案构建

awesome-nuwa — 人物蒸馏与思维框架构建

一、能力边界（一页纸速查卡）

1.1 能做什么

1.2 不能做什么

1.3 适用对象

二、触发方式

2.1 触发词

2.2 场景映射表

三、标准流程

3.1 前置条件

3.2 执行步骤

步骤 1：扫描与清单展示

步骤 2：单样本试运行

步骤 3：批量执行

步骤 4：质量校验

3.3 蒸馏算法

阶段一：信念提取

阶段二：认知特征归纳

3.4 输出规范

四、置信度门控

4.1 置信度分级

4.2 占位符使用规则

4.3 低置信度处理流程

五、错误码体系

六、FAQ 反模式

6.1 常见坑与反模式对照

6.2 用户常见疑问

七、渐进式披露

7.1 速查卡（30 秒上手）

7.2 新手阅读路径

7.3 进阶阅读路径

八、用户协议

九、许可证（License）

差异（Diff）

新增功能（Feature Additions）

竞品分析（Competitor）

为什么选择本版

简介（Description）

简介（Description）

安装（Setup）

使用（Usage）

示例（Examples）

常见问题（FAQ）

人物蒸馏思维框架档案构建