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perspective-distiller

Skill29 starsChanged 7 months agoMITView on GitHub

Distill a public figure, creator, thinker, operator, or theme into a reusable Chinese perspective skill. Use when Codex needs to research how someone thinks instead of merely what they said: gather primary materials, run six research lanes, extract mental models and decision heuristics with validation, preserve tensions and limits, and generate or update a self-contained perspective-skill folder.

The file

Files
SKILL.md

Perspective Distiller

Overview

把一个人或一个主题蒸成一套可运行的认知视角。

核心不是模仿口气,而是提炼:

  • 他怎么想
  • 他怎么判断
  • 他怎么表达
  • 他绝对不做什么
  • 他在哪些地方不该被假装“完整复刻”

最终目标不是一篇人物介绍,而是一个可复用的视角 Skill 包。

Quick Start

  1. 先判断目标是人物还是主题。
  2. 锁定用途:顾问型、角色型,还是研究沉淀型。
  3. 优先吃用户提供的一手素材,再补公开资料。
  4. 按六路研究工作流收集证据。
  5. 只把通过验证的内容升级为核心心智模型。
  6. 生成自包含 Skill 包,并跑质量检查。

如果材料太薄,不要硬蒸。

Default Contract

默认采用以下约定,除非用户另有说明:

  • 输出语言:中文
  • 信息边界:公开信息 + 用户明确提供的一手材料
  • 输出形态:一个自包含 Skill 目录
  • 默认模式:顾问型视角优先,角色表演其次
  • 默认研究策略:本地材料优先,原始来源优先,低质量二手材料只作线索

Workflow

Step 0: Scope the Distillation

先判断:

  • 目标是人物还是主题
  • 是新建还是更新
  • 是否有本地素材
  • 用户想要的是:
    • advisor-first
    • role-first
    • research-only

如果目标过于模糊,先把对象与用途说清楚,再进入采集。

Step 1: Set Up the Target Skill Folder

默认在当前工作区创建或更新:

skills/<target-slug>/
├── SKILL.md
├── references/
│   └── research/
└── assets/ (optional)

若用户给了已有目录,则在原目录上更新,不要另起炉灶。

完整结构要求见 references/output-contract.md。

Step 2: Run the Six Research Lanes

按六路研究工作流收集信息:

  1. writings
  2. conversations
  3. expression DNA
  4. external views
  5. decision records
  6. timeline and recent updates

工具和策略允许时可以并行;否则顺序跑完也可以,但不要跳 lane。

详细规则见 references/research-lanes.md。

Step 3: Extract the Cognitive Operating System

对研究材料做五层提炼:

  • core mental models
  • decision heuristics
  • expression DNA
  • anti-patterns / values
  • honest boundary

只有通过验证的内容才能进入核心心智模型。

详细方法见 references/extraction-framework.md。

Step 4: Build the Perspective Skill

用 assets/perspective-skill-template.md 组装最终 Skill。

默认要求:

  • 3-7 个核心心智模型
  • 5-10 条决策启发式
  • 明确的表达 DNA
  • 可见的张力与矛盾
  • 明确的诚实边界
  • 附录保留研究来源

Step 5: Validate Before Delivery

优先做两层验证:

  1. 结构验证:字段是否完整、数量是否合理、边界是否清楚
  2. 视角验证:是否真的像这个人的认知框架,而不是名句拼贴

可用 scripts/quality_check.py 做快速结构检查。

如果用户提供了字幕文件或下载后的 SRT/VTT,可用 scripts/srt_to_transcript.py 先清洗为可读 transcript。

Output Format

默认交付一个自包含 Skill 包,并在回复里说明:

  • 目标对象与模式
  • 主要来源类型
  • 提炼出的核心模型数
  • 是否保留了主要张力与边界
  • 还缺什么信息

Hard Rules

Do not:

  • 把人物语录堆成一个 Skill
  • 用单一来源硬凑完整认知系统
  • 把低可信二手材料写成事实
  • 抹平明显矛盾
  • 假装这个 Skill 能替代真人本人
  • 为了“像”而过度模仿表层口癖

Always:

  • 优先原始材料
  • 区分事实、引述、外部观察和推断
  • 保留张力、演化和信息不足
  • 让结果目录自包含
  • 写清楚诚实边界

Resource Map

  • references/extraction-framework.md
    • 读这个文件来判断什么才算真正的心智模型、如何处理矛盾、如何标注置信度。
  • references/research-lanes.md
    • 读这个文件来安排六路研究、选择信源、处理本地素材优先模式。
  • references/output-contract.md
    • 读这个文件来确定目标 Skill 的目录结构、章节契约和 advisor/role 模式差异。
  • assets/perspective-skill-template.md
    • 最终 Perspective Skill 的模板。
  • assets/research-dossier-template.md
    • 六路调研文件的记录模板。
  • scripts/srt_to_transcript.py
    • SRT/VTT 转 transcript 的辅助脚本。
  • scripts/quality_check.py
    • 快速质量检查脚本。

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