開源「倉頡.Skill」，你現(xiàn)在可以蒸餾任何書！

怎么在一年內(nèi)賺到1000萬？

如果這個(gè)問題直接丟給AI，它大概率會(huì)給出正確的廢話

按理說AI在訓(xùn)練的時(shí)候已經(jīng)把各種經(jīng)典名著都訓(xùn)練進(jìn)去了，但是卻用不上來，總是說一堆看似正確的廢話。它說的每個(gè)字都對(duì)，但好像就是...沒用。

我最近讀了一本書叫《認(rèn)知紅利》。

講認(rèn)知升級(jí)、講時(shí)間商人、講透析三棱鏡...全書讀完，筆記做了，金句劃了一堆。

合上書那一刻，覺得自己升級(jí)了，又變強(qiáng)了。

然后過了兩周，當(dāng)我想用書中的方法論去解決一些實(shí)際問題的時(shí)候，又突然感覺好模糊，那個(gè)記憶在你腦海中，但就是抓不住。這時(shí)我要重新打開那本書，花不少時(shí)間去翻找對(duì)應(yīng)的方法論。

好像我跟AI一樣，都看過不少書，但就是用不上來。

你的書架上，是不是也躺著幾本讀完但用不起來的書？段永平、查理·芒格、巴菲特…道理都懂，但真到做決策的時(shí)候，那些框架就像從來沒出現(xiàn)過。

關(guān)于這個(gè)問題，我以前想的是多讀幾遍，然后要有意識(shí)的使用起來。

直到最近，我看我有了新的想法。

最近 skill 非常火嘛。特別是有人把同事蒸餾成 skill：人離職了，但他的經(jīng)驗(yàn)、做事方式、甚至說話的語氣，都被固化成了一個(gè) AI 可以調(diào)用的skill，繼續(xù)干活

然后@花生又做了一個(gè)女媧skill

主打一個(gè)你想蒸餾的何必是同事，直接蒸餾這個(gè)世界上各個(gè)領(lǐng)域最強(qiáng)的那一批人，比如馬斯克，芒格，巴菲特等等...

很有意思。但我想了一下：

我們可以蒸餾一個(gè)人，為什么不蒸餾他花了大量時(shí)間寫的書呢？

書是一個(gè)人花了大量時(shí)間沉淀下來的深度思考，是他反復(fù)推敲，實(shí)戰(zhàn)沉淀下來的精華。

蒸餾大佬們寫的書，你能拿到他們的方法論，那是真正可落地的驗(yàn)證過的經(jīng)驗(yàn)。

于是我決定干一件事：做一個(gè)能蒸餾任何書的 skill，然后讓Agent幫我們把這些知識(shí)用起來！

于是倉頡.Skill就這么誕生了

https://github.com/kangarooking/cangjie-skill

倉頡.Skill不是做摘要，不是做讀書筆記。而是讓 AI 真正把書里的方法論學(xué)會(huì)，在你遇到對(duì)應(yīng)問題的時(shí)候，自動(dòng)調(diào)用對(duì)的框架，給你可落地執(zhí)行的步驟。

目前我已經(jīng)蒸餾了好幾本書：

《認(rèn)知紅利》、《窮查理寶典》、《大道：段永平投資問答錄》、《不拘一格：網(wǎng)飛的自由與責(zé)任工作法》、《巴菲特致股東的信（1957-2024）》

從巴菲特致股東的信中蒸餾出來了整整20個(gè)Skill：

倉頡.Skill的誕生

倉頡.Skill是我用純血版的 Claude Code + Opus 4.6打造的。

我跟它一起設(shè)計(jì)了這套蒸餾體系。

不得不說，CC + Opus確實(shí)

它理解了一件很關(guān)鍵的事：蒸餾書不是做摘要。

產(chǎn)出的東西必須是 Agent 能在真實(shí)場景下自動(dòng)調(diào)用的，有觸發(fā)條件、有執(zhí)行步驟、有邊界限制、有質(zhì)量驗(yàn)證。

它幫我設(shè)計(jì)了一套完整的六階段蒸餾SOP：

整書理解、五個(gè) Agent 并行提取、三重驗(yàn)證篩選、skill 構(gòu)造、關(guān)系鏈接、壓力測試。

六階段流水線具體是這樣的：

1.整書理解。不是上來就摘金句，而是先把整本書的骨架讀清楚——主旨是什么、論證鏈怎么走、關(guān)鍵術(shù)語作者怎么用的、作者有什么盲點(diǎn)。

2.五個(gè) Agent 并行提取。同時(shí)從五個(gè)角度掃描全文：一個(gè)找框架，一個(gè)找原則，一個(gè)找案例，一個(gè)找反例，一個(gè)建術(shù)語詞典。獨(dú)立工作，互不干擾。

3.三重驗(yàn)證：每個(gè)候選單元都要過三關(guān)：跨域驗(yàn)證、預(yù)測力測試、獨(dú)特性檢驗(yàn)。通不過就淘汰，寧缺毋濫。

4.構(gòu)造 skill。關(guān)鍵是設(shè)計(jì)觸發(fā)條件——什么場景下自動(dòng)激活，什么時(shí)候不該用。這一步最難，也最決定 skill 到底有沒有用。

5.鏈接。找出 skill 之間的依賴、對(duì)比、組合關(guān)系，形成知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。

6.壓力測試。包括誘餌測試--故意給不該觸發(fā)的場景，看 skill 忍不忍得住。

下面左圖是原始版SOP，右圖是借鑒nuwa skill后的升級(jí)版SOP

這套流程跑完，一本書會(huì)被蒸餾成一套Agent Skills，包含幾個(gè)甚至幾十個(gè)原子化的 Skill（取決于書的知識(shí)密度）。每一個(gè)Skill都能獨(dú)立被調(diào)用，都有明確的適用場景和邊界。

化學(xué)里有個(gè)概念叫精餾：就是把混合物按沸點(diǎn)分離成不同的純凈組分。

知識(shí)精餾做的事一樣：按"框架 / 原則 / 案例 / 反例 / 術(shù)語"五個(gè)維度，把書里的知識(shí)分離成不同類型的純凈組分，然后只把真正有用的提純成可執(zhí)行的 skill。

所以我把倉頡.Skill用的蒸餾方法稱為：知識(shí)精餾

為什么叫倉頡.Skill？

這個(gè) skill 需要一個(gè)名字。

我想到了倉頡。

傳說倉頡觀鳥跡獸紋，從大自然的萬千信息中提煉出可復(fù)用的符號(hào)。于是人類有了文字，知識(shí)第一次可以被記錄和傳播。

倉頡.skill 做的事本質(zhì)上一樣：從書本的萬千文字中，提煉出可被 Agent 使用的 skill。

倉頡讓知識(shí)能被記錄。

倉頡.Skill讓知識(shí)能被Agent執(zhí)行。

英文名就叫 cangjie-skill。

知識(shí)精餾效果

skill 造好了，我拿來蒸餾的第一本書，就是那本剛讀完不久讀的《認(rèn)知紅利》。

我最開始是準(zhǔn)備使用Claude Code + Claude Opus4.6來進(jìn)行蒸餾的

但是一跑起來，我就發(fā)現(xiàn)倉頡.Skill簡直是個(gè)Token炸彈！

瞬間把我的Claude Pro干到了限額

說實(shí)話，Claude Pro額度是真不夠用，用來跑CC的話根本不夠看，三下五除二就觸發(fā)限額了..

不得已，這次直接下血本，上了Claude Max

上完Claude Max之后，我又讓它繼續(xù)蒸餾了，但很快又被勸退了，那個(gè)token消耗量猛猛漲，很快就超了10萬token?♂?

我趕緊叫停

于是，我換成了更高性價(jià)比的組合Claude Code + GLM-5.1

不得不說，智譜的Coding Plan還是香，我隨便跑，都沒有達(dá)到限額。

五個(gè) Agent 先并行掃描全文。然后一個(gè)找思維框架，一個(gè)找原則，一個(gè)找作者案例，一個(gè)找反面教訓(xùn)，一個(gè)建概念詞典。各自獨(dú)立工作，互不干擾。

提取完一共拿到 22 個(gè)候選單元。然后過三重驗(yàn)證--跨域驗(yàn)證、預(yù)測力測試、獨(dú)特性檢驗(yàn)。沒通過的直接淘汰。

最終篩下來15個(gè)可執(zhí)行的 skill，每一個(gè)都有明確的觸發(fā)場景、執(zhí)行步驟、和邊界限制。

然后，我重新開了一個(gè)CC窗口，問了一個(gè)問題。

怎么在一年內(nèi)賺到 1000 萬？（當(dāng)然我還補(bǔ)充了一些我的信息）

這次完全不一樣，AI終于沒有給正確的廢話

它調(diào)用了《認(rèn)知紅利》里的好幾個(gè)方法論框架。

給了非常實(shí)用的建議，總結(jié)下來就是需要批發(fā)時(shí)間，設(shè)計(jì)增強(qiáng)循環(huán)，打造復(fù)利飛輪。

還有一些細(xì)節(jié)沒有截圖放出來

它還推薦了我去賣課，還得是賣課

多維能力模型：幫我找到了可以組合的能力維度，指出哪些組合能打造出市場稀缺性。

一步步推導(dǎo)，最后給出了大方向和具體的行動(dòng)路徑。

求之于勢，不責(zé)于人

我當(dāng)時(shí)的感覺很難形容。

不是說這個(gè)方案一定能讓我賺到 1000 萬。而是我感受到，書里的知識(shí)真的被"用"起來了。如果繼續(xù)，我還能跟它討論更多落地的細(xì)節(jié)。

同一本《認(rèn)知紅利》，讀完的時(shí)候我覺得非常有道理。蒸餾成 skill 之后，AI 替我把這些方法論變成了行動(dòng)路徑。

這一刻我非常興奮，倉頡.Skill 是有用的。

大家伙可能會(huì)有疑問：

把書丟進(jìn)知識(shí)庫用 RAG 不就行了？干嘛搞這么復(fù)雜？

這個(gè)問題我認(rèn)真想過，答案是：不行。

RAG 的本質(zhì)是檢索。你問一個(gè)問題，它去知識(shí)庫里找最相關(guān)的原文片段，拼給你看。

問題在哪？

你得知道該問什么，比如幫我找到xxx框架，然后解決xxx問題

如果你不知道該怎么問，RAG 幫不了你。它不會(huì)知道"哦，你現(xiàn)在遇到的這個(gè)問題，其實(shí)書里有有好幾個(gè)框架可以用"。

Skill 不一樣。每個(gè) skill 都有觸發(fā)條件--當(dāng)你遇到某類問題、說出某類話時(shí)，它會(huì)自動(dòng)激活（會(huì)自動(dòng)匹配多個(gè)方法論）。你不需要記得書里有哪些方法論，AI 替你記著，替你在對(duì)的時(shí)刻拿出來用。

另外，RAG 沒有質(zhì)量檢查，什么內(nèi)容都可以往里塞。倉頡.skill 有三重驗(yàn)證：跨域驗(yàn)證（這個(gè)方法論在書里至少兩個(gè)獨(dú)立場景出現(xiàn)過嗎？）、預(yù)測力測試（能用它推導(dǎo)出書里沒直接討論的問題嗎？）、獨(dú)特性檢驗(yàn)（是不是任何人都能說出來的常識(shí)？）。通不過的直接淘汰。

還有誘餌測試：故意給不該觸發(fā)的場景，看 skill 會(huì)不會(huì)亂調(diào)用。這一步很關(guān)鍵，因?yàn)橐粋€(gè)沒有邊界的 skill，用錯(cuò)的時(shí)候反而幫倒忙。

并且RAG很重，Skill則比較輕量，用起來更方便

本質(zhì)上RAG還是幫你記知識(shí)，而不是運(yùn)用知識(shí)

說到這里，不得不提 Andrej Karpathy 最近分享的一個(gè)思路。

LLM Knowledge Base（LLM Wiki）

他說他現(xiàn)在大量用 LLM 來構(gòu)建個(gè)人知識(shí)庫：把原始資料索引到一個(gè)目錄里，讓 LLM "編譯"成一個(gè) wiki，然后對(duì)這個(gè) wiki 做 Q&A，產(chǎn)出的結(jié)果再回填到 wiki 里，持續(xù)增強(qiáng)。

這個(gè)思路很棒。倉頡.Skill 的流程也吸收了他的核心思想：先讓 AI 深度閱讀、結(jié)構(gòu)化整理、建立索引、維護(hù)一致性。

這些在階段 0（整書理解）和階段 1（并行提取）里都有直接體現(xiàn)。

但 倉頡.Skill 的知識(shí)精餾在這個(gè)基礎(chǔ)上多走了幾步。

Karpathy 的方案是把知識(shí)編譯成 wiki，等著你去查它。倉頡.Skill 是把知識(shí)提純成 Skill，該用的時(shí)候它主動(dòng)跳出來。

一個(gè)解決"知識(shí)管理"問題，一個(gè)試圖解決"知識(shí)運(yùn)用"問題。

《認(rèn)知紅利》之后，我又蒸餾了另外五本。

說實(shí)話，過程沒有那么迅速。

窮查理寶典那本書，GLM-5.1 硬是跑了一個(gè)半小時(shí)，才全部干完了。

不過，一個(gè)半小時(shí)蒸餾查理·芒格的思維精華，還能運(yùn)用起來，這個(gè)投入產(chǎn)出比，我覺得非常值。

另外一個(gè)讓我覺得值得做的事情：每個(gè)蒸餾出來的 skill 都自帶測試用例，格式兼容 darwin-skill（達(dá)爾文.Skill）。

darwin-skill 是一個(gè)專門用來自動(dòng)進(jìn)化 skill 的工具--你把 skill 喂給它，它會(huì)自動(dòng)評(píng)估、改進(jìn)、測試，分?jǐn)?shù)只升不降。

也就是說，這些蒸餾出來的 skill 不是靜態(tài)的。可以試著用darwin-skill讓它們越來越強(qiáng)。

蒸餾到第三本的時(shí)候，我意識(shí)到一件事。

一個(gè)人蒸餾不完人類所有的好書。

《資治通鑒》、《國富論》、《原則》、《反脆弱》、《孫子兵法》、《思考，快與慢》、《高情商》……值得蒸餾的經(jīng)典太多了。

所以我把所有東西都開源到了 GitHub。

倉頡.Skill 本體：

https://github.com/kangarooking/cangjie-skill

使用方式是：把地址丟給你的Agent，讓它幫你安裝這個(gè)skill即可。

蒸餾好的書本 skill：

巴菲特致股東的信：

https://github.com/kangarooking/buffett-letters-skill

窮查理寶典：

https://github.com/kangarooking/poor-charlies-almanack-skill

不拘一格：

https://github.com/kangarooking/no-rules-rules-skill

任何人都可以直接用蒸餾好的 Skill，也可以用 倉頡.Skill 蒸餾自己想蒸餾的書，還可以把成果分享出來。

另外，不是所有書都適合蒸餾。方法論密度高的書效果最好，金句散文類的出來效果一般。

以及token 消耗確實(shí)大，推薦使用國內(nèi)的Coding Plan套餐，GLM-5.1長任務(wù)表現(xiàn)很棒，非常適合作為執(zhí)行這項(xiàng)蒸餾任務(wù)。

「最后」

蒸餾不是讓AI替你讀書。

我覺得蒸餾一本書之前，最好是看過一遍。

不然你不知道哪些方法論是你看中的，哪些重點(diǎn)沒被照顧到。蒸餾的過程中你是要參與判斷的，這樣蒸餾出來的效果會(huì)更好。

另外，就算 AI 通過 skill 給出了建議，你也得有足夠的認(rèn)知水平去判斷：這個(gè)方向?qū)Σ粚?duì)？能不能執(zhí)行？效果好不好？

AI 時(shí)代，人的判斷力和自身的知識(shí)水平息息相關(guān)。

AI 越強(qiáng)，對(duì)你的要求其實(shí)越高。因?yàn)樗芙o你更多選項(xiàng)、更復(fù)雜的分析，但選哪個(gè)、信哪個(gè)、執(zhí)行哪個(gè) 是你的事。

而且，蒸餾和運(yùn)用的過程，本身就是一種加速學(xué)習(xí)。你在蒸餾中會(huì)重新審視書里的知識(shí)，在使用 skill 建議的時(shí)候會(huì)進(jìn)一步思考。這個(gè)過程比單純讀一遍書的吸收率要高得多。

所以不要覺得有了 AI 就可以不看書、不思考了。

AI 是輔助工具，核心永遠(yuǎn)是人。持續(xù)提升自己，無限進(jìn)步。

如果你來蒸餾一本書，你會(huì)選哪本？

我選了五本，但還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

好在這件事不用一個(gè)人干了。

歡迎來蒸餾你的書～

我是袋鼠帝，一個(gè)致力于幫你把AI變成生產(chǎn)力的博主。我們下期見～

能看到這里的都是鳳毛麟角的存在！

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