项目简介
Cangjie Skill 通过 RIA-TV++ 流水线，把书籍、视频转写、播客等高价值内容蒸馏成结构化、可调用的 AI Agent 技能。包含并行提取、三重验证、压力测试与知识链接，产出可安装到 Claude Code / Cursor 的技能包，让知识真正可被复用。
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\n\n# Cangjie Skill\n\n### 把书、长视频、播客里的方法论，蒸馏成可调用的 AI Skills\n\n[](./LICENSE)\n[](./SKILL.md)\n[](https://github.com/openclaw/openclaw)\n[](https://code.claude.com/)\n\n**读完、看完、听完之后，带走一套能调用的方法论。**\n\n\n\n## 为什么做这件事\n\n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。\n\n蒸馏人很有价值——nuwa-skill 已经证明了这一点。而蒸馏人**系统性表达过的内容**，则是另一个维度的补充：一本书、一场长访谈、一期播客、一个 B 站或 YouTube 长视频，都可能沉淀了作者花很长时间打磨出来的方法论。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。\n\n而且还有一个真实的痛点：你可能看了很多书、收藏了很多视频、听过很多播客，但就是运用不起来。尤其是各大平台每天都有大量干货长视频，时效性很强，内容又很长；它们往往不可能已经被 AI 训练过，也很难靠一次观看完整吸收。把这些内容蒸馏成 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、收藏夹或稍后再看列表里落灰。\n\n所以 cangjie-skill 的目标很明确：**蒸馏所有值得蒸馏的高价值内容**。它不只适用于书，也适用于有字幕/转写文本的视频、播客、访谈、演讲、课程、长文和资料集。只要内容里存在可抽取、可验证、可迁移的方法论，就可以用 cangjie-skill 把它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。\n\n如果要蒸馏视频内容，建议搭配 [video-downloader](https://github.com/kangarooking/kangarooking-skills/tree/main/video-downloader) skill 一起使用：先用它下载视频、提取字幕/音频转写和关键素材，再把得到的文本内容交给 cangjie-skill 做方法论抽取、skill 化和压力测试。\n\n## 它解决了什么问题\n\n- 看了很多书、视频、播客但用不起来——知识停留在"看过/听过/收藏过"层面，无法在真实决策中被调用\n- 摘要、笔记、字幕整理只是压缩，不是结构化复用——读完/看完还是不知道"什么时候该用什么"\n- 高价值内容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\n- 现有的阅读/观看/听课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消费的蒸馏方法\n\n## 它是怎么工作的\n\ncangjie-skill 使用 **RIA-TV++** 流水线，把书籍、视频转写、播客文字稿、访谈记录等原始文本变成一组结构化的 skill。整个过程分七个阶段：\n\n1. **整体内容理解（Adler 分析）**——借鉴 Mortimer Adler 的分析阅读法，对整份内容做结构、解释、批判、应用四步拆解，产出 `BOOK_OVERVIEW.md`\n2. **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\n3. **三重验证筛选**——每个候选必须通过三项检验：原内容中至少有 2 处独立佐证（跨域）、能回答内容里未明说的新问题（预测力）、不是常识（独特性）。通过率通常只有 25-50%\n4. **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\n5. **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\n6. **压力测试**——为每个 skill 设计包含诱饵题的测试用例（含跨 skill 混淆测试），未通过的回炉重做\n7. **交付**——生成面向读者的 `DIGEST.md`