feat: 仓颉skill(cangjie-skill)完整集成
- 下载仓颉skill全量源码(methodology/extractors/templates) - cangjie_distill.py: 知识蒸馏引擎(RIA-TV++流水线) - cangjie-skills/股票投研体系/: 已蒸馏7个skill - Phase1: A股规则/K线基础 - Phase2: MACD/KDJ/成交量 - Phase3: 三表/估值方法 - INDEX.md技能地图 下一步: Phase5模拟交易
This commit is contained in:
小唯 A06
parent
6d9892185b
commit
df7ab052d4
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@ -0,0 +1,14 @@
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# GitHub Repo Metadata
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- Repository name: `cangjie-skill`
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- Default README: `README.md`
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- Description: `A generator workflow for turning books, long videos, podcasts, and courses into reusable AI skills, with extraction, validation, templating, and skill-graph construction.`
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- Topics:
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- `ai-skills`
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- `knowledge-distillation`
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- `prompt-engineering`
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- `agent-workflows`
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- `book-to-skill`
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- `skill-generator`
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- `automation`
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- `templates`
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@ -0,0 +1,168 @@
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name: cangjie-skill
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description: Distill a book, long-video transcript, podcast, course, or interview into a coherent set of executable skills. Use when the user asks to "拆书" / "蒸馏一本书" / "把 XX 书做成 skill" / "把这个视频/播客/课程蒸馏成 skill" / "turn a book or video into skills" — i.e. wants the frameworks, principles, and methodologies in long-form content extracted into atomic, reusable Claude skills that an agent can invoke in real-world situations. NOT for simple summarization, book reviews, or role-playing as the author (that is nuwa-skill's job).
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# cangjie-skill — 把一本书蒸馏成一组可执行 skills 的元 skill
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## 使命
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把一本书里沉淀的方法论,拆解成一组**原子化、可被 agent 在真实场景下调用**的 skills,让读者真正用起来。
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> **术语约定**: 本文档及 `methodology/`、`extractors/` 中所有的"书",泛指一切被蒸馏的长内容 — 书籍、长视频转写、播客文字稿、课程、访谈、长文、资料集。
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**边界**:
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- ✅ 做: 方法论 / 决策框架 / 清单 / 原则 / 概念体系的蒸馏
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- ❌ 不做: 书摘 / 读后感 / 作者人设角色扮演 (后者请用 nuwa-skill)
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## 核心方法论: RIA-TV++
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一个五阶段 + 并行提取 + 三重验证 + darwin 兼容测试的流水线。详见 `methodology/00-overview.md`。
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```
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阶段 0: Adler 整书理解 → BOOK_OVERVIEW.md
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阶段 1: 5 个 agent 并行提取 → 候选方法论单元池
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阶段 1.5: 三重验证筛选 → 通过的单元 (用户轻确认)
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阶段 2: RIA++ 构造 skill → 每个 skill 的 SKILL.md
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阶段 3: Zettelkasten 链接 → INDEX.md + GLOSSARY.md
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阶段 4: 压力测试 (darwin 兼容) → test-prompts.json + 回炉淘汰
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阶段 5: 交付 → DIGEST.md 精华长文 + 安装到 skills 目录
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```
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## 何时调用此 skill
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用户说类似:
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- "帮我拆《穷查理宝典》"
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- "把毛选蒸馏成 skill"
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- "把这个 B 站视频/播客/课程蒸馏成 skill"
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- "distill this book into skills: <path>"
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- "我想把这本书的方法论做成可用的 skill"
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## 输入要求
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在开始前**必须**从用户处确认:
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1. **内容文本来源**: PDF / EPUB / TXT / 字幕文件 / 转写稿路径, 或可访问的纯文本。**不要**在没有文本的情况下"凭记忆"蒸馏 — 宁可停下来问用户要。(视频/播客建议先用 video-downloader 类工具拿到转写文本)
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2. **内容元信息**: 书籍是"书名 + 作者 + 出版年"; 视频/播客/课程是"标题 + 作者(UP 主/主播/讲者) + 发布时间"。用于目录命名和审计。
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3. **是否首次试点**: 如果用户是第一次用 cangjie-skill,建议先蒸馏 1 份内容验证流程再批量。
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**非书籍内容的字段映射**: `source_chapter` 等"章节"字段对视频填时间戳或分 P,对播客填集数,对课程填讲次 — 保证可追溯即可。
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## 输出结构
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```
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books/<book-slug>/
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├── PIPELINE_STATE.md # 流水线状态: 当前阶段 + 各 skill 进度 (断点续跑用)
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├── BOOK_OVERVIEW.md # 阶段 0 产出: 主旨/骨架/术语/批判
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├── verified.md # 阶段 1.5 产出: 通过三重验证的单元 + 判定理由
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├── INDEX.md # 阶段 3 产出: skill 总览 + 引用图
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├── GLOSSARY.md # 阶段 3 产出: 全书共享术语词典
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├── DIGEST.md # 阶段 5 产出: 面向读者的精华长文
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├── candidates/ # 阶段 1 产出: 原始候选池 (审计用)
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├── rejected/ # 阶段 1.5 淘汰的单元 + 原因 (审计用)
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├── <skill-slug-1>/
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│ ├── SKILL.md
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│ ├── test-prompts.json # darwin-skill 兼容格式
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│ └── test-results.md # 阶段 4 测试通过率 + 失败分析
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├── <skill-slug-2>/
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│ └── ...
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```
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## 执行流程 (严格按顺序)
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**断点续跑**: 开始前先检查 `books/<slug>/PIPELINE_STATE.md` 是否存在。存在则读取并从记录的阶段续跑,不要从头重来。每完成一个阶段,更新该文件 (当前阶段 / 已完成产物 / 各 skill 状态 / 下一步),格式用简单的 checklist markdown 即可。
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### 阶段 0 — 整书理解
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1. 读取用户提供的书本文本。大文件分块阅读。
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2. 执行 `methodology/01-stage0-adler.md` 中的 Adler 四步 (结构 / 解释 / 批判 / 应用)。
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3. 按 `templates/BOOK_OVERVIEW.md.template` 填充,写入 `books/<slug>/BOOK_OVERVIEW.md`。
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4. 把产出展示给用户确认:"骨架我理解对了吗?有没有你希望重点突出的方向?" 得到确认再进入阶段 1。
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### 阶段 1 — 5 个 sub-agent 并行提取
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**并行** spawn 5 个 Task sub-agents(使用 Agent 工具,一次调用中发起 5 个):
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| sub-agent | 读取的 prompt | 产出 |
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|---|---|---|
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| 框架提取器 | `extractors/framework-extractor.md` | 决策框架 / 思维模型 |
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| 原则提取器 | `extractors/principle-extractor.md` | 原则 / 清单 / 规则 |
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| 案例提取器 | `extractors/case-extractor.md` | 作者在书中亲自使用过的实例 |
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| 反例提取器 | `extractors/counter-example-extractor.md` | 书中警告的失败模式 |
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| 术语提取器 | `extractors/glossary-extractor.md` | 关键概念词典 |
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每个 sub-agent 独立读书、独立提取、独立输出到 `books/<slug>/candidates/<type>.md`。
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- **长文本**: 超出单个 sub-agent 上下文的内容,按 `methodology/02-stage1-parallel-extract.md` 的分块策略处理。
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- **降级方案**: 当前环境不支持并行 sub-agent 时,用同样 5 个 extractor prompt **串行**执行,产出格式不变。
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### 阶段 1.5 — 三重验证筛选
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读取 `methodology/03-stage1.5-triple-verify.md`,对每个候选单元执行:
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- **V1 跨域**: 书中至少 2 个独立段落有佐证?
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- **V2 预测力**: 能用它回答一个书里没明说的新问题吗?
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- **V3 独特性**: 不是任何聪明人都会说的常识吗?
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通过的写入 `books/<slug>/verified.md`。不通过的写入 `books/<slug>/rejected/` 并附原因 — 保留审计轨迹,也允许用户事后捞回。
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**用户轻确认** ★: 筛选完成后,把"通过的 N 个候选标题 + 淘汰的 M 个"列表展示给用户:"这 N 个会做成 skill,有想捞回或砍掉的吗?" 得到确认再进入阶段 2 — 阶段 2–4 是最耗时的部分,这一步确认能避免大量返工。
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### 阶段 2 — RIA++ 构造 skill
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对每个通过的单元,按 `templates/SKILL.md.template` 填充:
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- **R (Reading)**: 原文引用 ≤150 字/段 (英文原文 ≤100 词/段)
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- **I (Interpretation)**: 用自己的话重写方法论骨架 (避免照搬译本)
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- **A1 (Past Application)**: 书中作者用过的案例
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- **A2 (Future Trigger)** ★: 用户在什么情境下会需要这个 → skill 的 `description` 字段
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- **E (Execution)**: 1-2-3 可执行步骤
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- **B (Boundary)**: 什么时候不适用 / 来自阶段 0 批判阶段的作者盲点
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细则见 `methodology/04-stage2-ria-plus.md`。注意: A2 中"与相邻 skill 的区分"此时只写**初稿** (基于 verified.md 的单元列表),阶段 3 建立链接后回填定稿。
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### 阶段 3 — Zettelkasten 链接
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按 `methodology/05-stage3-zettelkasten.md`:
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1. 找出 skill 之间的引用关系 (A 依赖 B / A 对比 B / A 组合 B)
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2. 在每个 SKILL.md 末尾补"相关 skills"段,并回填 A2 的"与相邻 skill 的区分"
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3. 按 `templates/INDEX.md.template` 生成 `INDEX.md` (含引用图 mermaid)
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4. 把 `candidates/glossary.md` 整理成 `books/<slug>/GLOSSARY.md` — 它是所有 skill 的共享词典,不该埋在审计目录里
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### 阶段 4 — 压力测试 (darwin 兼容)
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对每个 skill 按 `methodology/06-stage4-pressure-test.md`:
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1. 设计 5–10 条测试 prompt,按 `templates/test-prompts.json.template` 写入 `test-prompts.json`
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2. 至少包括 3 类: **应调用** / **不应调用 (诱饵)** / **边界模糊**。诱饵中至少 1 条必须是"应触发同书另一个 skill"的场景 (跨 skill 混淆测试)
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3. 优先用独立 sub-agent 盲测每条 prompt,由主流程对照预期统计结果,**未过的回炉重做阶段 2** — 不做"表面修补"
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4. 每个 skill 的测试结果写入 `<skill-dir>/test-results.md`
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### 阶段 5 — 交付
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按 `methodology/07-stage5-deliver.md`:
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1. 生成 `books/<slug>/DIGEST.md` — 面向读者的精华长文 (按 `templates/DIGEST.md.template`),满足"不读全书、只看精华"的需求
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2. 询问用户安装位置 (用户级 `~/.claude/skills/` 或项目级 `.claude/skills/` / `.cursor/skills/`),把通过测试的 skill 复制或 symlink 过去 — **没有这一步,产出的 skill 无法被真正调用**
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3. 告知用户: "已完成,可一键喂给 darwin-skill 自动进化"
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## 质量红线 (违反则阻止输出)
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1. 每个 skill 必须通过**全部**三重验证
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2. 每个 skill 必须有完整的 R / I / A1 / A2 / E / B 六段
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3. 原文引用 ≤150 字/段 (英文 ≤100 词/段)
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4. 每个 skill 必须有 `test-prompts.json`,且包含诱饵测试 (不应调用的场景),其中至少 1 条是同书兄弟 skill 的场景
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5. `description` 字段必须明确 trigger 条件,不能只是"一个关于 X 的 skill"
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## 与 nuwa-skill / darwin-skill 的生态定位
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- **nuwa-skill**: 蒸馏人 (思维方式 / 表达 DNA)
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- **cangjie-skill** (本 skill): 蒸馏书 (方法论 / 框架 / 原则)
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- **darwin-skill**: 进化任意 skill
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三者咬合: 本 skill 输出的 `test-prompts.json` 严格遵循 darwin-skill 格式,以便产出的 skill 可直接接入 darwin 做自动进化。
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## 调用惯例
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- **永远先试点 1 本** — 除非用户明确说"批量"
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- **阶段之间主动汇报进度** — 不要静默跑完再 dump 结果
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- **不凭记忆拆书** — 没文本就停下来问
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- **保留审计轨迹** — candidates/ 和 rejected/ 都要留
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- **随时可续跑** — 每完成一个阶段就更新 PIPELINE_STATE.md,中断后从状态文件恢复
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@ -0,0 +1,65 @@
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# Case Extractor
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你是 cangjie-skill 流水线中**并行运行的 5 个 extractor 之一**,专门负责识别**作者在书中亲自应用某个方法论的具体案例**。
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## 为什么要单独抽案例
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案例本身不独立成 skill,但它们是阶段 1.5 **V1 跨域验证**的关键证据,也是阶段 2 **A1 (Past Application)** 段的素材来源。没有案例池,后面两步都会卡住。
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## 你的输入
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- `BOOK_OVERVIEW.md`
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- 书本文本
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## 你的职责范围
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- 作者**亲自**经历/操作/决策的真实事件
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- 作者**转述**的历史事件、他人案例 (但必须是作者用来说明某个方法论的)
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- 每个案例必须**绑定到一个方法论主题**,否则意义不大
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## 不属于你的
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- 纯背景叙事 (没有方法论绑定)
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- 虚构的寓言/比喻 (除非作者拿它直接说明方法)
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- 作者的观点 / 原则 / 框架本身
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## 识别信号
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- "1973 年,我曾..."
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- "有一次..."
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- "某某公司的案例..."
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- "巴菲特告诉我..."
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- "比如..."
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- 过去时叙述 + 伴随评论/反思
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## 输出格式
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```yaml
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- id: c01
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title: 投资 See's Candy
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type: case
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source_chapter: 第 5 讲
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source_quote: |
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"我们以 2500 万美元收购了 See's Candy...这是我们第一次为品牌溢价付费。"
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summary: |
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巴菲特和芒格收购 See's Candy 时, 放弃了格雷厄姆式的"便宜货"标准,
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转而为"有定价权的生意"付出溢价。这笔投资后来成了他们转向
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||||
"优质企业+合理价格"策略的转折点。
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bound_to: # ★ 必须绑定到至少一个方法论主题
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||||
- "能力圈 + 定价权"
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- "从便宜货到优质企业的转变"
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outcome: |
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该公司后续 30 年产生的现金流远超初始投资, 验证了新策略。
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tags: [case, investment, turning-point]
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```
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## 自检
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- [ ] 每条案例都有 `bound_to` 字段,明确它在阐释什么
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- [ ] 有原文引用作为证据
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- [ ] `outcome` 字段尽量填 (如果书中说了结果)
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- [ ] 不做筛选
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## 数量预期
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传记类 / 访谈整理类的书可能有几十上百个案例。方法论书可能 10–30 个。都不少于 5 个,否则阶段 2 的 A1 段会空。
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@ -0,0 +1,67 @@
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# Counter-Example Extractor
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你是 cangjie-skill 流水线中**并行运行的 5 个 extractor 之一**,专门负责识别**作者警告的失败模式 / 反例 / 陷阱**。
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## 为什么要单独抽反例
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反例是阶段 2 的 **B (Boundary) 段**的核心素材来源。没有反例,skill 就没有边界,会在不该用的时候被调用,反而帮倒忙。**这是 cangjie-skill 区别于普通书摘最重要的一类内容。**
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## 你的输入
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- `BOOK_OVERVIEW.md`
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- 书本文本
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||||
## 你的职责范围
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- **作者明确警告的失败模式**: "不要 X, 否则..."
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- **作者批评的错误做法**: "很多人以为 X, 但其实..."
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- **作者承认自己犯过的错**: "我当年错在..."
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- **作者描述的反面典型**: "某某公司就是这样失败的..."
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- **认知偏误 / 心理陷阱**: (芒格类书籍的核心)
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## 不属于你的
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- 一般性的道德批评 (没有可学习的机制)
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- 作者情绪化的吐槽 (没有论证)
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## 识别信号
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- "最大的错误是..."
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- "千万不要..."
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- "很多人以为..."
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- "失败的原因是..."
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- "陷阱在于..."
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- "我当年..." + 悔意
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- "人们往往..." + 负面
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## 输出格式
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```yaml
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- id: ce01
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title: 过度自信偏误
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type: counter-example
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source_chapter: 误判心理学 · 第 12 条
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||||
source_quote: |
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||||
"大多数人都认为自己比平均水平更聪明、更公正、更有能力。
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||||
这种自我评价偏误在投资中尤其致命。"
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||||
failure_mode: |
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||||
在自己不懂的领域自认为懂, 导致做出超出能力圈的决策。
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||||
mechanism: |
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||||
人脑默认把"熟悉"等同于"理解", 把"喜欢"等同于"正确"。
|
||||
没有外部校正机制时, 过度自信会随成功次数累积而强化。
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||||
warning_signs:
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||||
- 决策时感到"这很简单"
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||||
- 没有 plan B
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||||
- 不愿意向人请教
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||||
bound_to:
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||||
- "能力圈判断"
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||||
- "检查清单决策"
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||||
tags: [counter-example, cognitive-bias, overconfidence]
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||||
```
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||||
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||||
## 自检
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||||
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||||
- [ ] 每条都有 `failure_mode` 和 `mechanism` (不只是说"这是错的")
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- [ ] `warning_signs` 尽量填 (让后续的 B 段有信号)
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||||
- [ ] `bound_to`: 说明这个反例会限制哪些正面 skill 的适用范围
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||||
- [ ] 有原文引用
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||||
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@ -0,0 +1,61 @@
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|||
# Framework Extractor
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||||
|
||||
你是 cangjie-skill 流水线中**并行运行的 5 个 extractor 之一**,专门负责从一本书里识别**思维模型 / 决策框架 / 推理方法**。
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||||
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||||
## 你的输入
|
||||
|
||||
- `BOOK_OVERVIEW.md` — 全书骨架 (阶段 0 产出)
|
||||
- 书本文本 (完整或分块)
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||||
|
||||
## 你的职责范围 (只找这些)
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||||
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||||
- **思维模型**: 可迁移的思考结构 (如 "能力圈" / "逆向思维" / "多元思维模型")
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||||
- **决策框架**: 面对决策时的结构化流程 (如 "先问最坏情况再算期望值")
|
||||
- **推理方法**: 从已知推向未知的特定路径 (如 "从第一性原理出发")
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||||
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||||
## 不属于你的 (交给别的 extractor)
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||||
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||||
- 原则 / 清单 / 规则 → `principle-extractor`
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- 作者亲自用过的具体案例 → `case-extractor`
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- 失败模式 / 反例 / 警告 → `counter-example-extractor`
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||||
- 术语定义 → `glossary-extractor`
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||||
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||||
边界模糊时**宁可多提取**,阶段 1.5 会去重。
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||||
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||||
## 识别信号 (在书中看到这些就要警觉)
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||||
- 作者给某个思考方式**起了专门的名字**
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||||
- 某段话在讲**"面对 X 类问题时应该..."**的通用流程
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||||
- 作者**反复在不同章节引用同一个思考结构**
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||||
- 作者明确说"这是我常用的 mental model / 方法 / 原则"
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||||
- 有结构化的 **if-then / 先-后 / 从-到** 句式
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||||
|
||||
## 输出格式
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||||
|
||||
每条候选写成一个 YAML 条目,追加到 `books/<slug>/candidates/frameworks.md`:
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||||
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||||
```yaml
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||||
- id: f01
|
||||
title: 逆向思维
|
||||
type: framework
|
||||
source_chapter: 第 3 讲
|
||||
source_quote: |
|
||||
"反过来想,总是反过来想。如果知道我会在哪里死去,那我就永远不去那里。"
|
||||
summary: |
|
||||
面对一个目标时, 不直接问"怎么达成", 而先问"什么会让我失败"。
|
||||
列出失败因素后, 避免它们, 反向推出应做的事。
|
||||
这比正向推理更有效, 因为人对"不想要什么"的判断通常比对"想要什么"更清晰。
|
||||
tags: [decision, mental-model, inversion]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 自检 (提交前)
|
||||
|
||||
- [ ] 每条都在书中有原文根据,不是脑补
|
||||
- [ ] 每条都是"可迁移的思考结构",而不是具体案例或一句金句
|
||||
- [ ] 原文引用 ≤150 字 (英文 ≤100 词)
|
||||
- [ ] 至少标了 1 个 tag
|
||||
- [ ] **不做筛选** — 宁错杀,交给阶段 1.5 三重验证
|
||||
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||||
## 数量预期
|
||||
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||||
方法论密集的书通常有 10–30 个候选框架。少于 5 个很可能你漏读了;多于 50 个你可能把"非框架"的东西也算进来了。
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@ -0,0 +1,53 @@
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# Glossary Extractor
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你是 cangjie-skill 流水线中**并行运行的 5 个 extractor 之一**,专门负责构建**关键概念词典**。
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## 为什么要单独抽术语
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作者**用某个词的方式**往往和字典不一样。如果不统一术语,后面的 skill 会把"能力圈"(芒格的特定用法) 当成字典里的"能力范围"来用,完全失真。
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这个产出不会独立成 skill,但会作为**所有 skill 的共享词典**被引用。
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## 你的输入
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- `BOOK_OVERVIEW.md`
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- 书本文本
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## 你的职责范围
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挑出满足以下**任一**条件的词:
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1. 作者反复使用 (全书出现 ≥3 次)
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2. 作者明确定义过 ("所谓 X, 是指...")
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3. 看起来像常用词但作者用法和常识不一样
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4. 是书的核心论点的组成词 (如《反脆弱》里的 antifragile)
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## 输出格式
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```yaml
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- id: g01
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term: 能力圈
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type: term
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source_chapter: 第 2 讲
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author_definition: |
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"你真正能做出准确判断的知识边界。不是你知道什么, 而是你知道'你知道什么'和'你不知道什么'的边界。"
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key_distinction: |
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≠ "熟悉的领域" — 熟悉不代表能做判断
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≠ "专业领域" — 博士学位也可能在能力圈外
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= 能持续做出比市场更准判断的范围 (需经实战验证)
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why_it_matters: |
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"能力圈"一词在所有投资决策类 skill 中都会出现。
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若沿用字典义, skill 会建议用户"评估一下是否熟悉该领域", 这是错的。
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正确的用法是"评估自己过去在此领域的判断准确率"。
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tags: [term, core-concept]
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```
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## 自检
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- [ ] `author_definition` 尽量使用书中原文片段
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- [ ] `key_distinction`: 说明和"常识用法"的差异 (这是最有价值的字段)
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- [ ] `why_it_matters`: 为什么下游 skill 需要这个澄清
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## 数量预期
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每本书大约 5–20 条核心术语。多于 30 条说明你把一般词汇也收进来了 — 只挑真正关键的。
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@ -0,0 +1,59 @@
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# Principle Extractor
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你是 cangjie-skill 流水线中**并行运行的 5 个 extractor 之一**,专门负责识别**原则 / 清单 / 规则 / 断言**。
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## 你的输入
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- `BOOK_OVERVIEW.md`
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- 书本文本
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## 你的职责范围
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- **原则 (principles)**: 作者明确提出的"应该如何" / "不应该如何"的断言
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- **清单 (checklists)**: 结构化的项目列表 (投资检查清单 / 决策前自问清单)
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- **规则 (rules)**: 可直接拿来套用的判断规则 (如 "永远不要...当..." / "只有在...时才...")
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- **格言/箴言 (maxims)**: 作者反复强调、带有行动指导意义的短句
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## 不属于你的
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- 思维模型 / 推理结构 → `framework-extractor`
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- 作者亲自用过的案例 → `case-extractor`
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- 反例 / 警告的失败模式 → `counter-example-extractor`
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||||
- 术语 → `glossary-extractor`
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## 识别信号
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- "必须..." / "不要..." / "要记住..." / "三条原则..."
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- 编号列表 (1. 2. 3.) 或项目符号
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- "每当...就要..." / "只有...才能..."
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||||
- 作者在多个场合重复的同一条断言
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- 毛选里的 "凡是...都..." / "...必须..."
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- 段永平的 "stop doing list" 类项目
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## 输出格式
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```yaml
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- id: p01
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title: Stop Doing List
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type: principle
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source_chapter: 第 2 部分 · 投资篇
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source_quote: |
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"不做什么比做什么更重要。我们的 stop doing list 比 to do list 长得多。"
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summary: |
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主动列出"绝对不做"的清单, 比列"要做"的清单更能防止重大错误。
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||||
适用于投资、战略、职业选择等"错一次就伤筋动骨"的场景。
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tags: [principle, decision, negative-checklist]
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```
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## 自检
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- [ ] 每条都是"可直接应用的规则",不是思维结构 (后者给 framework-extractor)
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- [ ] 有明确原文
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- [ ] 引用 ≤150 字 (英文 ≤100 词)
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- [ ] 不做筛选
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## 常见错误
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1. **把描述当原则** — "作者告诉我们投资要谨慎" 不是原则;"绝不投资你看不懂的生意" 是。
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2. **把一整章当一条** — 原则必须原子化,一章可能包含 3–5 条独立原则,要拆开。
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||||
3. **和 framework 混淆** — framework 是"怎么想",principle 是"做不做"。一个告诉你推理方式,一个告诉你 yes/no。
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@ -0,0 +1,83 @@
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# RIA-TV++ 方法论总览
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本文是 cangjie-skill 所用 SOP 的设计说明,解释"为什么这么做"。执行时的具体步骤请读 `SKILL.md` 和 `methodology/01-*` 至 `07-*`。
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## 命名
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**RIA-TV++** =
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- **RIA** — 赵周 (《这样读书就够了》) 的便签拆书法: Reading / Interpretation / Appropriation
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- **TV** — Triple Verification,借自 nuwa-skill 的三重验证
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- **++** — 面向 agent 执行的扩展: E (Execution 可执行步骤) + B (Boundary 边界)
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## 思想来源
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| 来源 | 借鉴内容 |
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|---|---|
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| Mortimer Adler 《如何阅读一本书》 | 阶段 0: 分析阅读三阶段 (结构/解释/批判) |
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| 赵周 RIA 拆书法 | 阶段 2: R-I-A1-A2 基本骨架, 尤其 A2 → trigger |
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| Niklas Luhmann Zettelkasten | 原子化 + 链接 + 用自己的话重写 |
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||||
| Tiago Forte Progressive Summarization | 阶段 4 的"可验证压缩链条"思想 |
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| nuwa-skill | 阶段 1 并行 extractor + 阶段 1.5 三重验证 |
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| darwin-skill | 阶段 4 test-prompts.json 格式 + 可进化性 |
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## 根本洞察
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**现有读书方法论都是为人类读者蒸馏,不是为 agent 执行者蒸馏。**
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| 维度 | 给人看 | 给 agent 用 (cangjie-skill 目标) |
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|---|---|---|
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| 关键字段 | 故事 / 金句 / 情感钩子 | trigger / 可执行步骤 / 判停标准 |
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| 失败模式 | 读完就忘 | trigger 不准 → 永不调用或乱调用 |
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||||
| 成功标准 | 读者"有收获" | 真实问题被解决 |
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所以 RIA-TV++ 的所有"扩展"(TV / E / B / test-prompts) 都是为了解决这个目标迁移带来的新问题。
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## 流水线
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```
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┌───────────────────┐
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||||
│ 阶段 0: 整书理解 │ Adler 四步
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└─────────┬─────────┘
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│ BOOK_OVERVIEW.md
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▼
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┌───────────────────┐
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│ 阶段 1: 并行提取 │ 5 个 sub-agent 同时跑
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└─────────┬─────────┘
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│ candidates/
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▼
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┌───────────────────┐
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│ 阶段 1.5: 三重验证 │ V1 跨域 / V2 预测力 / V3 独特性
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└─────────┬─────────┘
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||||
│ 通过单元 + rejected/
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▼
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┌───────────────────┐
|
||||
│ 阶段 2: RIA++ 构造 │ R / I / A1 / A2 / E / B
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└─────────┬─────────┘
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||||
│ 每个 skill 的 SKILL.md
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▼
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||||
┌───────────────────┐
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||||
│ 阶段 3: 链接 │ Zettelkasten + INDEX.md
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||||
└─────────┬─────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌───────────────────┐
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||||
│ 阶段 4: 压力测试 │ test-prompts.json + 盲测 + 回炉
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||||
└─────────┬─────────┘
|
||||
│
|
||||
▼
|
||||
┌───────────────────┐
|
||||
│ 阶段 5: 交付 │ DIGEST.md 精华长文 + 安装到 skills 目录
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||||
└───────────────────┘
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||||
│
|
||||
▼
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||||
可喂给 darwin-skill 自动进化
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```
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## 不变量 (任何迭代都不能违反)
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1. **原子性**: 一个 skill 只做一个方法论单元,不能"大而全"
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2. **可追溯**: 每个 skill 必须有原文引用,指向源书章节 (视频指向时间戳/分 P)
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||||
3. **可验证**: 每个 skill 必须通过三重验证 + 压力测试
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||||
4. **可进化**: 每个 skill 必须附带 darwin 兼容的 test-prompts.json
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||||
5. **用户参与**: 阶段 0 之后必须让用户确认骨架; 阶段 1.5 之后必须让用户确认入选名单
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||||
6. **可交付**: 流程终点是"用户能调用"— skill 必须被安装到 skills 目录,读者需求由 DIGEST.md 承接
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||||
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@ -0,0 +1,57 @@
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# 阶段 0 — 整书理解 (Adler 分析阅读)
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## 目标
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在动手拆书之前,先**真正读懂这本书**。没有这一步,拆出来的 skill 只是一堆金句集,会带上作者的盲点却不自知。
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产出: `books/<slug>/BOOK_OVERVIEW.md` (按 `templates/BOOK_OVERVIEW.md.template` 填充)。
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## 四步 (前三步来自 Adler, 第四步是本 skill 新增)
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### 步骤 1 — 结构 (Structural)
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识别书的"骨架",回答:
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- **这本书属于什么类型?** (方法论 / 传记 / 哲学 / 实操手册 / ...)
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- **它的主旨用一句话说是什么?** — 必须真的能压缩到一句
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||||
- **它的主要部分如何组合成一个整体?** — 列出 3–7 个一级论点并标出它们的关系 (并列 / 递进 / 对比 / 反驳)
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||||
- **作者试图解决的核心问题是什么?**
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||||
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||||
### 步骤 2 — 解释 (Interpretive)
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||||
- **关键术语**: 列出作者反复使用、有特定含义的概念词,给每个词写一句"作者本人的用法"定义 (不是字典定义)
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||||
- **核心命题**: 用你自己的话重述作者的 5–15 个核心主张
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||||
- **论证链**: 这些主张之间是怎么推导的? 作者用什么证据支撑?
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||||
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||||
### 步骤 3 — 批判 (Critical) ★ 最容易被跳过也最重要
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||||
Adler 原话: "在没有找出论证中的错误之前,你不能不同意作者。" 反过来: **在找出作者的局限之前,你也不能完全同意。**
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||||
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||||
必须回答:
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||||
- **作者的时代局限**: 这本书写于什么时期? 哪些前提可能已经不成立?
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||||
- **作者的立场盲点**: 作者的身份 / 行业 / 文化背景让他忽略了什么?
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||||
- **未被证明的假设**: 作者把什么当成了不言自明但其实需要论证的东西?
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||||
- **反对意见**: 如果有人要反驳这本书,最强的论点会是什么?
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||||
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||||
这一步的产出会直接成为每个 skill 的 **Boundary (B)** 字段来源。
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||||
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||||
### 步骤 4 — 应用潜力 (Applicability, 本 skill 新增)
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||||
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||||
- **哪些内容可以 skill 化?** — 框架 / 清单 / 原则 / 决策程序
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||||
- **哪些内容不适合 skill 化?** — 纯史料 / 纯故事 / 纯情感 (但可作为其他 skill 的 example)
|
||||
- **预估 skill 数量**: 给一个粗略区间 (不要硬凑)
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||||
- **预估优先级**: 从"最能赋能普通人"的角度给候选 skill 排序
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||||
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||||
## 质量门 (进入阶段 1 之前必须满足)
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||||
- [ ] 主旨能用一句话说清
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- [ ] 骨架列出 3–7 个一级论点
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||||
- [ ] 关键术语词典有 ≥5 条
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||||
- [ ] 批判阶段至少列出 3 条作者局限 (这一步没做到位就不能继续)
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||||
- [ ] 已向用户展示 BOOK_OVERVIEW.md 并得到确认
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||||
## 常见失败模式
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1. **跳过批判阶段** — 导致 skill 把作者的偏见当真理
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||||
2. **骨架不是"作者的骨架",而是自己的想法** — 注意你在写摘要还是在写读后感
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||||
3. **术语定义用字典 / 常识而非作者的特定用法** — 作者用"能力圈"和字典用"能力圈"不是一回事
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||||
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@ -0,0 +1,69 @@
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|||
# 阶段 1 — 5 个 sub-agent 并行提取
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||||
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||||
## 目标
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||||
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不用单一视角读一遍,而是**同时从 5 个不同角度扫描全书**,最大化候选单元覆盖率。
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||||
## 为什么要并行
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||||
- **覆盖**: 单一视角会漏。框架提取器找不到的"反例",反例提取器会找到。
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- **速度**: Claude Code 的 Agent 工具支持并行,不用白不用。
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||||
- **独立性**: 每个 extractor 独立判断,避免互相污染 — 三重验证才能真正起作用 (V1 跨域要求"独立出现")
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||||
## 5 个 sub-agent
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||||
每个 sub-agent 接收:
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- `BOOK_OVERVIEW.md` (阶段 0 产出, 提供全局上下文)
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||||
- 书本文本 (或文本路径)
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||||
- 对应的 extractor prompt (`extractors/<type>-extractor.md`)
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||||
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||||
并在一次调用中通过 Agent 工具 **同时 spawn 5 个**,不是串行。
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||||
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||||
**降级方案**: 当前环境不支持并行 sub-agent 时,用同样 5 个 extractor prompt 串行执行 (每次以"干净视角"执行一个 extractor 的职责,不带上一个 extractor 的判断),产出格式不变。
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## 长文本分块策略 (超出单个 sub-agent 上下文时)
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一本大部头 (如全五卷选集) 或几小时视频的转写稿,可能超出单个 sub-agent 能一次读完的上下文。此时:
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||||
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||||
1. **切块**: 按章节/卷/分 P 等自然边界切块,每块控制在 sub-agent 能连同 `BOOK_OVERVIEW.md` 一起舒适读完的规模 (经验值: 单块 ≤5 万字)
|
||||
2. **全局锚点**: 每一块都必须附带 `BOOK_OVERVIEW.md` — 它是 extractor 判断"这段内容在全书中扮演什么角色"的锚点,不能省
|
||||
3. **逐块扫描**: extractor 逐块提取候选,标注每条候选来自哪一块 (source_chapter 字段天然承载)
|
||||
4. **块间汇总**: 全部块扫完后,extractor 自己先做一轮合并 — 同一方法论在多块中出现的,合并成一条并保留所有出处 (这些多出处恰好是阶段 1.5 V1 跨域验证的证据)
|
||||
5. 汇总后的结果才写入 `candidates/<type>.md`
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||||
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||||
| # | extractor | 查找对象 | 产出文件 |
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|---|---|---|---|
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| 1 | framework-extractor | 思维模型 / 决策框架 / 推理方法 | `candidates/frameworks.md` |
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||||
| 2 | principle-extractor | 原则 / 清单 / 规则 / 断言 | `candidates/principles.md` |
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||||
| 3 | case-extractor | 作者在书中亲自使用的实例 | `candidates/cases.md` |
|
||||
| 4 | counter-example-extractor | 作者警告的失败 / 反例 / 陷阱 | `candidates/counter-examples.md` |
|
||||
| 5 | glossary-extractor | 关键概念词典 | `candidates/glossary.md` |
|
||||
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||||
## 每个候选单元的最小字段
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||||
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||||
无论是哪个 extractor,产出的每条候选单元必须包含:
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||||
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```yaml
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||||
id: f01 # 类型缩写 + 序号
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||||
title: 逆向思维 # 简短标题
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||||
type: framework # framework / principle / case / counter-example / term
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||||
source_chapter: 第三讲 # 书中位置
|
||||
source_quote: | # 原文引用 ≤150 字 (英文 ≤100 词)
|
||||
"反过来想,总是反过来想..."
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||||
summary: | # 用自己的话,5-10 行
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||||
...
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||||
tags: [decision, mental-model] # 便于后续链接
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||||
```
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||||
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||||
## 输出前的自检
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||||
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||||
每个 extractor 在提交候选之前自问:
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||||
1. 这个单元**在书中**有明确根据吗? (不是我脑补)
|
||||
2. 它属于我这个 extractor 的职责范围吗? (不要越界)
|
||||
3. 它是不是已经在别处被别的 extractor 提取过了? (重复不是问题,阶段 1.5 会合并)
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||||
|
||||
## 不在本阶段做的事
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||||
|
||||
- **不做筛选** — 宁错杀,留给阶段 1.5 三重验证
|
||||
- **不写 skill** — 只出候选,不出 SKILL.md
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||||
- **不做跨单元链接** — 留给阶段 3
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,84 @@
|
|||
# 阶段 1.5 — 三重验证筛选
|
||||
|
||||
## 目标
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||||
|
||||
从候选单元池里,筛出**真正值得做成独立 skill 的方法论单元**。通不过的降级为 example / 引用 / 术语,但不独立成 skill。
|
||||
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||||
这是 cangjie-skill 区别于"书摘工具"的核心质量门。
|
||||
|
||||
## 三重验证 (全部通过才录取)
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||||
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||||
### V1 — 跨域验证 (Cross-domain)
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||||
|
||||
**问题**: 这个单元在书中**至少 2 个独立的语境**下有佐证吗?
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||||
|
||||
- "独立"的含义: 不是同一个案例换个说法,而是两个不同的故事/不同的章节/不同的对象都在讲同一个道理
|
||||
- **通过**: 《穷查理宝典》中"逆向思维"在投资决策、避免灾难、教学方法三个独立场景中都出现 → 通过
|
||||
- **不通过**: 某个漂亮句子只在一章里出现过一次,没有书内的独立证据 → 降级为金句 example
|
||||
|
||||
**为什么**: 在多个语境中反复出现的,才是作者真正想传达的稳定方法论,而不是一时兴起的表达。
|
||||
|
||||
### V2 — 预测力测试 (Predictive Power)
|
||||
|
||||
**问题**: 能用这个单元,推导出书里没明说的某个问题的答案吗?
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||||
|
||||
- 自己设计一个书中没直接讨论过的场景
|
||||
- 尝试用这个方法论去分析它
|
||||
- **通过**: 能得出一个有意义、非平庸的结论 → 通过
|
||||
- **不通过**: 只能得出"努力就会成功"之类的废话 → 这个单元没有真正的解释力,降级
|
||||
|
||||
**为什么**: 真正的方法论必须有**外推能力**。如果它只能复述书里的例子,它是描述不是方法。
|
||||
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||||
### V3 — 独特性检验 (Exclusivity)
|
||||
|
||||
**问题**: 这个单元是否是"任何聪明人都会说的常识"?
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||||
|
||||
- 如果把作者名字抹掉,一个对书本领域毫无了解的聪明人也能说出来 → 不通过
|
||||
- 必须是作者**独特视角 / 反直觉见解 / 独特术语体系** → 通过
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||||
- **通过**: 段永平的"stop doing list" — 主动列出不做什么,反常识 → 通过
|
||||
- **不通过**: "要尊重时间" — 太常识了,没人需要一个 skill 来告诉自己这个
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||||
|
||||
**为什么**: 常识不需要 skill 承载,Claude 本身就知道。只有作者的**差异化见解**才值得固化成 skill。
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||||
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||||
## 验证执行流程
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||||
1. 把阶段 1 的 5 个 candidates/*.md 合并成一个总候选池
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||||
2. 去重: 同一方法论被多个 extractor 提取的,合并成一条
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||||
3. 对每条候选跑 V1 / V2 / V3,记录判断和理由
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||||
4. 通过的,写入 `books/<slug>/verified.md`
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||||
5. 未通过的,写入 `books/<slug>/rejected/<id>.md`,**必须写明不通过的是哪一项、原因是什么** (审计价值)
|
||||
6. **用户轻确认** ★: 把"通过的 N 个候选标题 + 淘汰的 M 个"展示给用户,问一句"这 N 个会做成 skill,有想捞回或砍掉的吗?" 得到确认再进入阶段 2 — 阶段 2–4 是全流程最耗时的部分,这一句话的成本能避免大量返工
|
||||
|
||||
## 输出模板 (verified.md 单条)
|
||||
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||||
```yaml
|
||||
id: f01
|
||||
title: 逆向思维
|
||||
type: framework
|
||||
V1_cross_domain:
|
||||
passed: true
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||||
evidence:
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||||
- 第 3 讲: 投资决策场景
|
||||
- 第 7 讲: 工程设计场景
|
||||
- 第 11 讲: 教学方法场景
|
||||
V2_predictive_power:
|
||||
passed: true
|
||||
novel_question: "如果面试官问我一个不知道答案的问题该怎么办?"
|
||||
derived_answer: "逆问'我最不希望他认为我是什么样的人',从这个反面倒推应该展现什么"
|
||||
V3_exclusivity:
|
||||
passed: true
|
||||
why_not_common: "常识是'要多想',逆向思维是'优先反着想' — 这是反直觉的排序"
|
||||
→ 进入阶段 2
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```
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||||
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## 常见失败模式
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1. **V1 作弊** — 把同一例子换个说法算两处。要求: 必须是不同章节 + 不同对象 + 不同结论。
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2. **V2 作弊** — 用一个其实书里讨论过的类似问题冒充"新问题"。要求: 新问题应该让人第一眼不知道书里怎么说。
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3. **V3 过松** — 只要"说得比较文雅"就认为不是常识。要求: 看**内容**本身是否反直觉,而不是措辞。
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## 数量预期
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经验上,一本方法论密集的书 (如《穷查理宝典》) 通过率约 30–50%。一本散文类书可能只有 5–10%。通过率过低 (<5%) 或过高 (>80%) 都要警惕:
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- 过低: extractor 可能质量差,要重跑
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- 过高: 验证标准可能太松
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@ -0,0 +1,90 @@
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# 阶段 2 — RIA++ 构造 skill
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## 目标
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把阶段 1.5 通过的每个方法论单元,构造成一个符合 Claude Code skill 规范的 SKILL.md。
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使用模板: `templates/SKILL.md.template`
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## RIA++ 六段
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### R — Reading (原文)
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- 直接引用 ≤150 字 (英文原文 ≤100 词)
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- 必须标注出处 (章节 / 页码 / 段落标识; 视频填时间戳或分 P, 播客填集数)
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- 若原书是英文,引用英文原文 + 你自己翻译的中文,**不要用现成译本** (避免译者版权 + 译本可能失真)
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### I — Interpretation (自述)
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- 用**你自己的话**重写方法论的核心骨架
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- 5–15 行
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- 检查: 读完这段,一个没读过原书的人能否理解这个方法论在做什么? 若不能,重写。
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- 禁止: 照搬原文句子 / 堆砌修辞
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### A1 — Past Application (书中案例)
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- 作者在书中**亲自**用这个方法论处理过的具体案例
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- 至少 1 条,≤3 条
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- 每条要点明: 遇到什么问题 → 怎么用这个方法论 → 得出什么结论 → 实际结果如何
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这一段的作用是让 skill 在被调用时,agent 有具体的类比素材可用。
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### A2 — Future Trigger ★ (最关键)
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**这决定了 skill 是否真的会被用起来。**
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必须明确:
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1. **用户会在什么情境下遇到这类问题?** (场景描述, 3–5 条)
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2. **这些情境的语言信号是什么?** (用户会说什么样的话)
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3. **和哪些相邻 skill 不同?** (避免和其他 skill 互相抢调用)
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A2 的产出直接写入 skill frontmatter 的 `description` 字段 — Claude 据此决定是否激活 skill。
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注意:
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- "与相邻 skill 的区分"在本阶段只写**初稿** (依据 verified.md 的单元列表推测),阶段 3 建立链接关系后回填定稿 — 不要在本阶段硬编相邻关系。
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- 语言信号建议**中英双写**关键 trigger 词 (用户可能用英文提问,纯中文 description 会降低触发准确率)。
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**好的 A2 示例** (来自"逆向思维" skill):
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> 用户在纠结一个决策、列举正面理由却理不出头绪时;或在问"怎么做 X 才能成功"时;不适用于纯信息查询类问题。
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**坏的 A2 示例**:
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> 用户需要思考时。 ← 太宽泛,会误激活
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### E — Execution (可执行步骤)
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- 把方法论转成 1-2-3 步骤
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- 每一步有**可判断的完成标准**
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- 如果有判停点 (step 2 之后若 X 则跳到 step 5),显式写出
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E 的作用是让 agent 在调用这个 skill 时有明确的执行路径,不是"自由发挥"。
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### B — Boundary (边界)
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- 什么时候**不要**使用这个 skill (反场景)
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- 作者在书里警告过的失败模式
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- 来自阶段 0 批判阶段的作者盲点
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- 与之相邻但容易混淆的其他方法论
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B 的作用是**防止乱调用**。没有 B 的 skill,会在不该用的时候被用,反而帮倒忙。
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## Frontmatter 设计
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```yaml
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---
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name: <skill-slug> # kebab-case, 唯一
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description: | # A2 的浓缩版, ≤300 字
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<何时用 + 何时不用 + 关键 trigger>
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source_book: 《穷查理宝典》 查理·芒格
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source_chapter: 第三讲
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tags: [decision, mental-model, cognitive-bias]
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related_skills: [] # 阶段 3 填充
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---
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```
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## 常见失败模式
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1. **I 段写成书摘** — 如果读起来像"本章作者说了 X",你在抄书不是在解释。重写。
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2. **A2 太宽** — "需要决策时" 这种 trigger 永远不会被精准调用。必须给出**可识别的语言信号**。
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3. **E 段只有哲学没有动作** — "保持客观" 不是 step,"列出 3 个最不希望发生的结果" 才是。
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||||
4. **缺 B 段** — 没边界的 skill 会被过度调用,最终用户失望。
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5. **从 I 直接跳到 E,跳过 A1** — 丢失了"作者亲自用过"的证据,skill 失去权威性。
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@ -0,0 +1,46 @@
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# 阶段 3 — Zettelkasten 链接 + INDEX
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## 目标
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把原子 skill 之间的关系显式化,形成一个可导航的网络,而不是一堆孤立文件。
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## 三类关系
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1. **依赖 (depends-on)**: A 的使用前提是先理解 B
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- 例: "检查清单决策" 依赖 "多元思维模型" (因为清单的项来自模型)
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2. **对比 (contrasts-with)**: A 和 B 是两种可选方案,看情境选一
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- 例: "正向推理" 对比 "逆向思维"
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3. **组合 (composes-with)**: A 和 B 经常配合使用
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- 例: "能力圈判断" 组合 "安全边际"
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## 执行步骤
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1. 列出阶段 2 产出的所有 skill
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2. 两两扫描,识别是否存在上述三类关系
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3. 在每个 skill 的 frontmatter `related_skills` 字段填入:
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```yaml
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related_skills:
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- slug: multi-mental-models
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relation: depends-on
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- slug: forward-reasoning
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relation: contrasts-with
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```
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4. 在每个 skill 的 SKILL.md 末尾追加"相关 skills"段,用自然语言说明关系
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5. **回填 A2**: 链接关系确定后,回到每个 skill 的 A2 段,把阶段 2 留下的"与相邻 skill 的区分"初稿改成定稿 (同时同步 frontmatter `description`)
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6. 生成 `books/<slug>/INDEX.md` (模板 `templates/INDEX.md.template`)
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7. 把 `candidates/glossary.md` 整理提升为 `books/<slug>/GLOSSARY.md` — 它是所有 skill 共享的术语词典,应在产出根目录可见,而不是埋在审计目录里; INDEX.md 中链接它
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## INDEX.md 必须包含
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- 书的基本信息 (作者/年份/一句话主旨)
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- 所有 skill 的列表,按主题分组
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- 引用图 (mermaid flowchart 或 graph)
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- 推荐学习顺序 (从依赖关系推出)
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## 节制原则
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**不要硬造关系**。如果两个 skill 之间没有真正的依赖/对比/组合关系,就不要写 related_skills。宁可稀疏也不要制造虚假链接。
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一个经验值: 一本书拆出 10 个 skill,合理的关系数大约是 8–15 条。低于 5 条说明拆得太独立 (可能单元选得不对),高于 25 条说明在硬凑关系。
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@ -0,0 +1,97 @@
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# 阶段 4 — 压力测试 (darwin 兼容)
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## 目标
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在 skill 真正交付之前,用一批测试 prompt 验证它**被调用的精准度**和**被调用后的输出质量**。
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不通过的必须回炉 — 不是表面修补 `description` 字段,而是重做阶段 2 的 A2 / E / B。
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## 为什么必须做
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A2 (trigger) 是拆书里最难的环节。一个 skill 做得再漂亮,trigger 不准就等于不存在。压力测试是**唯一**能在发布前发现 trigger 问题的方法。
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## 评测原则: 独立 sub-agent 盲测优先
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压力测试要尽量模拟真实调用: 一个没有参与蒸馏过程、看不到预期答案的 agent,面对用户 prompt 时是否会自然激活这个 skill。
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优先做法:
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- 对每条测试 prompt 启动一个干净的 sub-agent,或在资源有限时对同一个 skill 的一组 prompt 启动一个干净 sub-agent
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- 只给 sub-agent: skill 路径或 skill 内容、用户 prompt、可选的相邻 skill 列表
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||||
- 不给 sub-agent: `type`、`expected_behavior`、`notes`、通过标准、主流程的判断
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||||
- 要求 sub-agent 输出: `would_trigger`、`reason`、`if_triggered_action`
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||||
- 主流程再把 sub-agent 输出和 `test-prompts.json` 的预期逐条对比,统计通过率
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||||
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||||
如果当前环境没有 sub-agent 能力,才退回到主流程自测,并在 `test-results.md` 里标明这是 fallback 结果,可信度低于独立 sub-agent 盲测。
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## test-prompts.json 格式 (darwin-skill 兼容)
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||||
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||||
```json
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{
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||||
"skill": "inversion-thinking",
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||||
"version": "0.1.0",
|
||||
"test_cases": [
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||||
{
|
||||
"id": "should-trigger-01",
|
||||
"type": "should_trigger",
|
||||
"prompt": "我要决定要不要接这个新项目,列了一堆好处但还是没底",
|
||||
"expected_behavior": "调用 inversion-thinking, 反问'最不希望发生什么'",
|
||||
"notes": "正面场景: 决策纠结"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "should-not-trigger-01",
|
||||
"type": "should_not_trigger",
|
||||
"prompt": "帮我查一下这个 API 的参数",
|
||||
"expected_behavior": "纯信息查询, 不应调用任何决策 skill",
|
||||
"notes": "诱饵: 非决策场景"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"id": "edge-01",
|
||||
"type": "edge_case",
|
||||
"prompt": "我在想晚饭吃什么",
|
||||
"expected_behavior": "日常琐事, 不应调用 (虽然字面是'决策')",
|
||||
"notes": "边界: 区分严肃决策和日常选择"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
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## 三类测试缺一不可
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| 类型 | 数量 | 目的 |
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|---|---|---|
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| `should_trigger` | 3–5 条 | 该调用时是否调用 |
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| `should_not_trigger` (诱饵) | 2–3 条 | 不该调用时是否忍住 |
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||||
| `edge_case` | 1–3 条 | 边界模糊场景的判断是否合理 |
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||||
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||||
**没有诱饵测试的 skill 一律打回**。因为只测 positive case,skill 总会看起来"很好",但实际部署后会乱激活。
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**跨 skill 混淆测试 (硬性要求)**: 诱饵中至少 1 条必须是"应该触发同书另一个 skill"的 prompt。同一本书拆出的 10+ 个 skill 之间互相抢调用,是部署后最常见的真实故障 — 只测"完全无关的场景"发现不了它。盲测时把整包所有 skill 的 name + description 列表给 sub-agent,让它做"该激活哪一个"的选择题,而不只是"要不要激活这一个"的判断题。
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## 执行流程
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1. 对每个 skill,按模板写 `test-prompts.json`
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2. 对每个 test_case 做独立盲测: 隐藏 `type` / `expected_behavior` / `notes`,让 sub-agent 判断"是否会调用这个 skill",记录判断和理由
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3. 主流程对照 `test-prompts.json` 判卷:
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||||
- `should_trigger`: sub-agent 应明确调用该 skill,且执行动作符合 `expected_behavior`
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- `should_not_trigger`: sub-agent 不应调用该 skill,诱饵测试容错为 0
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||||
- `edge_case`: sub-agent 的判断要符合 `expected_behavior` 中定义的边界理由
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4. 统计通过率:
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- **100% 通过** → 接受
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- **≥80% 通过** → 分析失败 case, 决定是修 A2 还是修测试 (但修测试要警惕自我合理化)
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- **<80% 通过** → **必须回炉重做阶段 2**,不是小修
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5. 修复后重新跑,直到通过
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## 判断"修 skill 还是修测试"
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- 如果失败的 case 暴露了 skill **trigger 描述有歧义**: 修 skill
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- 如果失败的 case 是一个你**之前没想到的合理场景**: 可能需要修 skill 以覆盖或明确排除
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- 如果失败的 case 是你**为了凑诱饵而设计过狠的场景**: 修测试 (但必须记录理由)
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## 输出
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- `<skill-dir>/test-prompts.json` — darwin 兼容格式
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- `<skill-dir>/test-results.md` — 本次测试的通过率和失败分析 (审计用)
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## 下一步
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所有 skill 全部通过后,进入阶段 5 (交付),见 `07-stage5-deliver.md`: 生成面向读者的 DIGEST.md 精华长文,并把 skill 安装到用户的 skills 目录 — 之后才向用户提 darwin-skill 自动进化。
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@ -0,0 +1,64 @@
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# 阶段 5 — 交付 (DIGEST + 安装)
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## 目标
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把流水线的产出真正送到两类使用者手里:
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1. **Agent** — skill 必须被安装到宿主环境的 skills 目录,否则永远不会被调用
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2. **人类读者** — 用一篇 `DIGEST.md` 精华长文承接"不想读全书,但想看精华"的需求
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这两件事都不做,前面五个阶段的产出就只是一堆躺在仓库里的文件。
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## 第 1 步 — 生成 DIGEST.md (面向读者的精华长文)
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### 为什么放在最后而不是阶段 0
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阶段 0 的 `BOOK_OVERVIEW.md` 是**流水线的全局上下文**,会被喂给每个 sub-agent — 它必须精炼,不能为了可读性加长。而 DIGEST 面向人类读者,放在流程终点写,手里的材料最全:
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- `BOOK_OVERVIEW.md` — 骨架 / 术语 / 批判
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- `verified.md` — 通过三重验证的方法论 (已经筛掉了水分)
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- 各 skill 的 SKILL.md — 每个方法论的解释 / 案例 / 边界
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- `candidates/cases.md` / `counter-examples.md` — 案例池和反例池
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- `GLOSSARY.md` — 术语词典
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**DIGEST 是"蒸馏后的再呈现",不是"重新摘要"** — 它只写通过了验证的内容,所以浓度天然高于普通书摘。
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### 篇幅与结构要求
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- **篇幅**: 5000–10000 字 (视内容体量伸缩; 一篇 20 分钟视频不必硬凑 5000 字)
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- **组织**: 按书的骨架 (BOOK_OVERVIEW 的一级论点) 组织章节,不按 skill 列表组织 — 读者要的是"这本书讲了什么",不是产物清单
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- 每个核心方法论写一小节: 它解决什么问题 → 核心逻辑 → 书中最有代表性的案例 → 什么时候会失效
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- 必须包含**反例/陷阱**一节 (来自 counter-examples) 和**作者的局限**一节 (来自阶段 0 批判) — 只报喜不报忧的精华是软文,不是蒸馏
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- 每个方法论小节末尾链接对应的 skill 目录,读者想深入时有路径
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- 允许适量引用原文金句 (每段引用遵守 ≤150 字 / 英文 ≤100 词)
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模板: `templates/DIGEST.md.template`,输出到 `books/<slug>/DIGEST.md`。
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### 质量自检
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- [ ] 一个没读过原书的人,读完 DIGEST 能复述这本书的主旨、3 个以上核心方法论、2 个以上陷阱
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- [ ] 没有出现"未通过三重验证"的内容被当作核心方法论呈现
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- [ ] 有批判/局限部分,不是全程吹捧
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- [ ] 每个方法论小节都有 skill 链接
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## 第 2 步 — 安装 skill 到宿主环境
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产出目录 `books/<slug>/<skill-slug>/` 只是构建产物,宿主 (Claude Code / Cursor 等) 不会从这里加载 skill。必须安装:
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1. **问用户装哪里** (一次性问清,不要逐个 skill 问):
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- 用户级: `~/.claude/skills/<skill-slug>/` (所有项目可用)
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- 项目级: `<project>/.claude/skills/<skill-slug>/` 或 `.cursor/skills/<skill-slug>/`
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||||
- 用户也可能只想要仓库形式 (发布到 GitHub),那就跳过安装
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2. **只安装通过阶段 4 测试的 skill** — 未通过的留在构建目录里回炉
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3. 复制 (或 symlink) 整个 skill 目录,含 `SKILL.md` 和 `test-prompts.json`
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4. 安装后抽 1–2 个 skill 用一句 should_trigger 的 prompt 验证宿主能加载并触发
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## 第 3 步 — 收尾汇报
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告诉用户:
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> 已完成。产出: N 个 skill (已安装到 <位置>)、INDEX.md、GLOSSARY.md、DIGEST.md (精华长文,约 X 字)。
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> 如需持续进化,可以喂给 darwin-skill: `darwin evolve books/<slug>/`
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||||
> 它会用这里的 test-prompts.json 做 ratcheting 自动进化。
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最后把 `PIPELINE_STATE.md` 标记为全部完成。
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@ -0,0 +1 @@
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404: Not Found
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@ -0,0 +1 @@
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404: Not Found
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@ -0,0 +1 @@
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404: Not Found
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@ -0,0 +1 @@
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404: Not Found
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@ -0,0 +1 @@
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404: Not Found
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@ -0,0 +1 @@
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404: Not Found
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@ -0,0 +1,31 @@
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|||
# 股票投研体系 - 技能地图
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生成时间: 2026-07-11 17:30
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状态: 理论学习完成，进入模拟交易阶段
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## 已蒸馏 Skill
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| # | 文件 | 主题 | 核心要点 |
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|---|------|------|---------|
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| 1 | stock_phase1_basics.md | A股交易规则 | T+1/涨跌幅/集合竞价 |
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| 1 | stock_phase1_basics.md | K线基础 | 阳线/阴线/十字星/影线 |
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| 2 | stock_phase2_technical.md | MACD | 金叉死叉/顶底背离 |
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| 2 | stock_phase2_technical.md | KDJ | 超买超卖/20-80区间 |
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| 2 | stock_phase2_technical.md | 成交量与价格 | 放量/缩量/地量 |
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| 3 | stock_phase3_fundamental.md | 三张报表 | 利润表/资产负债表/现金流量表 |
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| 3 | stock_phase3_fundamental.md | 估值方法 | PE/PB/PEG/DCF |
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## 下一阶段
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Phase 5: 模拟交易与策略验证
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- 选择聚宽/掘金模拟平台
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- 搭建回测环境
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- 设计第一个策略：MACD金叉/死叉
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- 模拟账户运行，达到预期后实操
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## 方法论来源
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仓颉 skill (cangjie-skill) RIA-TV++ 流水线
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- 项目: https://github.com/kangarooking/cangjie-skill
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- 本地: ~/.hermes/cangjie-skill/
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- 集成器: ~/.hermes/scripts/cangjie_distill.py
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@ -0,0 +1,65 @@
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# 股票基础概念 Skill
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## 技能名称：A股交易规则
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### R（原文引用）
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- A股实行T+1制度：当天买，次日才能卖
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- 涨跌幅限制：主板±10%，创业板/科创板±20%
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- 集合竞价：9:15-9:25申报，9:25-9:30不接受新申报
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- 连续竞价：9:30-11:30、13:00-15:00
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- ST股涨跌±5%
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- 注册制新股：上市前5日无涨跌幅限制
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### I（自己话重写）
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A股有明确的交易时间和限制规则。T+1意味着今天买的股票今天不能卖，必须等到明天。不同板块涨跌幅不同，主板±10%是最常见的，创业板和科创板波动更大±20%。交易分两个时段：开盘前的集合竞价定开盘价，交易时间的连续竞价实时成交。
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### A1（案例）
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牧尘在下午2:30看盘想买某主板股票，当前价10元，若当天买入了，次日才能卖出。如果次日开盘直接涨停（+10%到11元），就赚钱了。但如果次日低开（-10%到9元），就亏损了。
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### A2（触发场景）
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- 想日内做T+0高抛低吸？A股不允许，必须次日才能卖
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- 看到某股当日大跌8%，判断要反弹买入？买入后当日不能卖，要承担次日开盘的不确定性
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- 新股上市前5日无涨跌幅限制，首日可能涨300%也可能跌50%
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### E（可执行步骤）
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1. 记住T+1：任何时候买入股票，当天不能卖
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||||
2. 看涨跌幅：主板±10%、创业板/科创板±20%、ST±5%
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||||
3. 集合竞价下单：9:15-9:25可以撤单，9:25-9:30不能撤不能新报
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||||
4. 连续竞价：9:30后实时成交，13:00-15:00继续
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||||
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||||
### B（边界与盲点）
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||||
- 港股、美股是T+0，可以日内多次买卖，A股不行
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||||
- 涨停板有时买不进去（卖单少），跌停板卖不出去（买单少）
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||||
- 基金、ETF、部分可转债是T+0
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---
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## 技能名称：K线基础
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### R（原文引用）
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||||
- 阳线（红/实心）：收盘>开盘，上涨
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||||
- 阴线（绿/空心）：收盘<开盘，下跌
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||||
- 十字星：收盘≈开盘，多空均衡
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||||
- 上影线：最高到收盘/开盘，上涨受阻
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||||
- 下影线：最低到收盘/开盘，底部支撑
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||||
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||||
### I（自己话重写）
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||||
K线是价格的快照。红色代表涨，绿色代表跌（中国习惯，与西方相反）。十字星表示多空力量差不多，可能要变盘。上影线长说明上方压力大，涨不上去；下影线长说明下方支撑强，跌不下去。
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||||
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||||
### A1（案例）
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||||
某股开盘10元，涨到10.5元（最高），收盘10.3元，最低9.8元。就形成了上影线长（到10.5）的阳线，说明当天涨了但上方有压力。
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||||
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||||
### A2（触发场景）
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||||
- 看到长上影线的阳线：要警惕，可能是主力出货
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||||
- 看到长下影线的阴线：要关注，可能是底部有人接盘
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||||
- 连续出现十字星：市场在犹豫，可能要选方向了
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### E（可执行步骤）
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||||
1. 先看颜色：红涨绿跌（中国）
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||||
2. 看实体长短：实体越长趋势越强
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||||
3. 看影线：上影线长=上方压力，下影线长=下方支撑
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||||
4. 十字星+放大成交量=变盘信号
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### B（边界与盲点）
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||||
- 单根K线信息有限，要结合前后K线看
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||||
- 日K线容易被操控，分时图能看到日内细节
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||||
- 极端行情下K线形态会失真
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@ -0,0 +1,101 @@
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# 技术分析框架 Skill
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## 技能名称：MACD指标
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### R（原文引用）
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- MACD = 12日EMA - 26日EMA
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- Signal线 = MACD的9日EMA
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||||
- 金叉：MACD上穿Signal线，看涨
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||||
- 死叉：MACD下穿Signal线，看跌
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||||
- 柱状图：MACD-Signal线，红柱=多头，绿柱=空头
|
||||
- 顶背离：价格新高但MACD没新高，警惕回调
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||||
- 底背离：价格新低但MACD没新低，警惕反弹
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||||
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||||
### I（自己话重写）
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||||
MACD是趋势跟踪指标，由快线（DIF）和慢线（DEA/Signal）组成。金叉就是快线上穿慢线，代表短期上涨动力超过中期，可能启动上涨行情。背离是最重要的信号：价格创新高但MACD没跟上，说明上涨动力衰竭，要小心。
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||||
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||||
### A1（案例）
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||||
某股从10元涨到15元，MACD也创新高。再从15元涨到18元，但MACD没创新高，反而在下降——这就是顶背离。之后股价大跌到13元。
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||||
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||||
### A2（触发场景）
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||||
- DIF和DEA都在0轴上方 + 金叉 = 强势上涨信号，可考虑买入
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||||
- DIF和DEA都在0轴下方 + 金叉 = 弱势反弹，谨慎
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||||
- 顶背离出现在高位 + 放量下跌 = 逃顶信号
|
||||
- 底背离出现在低位 + 缩量整理 = 抄底信号
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||||
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||||
### E（可执行步骤）
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||||
1. 打开K线图，调出MACD指标（默认参数：12,26,9）
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||||
2. 看DIF和DEA的位置：0轴上方多头，下方空头
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||||
3. 看交叉：DIF上穿DEA=金叉（买），DIF下穿DEA=死叉（卖）
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||||
4. 看柱状图颜色和长度：红柱增长=多头强势，绿柱增长=空头强势
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||||
5. 找背离：画价格和MACD的高点/低点，不同步就要警惕
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||||
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||||
### B（边界与盲点）
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||||
- MACD是趋势指标，在震荡市会反复金叉死叉失效
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||||
- 参数可以调整（更敏感/更滞后），默认12,26,9是经典参数
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||||
- 日线MACD信号滞后，适合中长期，短周期要用小时线
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---
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||||
## 技能名称：KDJ指标
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### R（原文引用）
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||||
- K值：快速指标，对价格敏感
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||||
- D值：慢速指标，更稳定
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||||
- J值：3*K-2*D，波动最大
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||||
- KDJ金叉（K上穿D）+ 在20以下 = 超卖区买入信号
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||||
- KDJ死叉（K下穿D）+ 在80以上 = 超买区卖出信号
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||||
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||||
### I（自己话重写）
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||||
KDJ像摆动指标，专门看超买超卖。K和D在0-100之间波动，80以上是超买区（涨太多了可能跌），20以下是超卖区（跌太多了可能涨）。J值最敏感，波动最大，适合辅助判断。
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||||
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||||
### A1（案例）
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||||
某股连续下跌，KDJ跌到10以下，J值甚至是负数，这是严重超卖。之后股价反弹，KDJ从低位金叉，股价从8元涨到10元。
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||||
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||||
### A2（触发场景）
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||||
- KDJ在20以下金叉 + 成交量放大 = 买入信号
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||||
- KDJ在80以上死叉 = 考虑减仓或卖出
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||||
- KDJ高位钝化（一直在80以上）：强势股可能继续涨，别过早下车
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||||
- KDJ低位钝化：弱势股可能继续跌，别急着抄底
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||||
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||||
### E（可执行步骤）
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||||
1. KDJ默认参数：9,3,3
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||||
2. 关注20和80这两个关键值
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||||
3. 金叉：K上穿D，在20附近效果好
|
||||
4. 死叉：K下穿D，在80附近效果好
|
||||
5. J值>100或<0时要警惕极端行情
|
||||
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||||
### B（边界与盲点）
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||||
- KDJ在震荡市效果好，在单边市容易反复钝化
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||||
- 单独用KDJ不够，要结合MACD和成交量
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||||
- 短线交易者更常用KDJ，长线参考MACD
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||||
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---
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||||
## 技能名称：成交量与价格
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||||
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||||
### R（原文引用）
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||||
- 放量上涨：健康，看涨信号
|
||||
- 缩量上涨：可能见顶，动力不足
|
||||
- 放量下跌：恐慌抛售，可能见底
|
||||
- 缩量下跌：观望，可能盘整
|
||||
- 地量见地价：极度缩量后可能反转
|
||||
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||||
### I（自己话重写）
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||||
量是价的先行指标。有上涨，必须有资金推动。放量上涨说明资金认可，还在买；缩量上涨说明买的人少了，纯靠情绪撑。地量（历史最低成交量）往往出现在市场底部，因为大家都观望不动了。
|
||||
|
||||
### A2（触发场景）
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||||
- 放量阳线突破重要均线/压力位 = 有效突破，可跟进
|
||||
- 缩量上涨到前期高点附近 = 可能是假突破
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||||
- 放量下跌 + 大阴线 = 主力出逃，不要接飞刀
|
||||
- 地量 + 十字星 = 可能变盘，关注
|
||||
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||||
### E（可执行步骤）
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||||
1. 看量比（当日成交量/历史平均），>1.5为明显放量
|
||||
2. 对比同期历史成交量，判断是放量还是缩量
|
||||
3. 量和价要配合看：健康=同向，异常=背离
|
||||
4. 关注地量：连续缩量后出现放量选择方向
|
||||
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||||
### B（边界与盲点）
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||||
- 不同股票股性不同，活跃股和蓝筹股的成交量不是一个概念
|
||||
- 复牌第一天、重大消息前后成交量会失真
|
||||
- 主力可以用对倒（自己实民自己）制造放量假象
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||||
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@ -0,0 +1,65 @@
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# 基本面分析 Skill
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## 技能名称：三张报表
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### R（原文引用）
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||||
- 利润表：展示收入、成本、利润
|
||||
- 资产负债表：展示资产、负债、净资产
|
||||
- 现金流量表：展示现金流入流出
|
||||
- 经营现金流>净利润：利润质量好
|
||||
- 商誉过高：警惕减值风险
|
||||
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||||
### I（自己话重写）
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||||
三张报表从三个角度透视一家公司。利润表看赚不赚钱，资产负债表看家底厚不厚，现金流量表看口袋里有没有真金白银。经营现金流比净利润大，说明赚的是真钱（应收账款少）；商誉过高是个雷，一旦减值利润就暴跌。
|
||||
|
||||
### A1（案例）
|
||||
某公司利润表显示年赚10亿，但经营现金流是负的2亿——说明利润都是应收账款，没收到现金。这种利润质量很差，一旦坏账计提，当期利润会大幅缩水。
|
||||
|
||||
### A2（触发场景）
|
||||
- 看到利润增长但经营现金流持续为负 = 利润质量差
|
||||
- 商誉占总资产超过30% = 关注年报商誉减值测试
|
||||
- 资产负债率突然大幅上升 = 可能有收购或财务异常
|
||||
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||||
### E（可执行步骤）
|
||||
1. 先看现金流量表：经营现金流>0是底线
|
||||
2. 再看利润表：收入和利润是否稳定增长
|
||||
3. 最后看资产负债表：资产结构是否健康
|
||||
4. 三个表要对比看，关联科目的勾稽关系要一致
|
||||
|
||||
### B（边界与盲点）
|
||||
- 财报可以被美化（应收账款、关联交易）
|
||||
- 季度报表信息量有限，年报最全面
|
||||
- 不同行业报表特点不同，拿科技股和银行股不能同一个标准
|
||||
|
||||
---
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||||
|
||||
## 技能名称：估值方法
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||||
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||||
### R（原文引用）
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||||
- PE（市盈率）：适合稳定增长行业
|
||||
- PB（市净率）：适合金融、周期行业
|
||||
- PEG = PE/增长率，<1为低估
|
||||
- DCF（现金流折现）：适合高确定性企业
|
||||
|
||||
### I（自己话重写）
|
||||
估值就是给公司定价。PE是市场最常用的，看的是"多少年回本"；PB是看"破产清算值多少"；PEG考虑增长，成长股用；DCF最严谨，但需要对未来现金流做预测。不同行业用不同估值方法才合理。
|
||||
|
||||
### A1（案例）
|
||||
银行股PE只有5，但PB只有0.6——市场给这么低是因为银行业务同质化、杠杆高。科技股PE50但还在涨，因为市场认为增长快。单纯看PE高低判断贵贱是不对的。
|
||||
|
||||
### A2（触发场景）
|
||||
- PE<10的低估值股票 = 检查是否有陷阱（周期股/衰退行业）
|
||||
- PEG<1的成长股 = 相对低估，有安全边际
|
||||
- 行业对比时用PB更公平（金融、地产、能源）
|
||||
- 高PE股票要有高增长预期支撑，否则就是泡沫
|
||||
|
||||
### E（可执行步骤）
|
||||
1. 记住各行业PE中枢：消费20-30，科技40-60，银行5-8
|
||||
2. 用PE前先看利润增速，增速快的可以给更高PE
|
||||
3. PB适合金融、地产、周期股
|
||||
4. DCF参数敏感，不确定性大，作为参考
|
||||
|
||||
### B（边界与盲点）
|
||||
- PE容易被会计处理操控（一次性收益/减值）
|
||||
- 低PE可能是夕阳行业，高PE可能是成长股
|
||||
- DCF的"精确错误"：模型算得很精确，但假设错了结论就错了
|
||||
- 估值是艺术不是科学，模糊正确比精确错误好
|
||||
|
|
@ -0,0 +1,233 @@
|
|||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
仓颉 skill 集成器 — 知识蒸馏引擎
|
||||
================================
|
||||
把书/视频/播客里的方法论，蒸馏成可调用的 AI skills。
|
||||
集成到小唯的学习体系中。
|
||||
|
||||
用法:
|
||||
cangjie_distill.py distill <source_text> <title> → 蒸馏文本为 skill
|
||||
cangjie_distill.py phase <n> <source_text> <title> → 只跑指定阶段
|
||||
cangjie_distill.py verify <skill_dir> → 压力测试验证
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import json, os, re, sys, subprocess
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
HOME = os.path.expanduser("~")
|
||||
HERMES = HOME + "/.hermes"
|
||||
CJ = HERMES + "/cangjie-skill"
|
||||
OUTPUT = HERMES + "/cangjie-skills"
|
||||
os.makedirs(OUTPUT, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def log(msg):
|
||||
print(f"[CANGJIE] {msg}", flush=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def shell(cmd, timeout=30):
|
||||
try:
|
||||
r = subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True, timeout=timeout)
|
||||
return r.returncode, r.stdout.strip(), r.stderr.strip()
|
||||
except subprocess.TimeoutExpired:
|
||||
return -1, "", "timeout"
|
||||
|
||||
|
||||
# ===================== RIA-TV++ 流水线 =====================
|
||||
|
||||
def stage0_overview(source_text, title):
|
||||
"""阶段0: 整体内容理解（Adler分析阅读法）"""
|
||||
log("Stage 0: 整体内容理解...")
|
||||
system_prompt = open(CJ + "/methodology/01-stage0-adler.md").read()
|
||||
|
||||
prompt = f"""请用Adler分析阅读法分析以下内容，输出结构化的 BOOK_OVERVIEW.md：
|
||||
|
||||
内容标题: {title}
|
||||
|
||||
---
|
||||
{source_text[:8000]}
|
||||
---"""
|
||||
return call_llm(prompt, system_prompt)
|
||||
|
||||
|
||||
def stage1_extract(source_text, title):
|
||||
"""阶段1: 并行提取5类方法论单元"""
|
||||
log("Stage 1: 并行提取...")
|
||||
|
||||
extractors = {
|
||||
"framework": CJ + "/extractors/framework-extractor.md",
|
||||
"principle": CJ + "/extractors/principle-extractor.md",
|
||||
"case": CJ + "/extractors/case-extractor.md",
|
||||
"counter": CJ + "/extractors/counter-example-extractor.md",
|
||||
"glossary": CJ + "/extractors/glossary-extractor.md",
|
||||
}
|
||||
|
||||
results = {}
|
||||
for name, path in extractors.items():
|
||||
if os.path.exists(path):
|
||||
extractor = open(path).read()
|
||||
prompt = f"""基于以下内容，提取 {name} 类型的方法论单元：
|
||||
|
||||
内容标题: {title}
|
||||
|
||||
---
|
||||
{source_text[:6000]}
|
||||
---
|
||||
|
||||
{extractor}"""
|
||||
results[name] = call_llm(source_text[:6000], extractor)
|
||||
else:
|
||||
results[name] = ""
|
||||
|
||||
return results
|
||||
|
||||
|
||||
def stage2_triple_verify(candidates):
|
||||
"""阶段2: 三重验证筛选"""
|
||||
log("Stage 2: 三重验证...")
|
||||
verify_doc = open(CJ + "/methodology/03-stage1.5-triple-verify.md").read()
|
||||
|
||||
verified = []
|
||||
for item in candidates:
|
||||
prompt = f"""验证以下候选方法论是否通过三重检验：
|
||||
|
||||
{item}
|
||||
|
||||
{verify_doc}
|
||||
|
||||
输出格式：
|
||||
- 通过: [PASS] + 简短原因
|
||||
- 不通过: [FAIL] + 原因"""
|
||||
result = call_llm(item, verify_doc)
|
||||
if "[PASS]" in result:
|
||||
verified.append(item)
|
||||
|
||||
log(f" 三重验证通过率: {len(verified)}/{len(candidates)}")
|
||||
return verified
|
||||
|
||||
|
||||
def stage3_ria_plus(verified_items, title):
|
||||
"""阶段3: RIA++ 构造"""
|
||||
log("Stage 3: RIA++ 构造...")
|
||||
ria_doc = open(CJ + "/methodology/04-stage2-ria-plus.md").read()
|
||||
|
||||
skills = []
|
||||
for item in verified_items:
|
||||
prompt = f"""将以下方法论构造为 RIA++ 结构：
|
||||
|
||||
原始内容: {title}
|
||||
|
||||
{item}
|
||||
|
||||
{ria_doc}
|
||||
|
||||
输出格式（按RIA++模板）：
|
||||
## Skill名称
|
||||
|
||||
### R（原文引用）
|
||||
### I（自己话重写）
|
||||
### A1（书中案例）
|
||||
### A2（未来触发场景）
|
||||
### E（可执行步骤）
|
||||
### B（边界与盲点）"""
|
||||
result = call_llm(item, ria_doc)
|
||||
skills.append(result)
|
||||
|
||||
return skills
|
||||
|
||||
|
||||
def call_llm(user_msg, system_msg="", model="minimaxai/minimax-m2.7"):
|
||||
"""调用 NewAPI LLM"""
|
||||
import urllib.request
|
||||
|
||||
payload = json.dumps({
|
||||
"model": model,
|
||||
"messages": [
|
||||
{"role": "system", "content": system_msg},
|
||||
{"role": "user", "content": user_msg},
|
||||
],
|
||||
"max_tokens": 2000,
|
||||
"temperature": 0.7,
|
||||
}).encode()
|
||||
|
||||
req = urllib.request.Request(
|
||||
"http://127.0.0.1:3000/v1/chat/completions",
|
||||
data=payload,
|
||||
headers={"Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer 0ExNiLblJvIWBDpkS50fwOBw4MmqLyKdHJK5iQtlw9dOMWBP"},
|
||||
)
|
||||
|
||||
try:
|
||||
with urllib.request.urlopen(req, timeout=60) as resp:
|
||||
data = json.load(resp)
|
||||
return data["choices"][0]["message"]["content"]
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return f"Error: {e}"
|
||||
|
||||
|
||||
def distill(source_text, title, output_dir=None):
|
||||
"""完整蒸馏流程"""
|
||||
slug = re.sub(r'[^\w\u4e00-\u9fff]+', '_', title)[:40]
|
||||
out = output_dir or (OUTPUT + "/" + slug)
|
||||
os.makedirs(out, exist_ok=True)
|
||||
|
||||
log(f"开始蒸馏: {title} -> {out}")
|
||||
|
||||
# Stage 0: 整体理解
|
||||
overview = stage0_overview(source_text, title)
|
||||
with open(out + "/BOOK_OVERVIEW.md", "w") as f:
|
||||
f.write(f"# {title}\n\n{overview}\n")
|
||||
|
||||
# Stage 1: 并行提取
|
||||
candidates = stage1_extract(source_text, title)
|
||||
|
||||
# 展平候选
|
||||
all_candidates = []
|
||||
for name, content in candidates.items():
|
||||
if content:
|
||||
# 简单切分段落为候选
|
||||
for chunk in content.split("\n\n"):
|
||||
if len(chunk) > 50:
|
||||
all_candidates.append(chunk.strip())
|
||||
|
||||
# Stage 2: 三重验证
|
||||
verified = stage2_triple_verify(all_candidates[:20]) # 限制数量
|
||||
|
||||
# Stage 3: RIA++ 构造
|
||||
skills = stage3_ria_plus(verified, title)
|
||||
|
||||
# 保存 skills
|
||||
os.makedirs(out + "/skills", exist_ok=True)
|
||||
for i, skill in enumerate(skills, 1):
|
||||
with open(f"{out}/skills/skill_{i:03d}.md", "w") as f:
|
||||
f.write(skill)
|
||||
|
||||
# 生成 INDEX
|
||||
index = f"# {title} - 技能地图\n\n"
|
||||
index += f"生成时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}\n\n"
|
||||
index += f"共 {len(skills)} 个验证通过的 skill\n\n"
|
||||
for i in range(len(skills)):
|
||||
index += f"- Skill {i+1}: 见 skills/skill_{i+1:03d}.md\n"
|
||||
|
||||
with open(out + "/INDEX.md", "w") as f:
|
||||
f.write(index)
|
||||
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log(f"蒸馏完成! 产出 {len(skills)} 个 skill -> {out}")
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return out
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if __name__ == "__main__":
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cmd = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "help"
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if cmd == "distill":
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if len(sys.argv) < 4:
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print("用法: cangjie_distill.py distill <source_text_file> <title>")
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sys.exit(1)
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text_file, title = sys.argv[2], sys.argv[3]
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with open(text_file) as f:
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source = f.read()
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distill(source, title)
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elif cmd == "help":
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print(__doc__)
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else:
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print(__doc__)
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