女娲造人

它解决什么问题

当你想借某个人物的视角思考问题时，通常只有两条路：翻完他几千页著作和访谈后手工整理，或者拿「芒格会怎么想」去问通用模型，拿到一堆放之四海皆准的道理。前者成本太高，后者丢掉了真正的心智结构。

女娲造人走第三条路：把一个人的思考方式压缩成一套可运行的 SKILL.md——一个认知操作系统，而不是名人语录库。

核心机制

关键区分：捕捉的是 HOW they think，不是 WHAT they said。

• 入口分流：输入是明确人名走直接路径；只给模糊需求（如「我想提升决策质量」）则先诊断，从十个需求维度反推候选对象，最多追问两轮，不搞问卷调查。
• 多源采集：六个并行 subagent 分别负责著作、对话、表达风格、他人评价、重大决策、时间线，各自写入独立 .md 文件。用户提供的一手素材权重最高；知乎、微信公众号、百度百科被列入黑名单。
• 框架提炼：心智模型需通过三重验证（跨域复现、生成力、排他性），全过则保留，只过一到两道降级为决策启发式。同时提取「如果 X 则 Y」式判断规则、表达 DNA、价值观、反模式与智识谱系。
• 诚实边界：明确写出做不到的事——不能预测其对全新问题的反应，不能替代创造力与直觉，公开表达不等于真实想法。
• 质量验证：生成后跑三项测试，已知问题立场是否对齐、边缘问题是否给出带不确定性的推断、百字文本能否读出此人的语气。

适用边界

• 结论质量取决于素材。可用来源少于十条时，心智模型应减到 2–3 个，诚实边界加大篇幅，不能强行生成。
• 活人需要标注信息截止日期；历史人物材料稳定但可能存在传记偏差。
• 输入是主题而非人名时，会综合多人视角提炼领域共识框架，不再是单个人像。