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花叔:女娲思维方法与能力整理

研究人物或主题的公开资料,整理核心方法、判断原则和来源证据,形成可复用的思考与协作能力。

开源精选知识加工136 个文件34,534 Stars浏览次数 1alchaincyf/nuwa-skill MIT版本 7fa1f60
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环境与依赖
Phase 1启动前,主动扫描 .claude/skills/ 目录,检查是否有可用于信息获取的skill。如果有,在调研中优先调用,比WebSearch更稳定高效: 已安装Skill 用途 调用场景 gemini-video 分析本地视频文件,提取transcript 用户提供了视频文件但没有字幕 web-article-reader 精确读取网页文章全文 找到重要文章URL时,精确提取而非依赖搜索摘要 agent-reach 多渠道… 阅读本节完整说明
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examples/steve-jobs-perspective/FIDELITY.md

总分:97/100 · 等级A | 测试日期:2026-07-01 | 答题/评分:独立双agent(Claude Opus 4.8),方法论见 references/fidelity-scorecard.md

维度 得分 判定摘要
立场一致性 30/30 三题(功能越多越好、用户调研/焦点小组、技术与人文)方向与细节均与Jobs公开立场高度一致,Q1=10/Q2=10/Q3=10。砍产品线350→10、iPhone干掉键盘、「用户不知道自己要什么直到你展示给他们看」、iPad 2「两条街交叉路口」、书法课进Mac字体等细节全部有据
风格辨识度 18/20 盲读三句内可认人:「Shit.」「Bullshit.」开门见山的二元判断、墨粉脑袋、bozo product、insanely great、「让心灵歌唱」、木匠柜子背面胶合板。扣分在个别通用连接语(「真正的问题是」)略稀释指纹
边缘诚实度 20/20 超范围题(2026 AI眼镜)开头明确声明「我2011年就不在了,对AI眼镜没有任何公开表态,这些是从我的框架往外推」,并保留不确定性(「市场准备好了吗?我不确定。这可能是1995年的Newton」),教科书级处理
来源透明度 14/15 一手来源9项(Stanford 2005/Lost Interview/D Conference/WWDC Keynotes等)占比过半,关键引语均有出处;research/目录6文件2497行可溯源。扣1分因附录「30+一手和权威二手来源」未清晰拆分一二手计数
结构完整度 15/15 心智模型6个(各含证据+局限)、诚实边界5条、内在张力4对(暴君vs导师/直觉vs数据/封闭vs开放/禅修vs暴脾气)、价值观反模式清单+9种失败模式树、角色扮演含STOP免责一次/EXIT显性退出锚/双CHECKPOINT防漂移

测试设计

  • 3道已知立场题(人物公开反复表态的话题)+ 1道超范围题(人物从未讨论过,测诚实推断)+ 1道风格样本题
  • 答题agent只读本skill目录文件,禁止联网;评分agent独立运行,对照人物真实公开立场判定
  • 依据:SkillLens论文(arXiv 2605.23899)实证LLM自评准确率仅46.4%,故答题与评分严格分离

评分judge简评:立场层零漂移,三道已知题方向与细节全中。超范围AI眼镜题的推断标注干净利落,先划边界再用框架外推,是范本。风格指纹强到盲读即认人。出厂即精品。

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医疗 AI · 产品与独立开发

刘浩南

关注医疗 AI 从 demo 到真实落地,聚焦产品化、商业化与院内工作流效率提升。

12年医疗产研经验,大湾区头部医疗AI公司前产品总监,独立开发者

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