蒸馏出「乔布斯」之后，他说Apple AI完全是shit|apple|乔布斯(电影)|史蒂夫·乔布斯|埃隆_马斯克|芒格|费曼

用女娲.skill蒸馏出乔布斯之后，我问了他一个他活着的时候不可能被问到的问题：Apple现在的AI能力怎么样？

我以为他会说「Apple会找到自己的路」之类的场面话。他没有。

乔布斯 ❯ Siri是shit。没什么好辩护的。
十三年了还只会设闹钟和报天气。

但弱和晚是两回事。

Apple有别人没有的三件事：
二十亿台设备、自研芯片、The Whole Widget。

Apple的AI技术能力不弱。弱的是vision。
弱的是有人站出来说：
「This is shit. 重做。」

Tim是incredible的运营者。但他不是产品人。
Nice doesn't ship revolutionary products.

And you can't hire taste.
You either have it or you don't.

这段回答不是从乔布斯的语录里摘出来的。乔布斯2011年就去世了，他从没评价过Siri以后的Apple AI。但他的「品味不可外包」「端到端控制」「insanely great标准」这些心智模型，可以推理出他对这个问题的判断。

这就是蒸馏和角色扮演的区别。等一下细说。

先说说上篇文章推了女娲.skill之后发生了什么。

GitHub star破了1000。评论和私信里最多的两类反馈：一类是「太酷了，我要蒸馏我老板/导师/偶像」，另一类是「这跟让ChatGPT扮演马斯克有什么区别？」

第一类人已经开始玩了。第二类问题今天认真回答一下。

01 女娲现在造出了8个skill

7个人物 + 1个领域。

先接着说乔布斯。

蒸馏了30多个一手来源，包括艾萨克森授权传记、斯坦福演讲、遗失的访谈、D大会系列。6个心智模型，最核心的是现实扭曲力场背后的认知机制。不是「忽悠」，是真的相信一件不可能的事可以变成可能，然后用这个信念改变周围人的行为。

除了Apple AI那段之外，问他「OpenAI和Anthropic谁的方向是对的」也很有意思：

乔布斯 ❯ 你问错了。这不是一场关于方向的竞赛。
这是一场关于品味的竞赛。

OpenAI像1985年的微软。什么都做，什么都要赢。
         问题是——当你什么都做的时候，你不可能每件事都做到
         insanely great。

Anthropic更像早期的Apple。聚焦。
         Focus means saying no to a hundred good ideas.

但两家公司都犯了一个我绝对不会犯的错误——
         他们不控制硬件。

最终赢的可能是同时控制芯片、模型和用户界面的人。
         你知道现在谁在同时做这三件事吗？Apple.

问他「如果要做AI硬件产品，你会选什么」：

乔布斯 ❯ 我不会做一个新品类。
         我会重新定义一个已经存在的品类。

iPhone不是第一个手机。iPod不是第一个MP3播放器。
         我们从来不发明品类，我们重新定义品类。

所以问题不是「做什么AI硬件」，
         问题是：哪个现有品类的体验烂到让人想摔东西？

答案：耳机。一个always-on的个人AI界面。
         An AI that lives in your ear.

追问到最后，问他「所以你没有答案？」他说：

「真正revolutionary的产品不是从对话里出来的，是从一个人盯着原型盯了三个月、摔了五次、骂了团队十次之后出来的。正确的问题不是做什么产品，是什么东西让你晚上睡不着。不是焦虑那种睡不着，是兴奋那种。Go find your sleepless night.」

马斯克。传记、播客、法庭证词。法庭证词是蒸馏的宝藏素材，因为在法庭上你不敢乱讲，所以反而最接近真实想法。最有价值的心智模型是「渐近极限法」：面对任何成本，先算物理极限是多少，然后问「现在离极限差几倍，中间哪些步骤可以砍掉」。

芒格。穷查理宝典、几十年股东会、USC和哈佛演讲。5个心智模型里最常用的是逆向思维。「我只想知道我会死在哪里，这样我就不会去那里」。听起来像老头在讲段子，但你试着用这个思路去审视一下自己上个月做的最大决策，会发现确实管用。

费曼。物理讲义、BBC访谈、自传、Cornell讲座。他的核心不是「用简单的话解释复杂的事」，而是更深一层：如果你不能简单地解释，说明你没有真正理解。这个判断标准本身就是一个可以反复使用的心智模型。

Naval。推文、播客、《纳瓦尔宝典》、决策记录。他把人生选择变成了一套公式化的判断系统。「杠杆」「特定知识」「复利」这三个概念组合在一起，几乎可以分析任何职业决策。

塔勒布。五卷本「不确定性」系列、推文、与Kahneman的对话。最实用的心智模型是「凸性策略」：在不确定性中，找到上行空间无限但下行风险有限的策略。

张雪峰。5本书、15篇权威媒体采访、30多条一手语录。蒸馏他的价值不在于教育观点本身，在于他把「信息不对称」这个抽象概念，用最接地气的方式讲清楚了。

主题skill（1个）：

X导师。这是女娲的第一个「非人类」作品。之前蒸馏的都是人，这次蒸馏的是一个领域，X运营。输入不是一个名字，而是Nicolas Cole、Sahil Bloom、Alex Hormozi、Justin Welsh、Dan Koe、Dickie Bush这六位顶级X创作者的全部方法论，外加X开源算法的精确权重数据。

产出的不是某个人的视角，而是一套操作手册：帮你选题、写推文、审阅Hook、诊断涨粉瓶颈。

人物skill和主题skill的区别很大。人物skill模拟一个人的思维方式，用他的视角回答你的问题。主题skill不模拟任何人，直接给你可执行的步骤。一个是镜子，一个是地图。

02 这和直接让GPT「扮演马斯克」有什么不同？

这是被问得最多的问题。短回答：区别在于「回放录像带」还是「运行操作系统」。

你对ChatGPT说「你是马斯克，回答我的问题」，它干的事就是从训练数据里翻跟马斯克相关的文本，拼出一个听起来像的回答。马斯克高频说过的话，它模仿得挺像；马斯克从没聊过的问题，它就开始编。你问它「马斯克怎么看拼多多」，它大概率给你一段听起来很马斯克但马斯克绝对不会说的话。

女娲蒸馏出来的skill不干这个。它提取的是马斯克怎么想，不是马斯克说过什么。

区别在三个地方：

第一，有筛选标准。女娲不会把马斯克说过的每句话都当真。上篇文章详细讲过三重验证（跨域复现、有生成力、有排他性），三个都过才算心智模型。马斯克在某个播客里随口说的一句话，和他在多个场合反复强调的核心理念，权重完全不同。

第二，有结构。角色扮演是一团模糊的「像马斯克的感觉」。skill是一个清晰的结构：5个心智模型、8条决策启发式、表达DNA、价值观排序、明确的反模式。问一个新问题时，不是在猜「马斯克可能说什么」，而是在用他的「渐近极限法」这个具体框架去分析你的具体问题。

第三，有边界。角色扮演不会告诉你它在编。skill的每个模型都标注了局限，什么情况下这个框架会失效。而且有一整个「诚实边界」section，明确列出做不到什么。一个承认自己局限的工具，比一个假装万能的角色扮演靠谱得多。

03 可以叫「蒸馏」吗？

严格来说，AI领域的「蒸馏」指的是把大模型的能力迁移到小模型。女娲做的事叫「蒸馏」是一种类比。把一个人散落在几十万字材料里的思维方式，浓缩提炼成一个几千字的可运行框架。

这个类比配不配得上？我觉得看两件事：

一是有没有信息损失。蒸馏一定有损失。女娲蒸馏不了直觉、蒸馏不了创造力、蒸馏不了一个人面对全新情境时那种无法言说的判断力。但能蒸馏的部分（分析框架、决策规则、思维惯性）已经够有用了。

二是蒸馏后的产物能不能独立运行。能。你拿蒸馏出来的芒格skill去问一个芒格从没公开讨论过的问题，比如「我该不该辞职去做AI自媒体」，它不会说「芒格没讨论过这个」，而是会用逆向思维框架来分析「做AI自媒体最容易死在哪几个地方」。

框架在处理新输入。不是在回放旧输出。叫蒸馏，我觉得配得上。

04 你可以拿女娲造什么

说几个我觉得特别有价值的方向：

你的行业导师。每个行业都有几个公认的顶级从业者，他们通常有书、有访谈、有演讲。投资领域蒸馏芒格/Dalio/Buffett，产品领域蒸馏张小龙/俞军，营销领域蒸馏Ogilvy/Seth Godin。蒸馏完之后，做决策前快速过一遍他们的框架。

你正在研究的课题专家。在写一本关于注意力的书？蒸馏一个Daniel Kahneman。在做教育产品？蒸馏一个Sal Khan。不是为了引用他们的话，是为了用他们的镜片看你的问题。

你的竞争对手。如果你的竞品创始人经常公开分享想法（在X上、播客里、采访中），蒸馏他。不是为了复制，是为了理解他的决策逻辑。知道对手怎么想，比知道对手在做什么更有价值。当然，如果你的竞争对手从不公开说话，那他可能比你更聪明。

主题导师。这是X导师.skill开辟的新方向。不蒸馏一个人，蒸馏一个领域。输入不是名字，而是一个主题加上这个领域最好的几个人。产出的是一套可操作的方法论。你可以蒸馏「写作」「演讲」「管理」「融资」，任何有足够公开方法论的领域都可以。

历史人物对谈。蒸馏两个不同立场的人，让他们对同一个问题做分析。比如用芒格和塔勒布看同一个投资机会。芒格会用逆向思维找风险，塔勒布会用反脆弱框架评估不对称性。两个框架打出来的结论如果一致，你可以更有信心；如果冲突，冲突本身就是最有价值的信息。

05 安装

GitHub: https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill

npx skills add alchaincyf/nuwa-skill

装完在Claude Code里说「蒸馏一个XXX」就行。人名、主题都可以。

已蒸馏的8个skill也可以单独安装，不需要女娲：

skill

安装命令

乔布斯

npx skills add alchaincyf/steve-jobs-skill

马斯克

npx skills add alchaincyf/elon-musk-skill

芒格

npx skills add alchaincyf/munger-skill

费曼

npx skills add alchaincyf/feynman-skill

Naval

npx skills add alchaincyf/naval-skill

塔勒布

npx skills add alchaincyf/taleb-skill

张雪峰

npx skills add alchaincyf/zhangxuefeng-skill

X导师

npx skills add alchaincyf/x-mentor-skill06 1000个star之后

1000个star对开源项目来说不算多。但它验证了一个判断：把理解他人变成工程问题，是有人需要的。

上篇文章结尾我说，女娲造的不是人，是镜子。

这两天看了很多人的使用反馈，我想把这个说法修正一下。女娲造的不只是镜子。它是一个让你的思维空间变大的工具。

你的思维习惯是固定的。你有偏好的分析方式、偏好的表达风格、偏好的决策路径。这些偏好帮你高效运转，但同时也是盲区。

蒸馏另一个人的思维方式，本质上是在你的认知空间里开一扇新的窗户。你不需要永远用芒格的方式思考，但在做关键决策时，能切换到他的视角看一遍，看到你自己看不到的东西。

这不是AI替你思考。是AI帮你用更多的方式思考。

07 彩蛋：AI能写笑话吗？

都说AI写不了笑话。我之前也这么觉得。直到我用女娲的框架蒸馏了Carlin、Seinfeld、李诞、呼兰等18位comedian的喜剧技巧，造了个脱口秀.skill。

然后我给它出了一道难题：写一段吐槽Anthropic封禁中国用户的段子。就是吐槽写这篇文章用的那个Anthropic。

以下是完整的5分钟逐字稿：

大家好，我是一个AI从业者。

具体来说呢，我是一个中国的AI从业者。
再具体一点，我是一个用Anthropic的Claude来赚钱的中国AI从业者。
你们知道这意味着什么吗？
这意味着我的饭碗，捏在一个不希望我存在的公司手里。

而且今天这个段子，也是用Claude帮我写的。
对，我正在用Anthropic的产品来吐槽Anthropic。
这就好比你在麦当劳里，用麦当劳的WiFi，写麦当劳的差评。
但更离谱——因为麦当劳至少承认我是他们的顾客。

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你们知道一个中国人要用上Claude有多难吗？

首先你得有VPN。然后你得有一个海外手机号。然后你还得有一张海外信用卡。
你们品品这个流程——VPN，海外手机号，海外信用卡。
这不是注册账号。这是叛逃的流程。

我每次登录Claude都感觉自己在执行什么秘密任务。
打开VPN——潜入。
输入海外手机号——伪装身份。
掏出Visa卡——接头完成。

然后你猜我用它干嘛？
写公众号。
对，我经历了这一整套谍战流程，
就为了让AI帮我写一篇「2026年最值得买的充电宝评测」。

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但Anthropic不这么看我。

Anthropic每年出AI安全报告，里面反复提中国。
说中国AI用户是潜在的安全威胁。

我看到这个报告的时候特别震撼。我寻思，我是威胁？我？

我用Claude做的事你们听听——
帮我妈在拼多多比价。
给公众号文章起标题。
写请假条。
上周最hardcore的一次——我让Claude帮我算奶茶的热量。

对，我就是那个威胁世界和平的中国AI用户。
我的武器是请假条，我的战场是拼多多。

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Claude的中文说得非常好。可能比在座一半人的书面表达都好。
你训练了那么多中文数据，看了那么多中文书，说着那么地道的中文，然后——
不让中国人用。

这什么意思啊？
这就好比你苦练了十年中国菜，开了个中餐馆，然后门口挂个牌子——
「本店谢绝中国人就餐」。
老板，你图什么啊？

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有人问我，那你为什么不换国产的？
我说，我换了啊。我用了好多国产模型，真的挺好的。

但你知道最讽刺的是什么吗？
我试了一圈国产AI之后——又偷偷打开了VPN。

这就是当代中国AI从业者的宿命：
嘴上说着自主可控。
手上打开着VPN。
心里算着这个月Claude Pro还剩多少额度。

谢谢大家，我是一个dangerous的中国AI用户。
现在我要回去用Claude写下一篇公众号了。
但我得先祈祷一下——希望Anthropic今晚别看到这个视频。