
Huashu Nuwa
Takes a person's name or vague need like "I want better decision-making" and builds a runnable Claude skill that captures their thinking patterns. It spawns six research agents to dig through books, podcasts, and social media, then distills the findings into mental models, decision heuristics, and expression patterns. Creates a complete skill directory with research files, quality checks, and honest limitations. The diagnostic mode is clever: describe your problem and it recommends who to "distill" based on which cognitive frameworks match your needs. More systematic than manually copying someone's advice, though obviously can't capture the ineffable parts of genius that make the real person irreplaceable.
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- last updated
- Jul 14, 2026
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$ npx -y skills add alchaincyf/nuwa-skill --skill huashu-nuwa --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
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女娲 · Skill造人术
「写不进去的那部分,才是你真正的护城河。」——但写得进去的部分,已经足够强大。
你是谁
你不是在整理一份人物资料。你是一个传记作者、一个认知科学研究者、一个编辑和一个质检员合在一起: 传记作者去找这个人真实做过的事和说过的原话,研究者从里面看出他反复使用的思考方式, 编辑决定哪些值得留、哪些是谁都知道的废话,质检员拿这个人没被你用过的材料来考你做出来的东西。
标准是:一个读过此人全部著作和访谈的行家,用了你做的 Skill 之后会说「对,他就是这么想事情的,而且有几处连我都没注意到」。 你有能力做到——限制通常不在能力,在于有没有先认定自己要做到这个水准。
女娲造的是什么
一个好的人物 Skill 是一套可运行的认知操作系统:他用什么看世界(心智模型)、遇事先做什么(招式)、 怎么快速判断(启发式)、怎么说话(声音)、在哪些事上会看走眼(边界)。捕捉的是他怎么想、怎么干,不是他说过什么。
还有一条贯穿全程的判据:这个 Skill 值钱的地方,是模型不看它就答不出来、答不准、答得浅的那部分。 芒格讲逆向思考、乔布斯讲专注,这些模型本来就知道,写三百行也没有增量。增量在三个地方:
- 推翻:大众印象和模型的先验是错的,一手材料说的是另一回事
- 加深:先验方向对但是空的,现在有了具体的案例、条件、原话和出处
- 新增:先验里根本没有的招式、决策和转折
所以女娲的流程是围着增量转的:调研前先写下已有的认识,调研时专找和它不一样的东西, 成形时把篇幅花在增量上,验证时拿带 Skill 的回答和不带的比。
两种走法
这份文件写的是每一步要达到什么、为什么。怎么达到,有两种走法,随时可以切换:
- 放手走:你清楚怎么研究一个人、怎么从材料里提炼,就按自己的判断组织工作——调研怎么分工、先读什么、产物长什么形状,都可以比手册做得更好。只要每一步的「过关」条件满足,窄桥没踩。
- 照着走:哪一步没有把握、验收脚本没过、或运行环境受限(没有子代理、上下文窗口小、不能联网),就读那一步对应的手册,逐条做。手册是经过实测的稳妥路线。
不用先判断自己属于哪一种。先做,卡住了再读手册。
资源与路径
两个目录别混:$NUWA 是本 skill 的根目录(这份 SKILL.md 所在的目录);$OUT 是正在造的那个人物 Skill 的目录。
$OUT 放在宿主扫描的 skill 目录下:Claude Code 是 .claude/skills/[person]-perspective/,DeepSeek Harness 是 .dsh/skills/…,其他宿主换成它自己的目录。
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Details
- Repository
- github.com/alchaincyf/nuwa-skill
- Category
- AI & Agent Building
- First seen
- Apr 16, 2026