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把下面这句话发给 Claude Code（或者 Codex）：
请你帮我从 https://github.com/agentsope/SkillAlchemy 拉取这个 skill 到本地，安装到 Claude Code 的 skills 里，然后告诉我怎么用。
Agent 会自动完成安装。装好之后，你就可以这样用：
蒸馏张雪峰，depth=standard
融合第一性原理思考和费曼学习法
帮我分析一下「做一个 AI 客服产品」需要考虑什么
也可以走命令行：
npx skills add agentsope/SkillAlchemy蒸馏一个人。 告诉它一个名字，系统派出 4-5 个研究 Agent 并行深挖——从他的决策时刻、失败处理、价值观冲突、表达风格中提取 OS——编译成一个可以随时对话的 Persona Skill。
蒸馏方法论。 一本书、一套方法论、一个开源仓库、一段专家访谈——蒸馏成可执行的 SOP：前置条件 → 执行步骤 → 分支判断 → 失败处理，每一步都有可验证的证据。
融合已有 Skill。 把两个 skill 组合成一个新能力——「第一性原理 × 费曼学习法」→ 一个拆到底、讲到懂的深度理解引擎。
◆ 任务简报
▸ 需求 蒸馏「张雪峰」→ persona skill
▸ 流程 Lens → A 分支（7 Stage + 2 Gate）
├─ Research Swarm 5 agent 并行研究
├─ Exemplar find-skills 在线检索 + 自动评分
└─ Compile 编译 + 自评 + 验证
▸ 深度 standard · ~15-20 min
▸ 交互 步步确认（2 次暂停）
> 确认，按 standard 跑
[5 个 Agent 并行研究完成，Gate 1 通过，Dilemma Cases 11+]
[编译 SKILL.md，quality_check pass，自评 10/10 · elite]
◆ 蒸馏完成
skill 张雪峰 · zhang-xuefeng
类型 persona · 102 行
质量 ✓ pass · 自评 10/10 · elite
产出 output/zhang-xuefeng-skill/
试试 /张雪峰 我孩子理科590分河南想学计算机
只有一个参数：depth。默认 standard。
| 维度 | quick | standard | deep |
|---|---|---|---|
| Agent 数 | ≤3 | 4-5 | 6-8 |
| 预计耗时 | ~5-8 min | ~15-20 min | ~25-35 min |
| 内容验证 | 跳过 | 建议 | 强制 + 双审核 |
| 标注 | draft |
standard |
validated |
蒸馏路线上有 2 个确认点：任务简报、research plan（Agent 维度可调）。支持「一路默认」跳过全部交互。
有任何问题直接问就好，不用客气。
仓库 skills/ 目录下蕴含了大量蒸馏好的 Skill，覆盖主流 AI Agent 框架、工具和工作流。你不需要从头蒸馏——直接安装就能用。
安装方式一：命令行
npx skills add agentsope/SkillAlchemy/skills/<skill-name>安装方式二：自然语言
把下面这句话发给 Claude Code（或者 Codex）：
请帮我从 https://github.com/agentsope/SkillAlchemy 安装 <skill名称> 到本地
比如装 Lens：
请帮我从 https://github.com/agentsope/SkillAlchemy 安装 Lens 到本地
所有可用 Skill 见 skills/ 目录。
不适合资料稀缺的人物复刻——别指望三条新闻就召唤出一个完整的人格。不适合私密人格杜撰——公开资料里没有的内心戏，系统不替人加戏。不适合高风险专业决策——真要签字背锅时，你比所有「乔布斯们」更有用。不适合版权内容改写复用——换个发型不等于换了个人，洗稿也不等于原创。
未来 Agent 的差距，不会只看谁接入了更强的模型。模型会越来越强，也会越来越接近。真正拉开差距的，是 Agent 接入的 Skill。
同一个模型，什么 Skill 都不加载，只是一个会说话的通用大脑。加载了第一性原理 Skill，它就能拆复杂问题。加载了张雪峰 Skill，它就能帮普通家庭算教育账。
Skill 不是 prompt。它是一个人、一套方法、一个领域、一段经验背后的工作方式。
Skill-Alchemy 要做的，就是把 source 背后的判断规则、执行步骤、边界条件和验证标准蒸馏出来，变成 Agent 可以直接加载的 Skill。从此 Skill 不是玄学，不是 prompt 拼凑，而是一条可复现、可验证、可规模化的生产线。