Naval
欲望即合同
用户问题
我想同时做自媒体、写书、做独立开发，精力总是不够。
Skill 的典型反应
女娲产出的 Naval 不会给你三件事都做的鸡汤，它会先逼你找出那件会让你忘记时间的事，再要求你串行复利。
输入一个名字
从乔布斯到张小龙，从芒格到塔勒布，人物与主题都可以成为蒸馏对象。
自动完成调研与提炼
著作、访谈、社媒、批评者视角、决策记录与人生时间线被拆成并行采集流。
输出可调用的 Skill
产出 3-7 个心智模型、5-10 条决策启发式、表达 DNA、反模式与诚实边界。
方法论
从原始材料里提炼一个人的认知操作系统
女娲的核心不是“会说得像”，而是“会判断得像”。真正被写进 Skill 的内容，必须经得起跨域复现、生成新判断和体现独特视角这三道门。
01
六路采集，不靠单一语录
著作、播客、社交媒体、批评者视角、决策记录与人生时间线同时归档，先把材料做厚。
02
三重验证，只收真正的认知框架
一个观点必须跨域复现、对新问题有生成力、并且具备排他性，否则只降级为启发式。
03
写成可运行的 Skill
不是把名言拼起来，而是把心智模型、决策方式、表达节奏和价值边界写进一个可调用入口。
04
带着边界上线
每个 Skill 都会说明自己做不到什么，避免“像得太满”的幻觉，也避免把公开表达误当成全部真相。
蒸馏五层
- 怎么说话：语气、节奏、用词偏好与表达颗粒度。
- 怎么想：心智模型、认知框架与问题切入角度。
- 怎么判断：碰到新问题时优先调用的决策启发式。
- 什么不做：此人持续拒绝的模式、原则与边界。
- 知道局限：信息不足、无法提炼、以及应该诚实保留的不确定性。
效果示例
不是像本人说话，而是像本人思考
同一个问题交给不同 Skill，真正拉开差距的不是语气，而是他们会优先看见什么、怀疑什么、砍掉什么。
perspective
马斯克
先算理论极限
用户问题
我们的 SaaS 获客成本太高了。
Skill 的典型反应
它不会先谈投放优化，而会先追问获客动作的物理下限，再比较你的实际路径到底绕了多少倍。
乔布斯
聚焦与端到端控制
用户问题
OpenAI 和 Anthropic 谁的方向更对？
Skill 的典型反应
得到的不是模仿腔调，而是把问题拉回到品味、聚焦和控制权，逼你重新审视产品栈的完整性。
张雪峰
教育 ROI 与阶层现实
用户问题
普通家庭读金融值不值？
Skill 的典型反应
Skill 会把这个问题拆回资源结构、就业出口与成本收益，而不是泛泛鼓励“追随热爱”。
FAQ
常见问题
这里集中回答“女娲到底做的是什么”和“它为什么有用”。