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第 67 卷

第 67 / 80 卷日期:

  • └── ...

├── index.md# Skill 关系网络(链接层产物)

└── tests/ ├── skill‑01‑test.md # 每个 Skill 的测试用例

└── ...

每个 Skill 文件包含:触发条件、执行步骤、输出格式、边界限制、测试用例。测试用例格式兼容 darwin‑skill (自动 Skill 进化工具),蒸馏产物可以持续自动优化。

图 207-1
图 207-1
图 208-1
图 208-1

知识精馏 vs RAG

这是使用者最常问的问题。

维度RAG知识精馏(Skill)
本质检索⸺找出最相关的原文片段提炼⸺从原文中提取可执行的方法论
使用前提用户需要知道该问什么用户描述问题,Skill 自动识别并激活
质量控制无⸺任何内容都可以入库三重验证过滤,宁缺毋滥
调用方式被动等待查询主动匹配场景并触发
知识形态存储原文(记住知识)提纯为执行步骤(运用知识)
边界控制无诱饵测试确保不乱激活
资源消耗较重(需维护向量索引)较轻(Skill 文件即可)

RAG 解决”知识管理”问题⸺让你能查到书里有什么。知识精馏解决”知识运用”问题⸺让 Agent 在对的时刻主动拿出对的框架。

当你不知道该问什么时,RAG 帮不了你。Skill 不需要你记得书里有哪些方法论。

与 Karpathy LLM Wiki 思路的对比

两者的差别在于最后几步:

对比点LLM Wiki知识精馏
产物形态Wiki 条目(结构化知识库)Skill 集合(可执行单元)
使用方式用户主动查询Agent 被动触发后主动激活
解决问题知识管理知识运用

两种方案不互斥,但目标不同。

视频蒸馏工作流(v2 新增)

cangjie‑skill v2 在书本蒸馏基础上增加了视频蒸馏能力(借助video‑downloader skill)。视频与书的区别在于:需要先完成”视频 → 文字”的转换,再进入六阶段 SOP。

图 209-1
图 209-1

视频获取与转写

整体流程:

flowchart LR A[输入视频链接] ‑‑> B[video‑downloader skill:下载视频]

B ‑‑> C[提取音频] C ‑‑> D[ASR 转写为文案]

D ‑‑> E[cangjie‑skill:六阶段蒸馏] E ‑‑> F[输出 Skill 集合]

视频下载:使用 yt‑dlp(开源工具)支持 YouTube、B 站等主流平台,只需输入视频链接即可自动下载。视频号因平台限制暂不支持自动化。

音频转写:本地 Whisper 模型可用,但长视频转写耗时显著(一小时视频约需 48 分钟本地转写)。推荐使用

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