第 67 卷
- └── ...
├── 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。


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。

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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