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本文是鱼皮原创项目「AI 创意应用 - 蒸馏自己成 Skill」的完整技术拆解：把个人的知识、经验、思维模式「蒸馏」成一个标准的 Agent Skills 技能包，让 AI 以你的风格思考和回答问题。全程不需要写代码，只需按五步流程操作，即可产出可安装、可复用、可开源的.skill技能包。读完本文，你将掌握"素材收集 → 画像生成 → 深层追问 → 能力扩展 → 技能蒸馏"的完整方法论，并能照此蒸馏自己或身边人（记得先征得同意）。

项目背景：从「蒸馏热潮」到可复用的 AI 技能包

最近 GitHub 上掀起了一股「蒸馏」热潮——不是蒸馏酒，是蒸馏人。同事.skill、前任.skill、女娲.skill、老板.skill、自己.skill…… 各种奇奇怪怪的蒸馏项目层出不穷，大家都在把身边的人「封装」成 AI 技能包。

有人把离职同事蒸馏了，让 AI 继续干他的活；有人把前任蒸馏了，跟 AI 版的前任聊天回忆往事；甚至还有人搞了个「反蒸馏.skill」，专门防止自己被蒸馏。在这个背景下，鱼皮决定先下手为强，把自己 6 年来积累的上千篇文章、几百期视频和大量问答语料，蒸馏成一个开源的「鱼皮.Skill」，看看自己的数字分身是什么样。

这个项目虽然看起来像是在玩梗，但它展示了 AI 编程的一个重要应用场景——用 AI 来沉淀和传承个人知识。无论是团队里的技术大牛、行业专家，还是你自己的独特经验，都可以通过这种方式转化为可复用的 AI 技能包。

先搞懂 Skills 是什么

Skills 简单来说就是一种 AI 的「技能包」，它是一个包含SKILL.md文件的目录，用 Markdown 指令定义了 AI 在特定场景下的行为模式。装上之后，AI 就能按照技能包里的规则来思考和回答问题。目前 Claude Code、Cursor、Codex 等主流 AI 编程工具都支持。

从仓库中更详细的教程（Agent Skills：通用 AI 技能库）可以了解到，Agent Skills 是 Anthropic 推出的开放标准，本质上是把专业知识打包成一个文件夹，让 AI 按需读取并使用。一个标准技能包的结构通常是：

my-skill/ ├── SKILL.md # 必需：指令和元数据 ├── scripts/ # 可选：可执行脚本 ├── references/ # 可选：参考文档 └── assets/ # 可选：模板和资源

其中SKILL.md是技能的核心，包含两部分：

• 元数据（YAML 格式，写在文件开头）：name是技能名字，description描述技能用途，AI 据此判断何时调用该技能；
• 指令内容：一套经过精心设计的提示词，指导 AI 具体怎么做。

值得一提的是，Skills 采用**渐进式披露（Progressive Disclosure）**机制：AI 执行任务时先扫描技能目录，只读取每个技能的元数据和描述，发现与任务相关才加载完整说明文档和其他资源。用到哪个查哪个，既精准匹配又节省上下文，装几十个技能也不怕上下文爆炸。这也是为什么「蒸馏自己成 Skill」产出的技能包，可以在对话中只通过一条斜杠命令就立即生效。

准备工作：环境与模型选型

先新建一个yupi-skill目录，用 AI 编程工具打开，后面所有的蒸馏操作都在这个目录里完成。

建议用能力最强、上下文较长的大模型，蒸馏效果会更好。鱼皮这里用的是 Claude Opus。Claude Code、Cursor、Codex 等主流 AI 编程工具均支持 Skills，你可以按自己手头的工具选择。

蒸馏的最终产物是一个标准技能包目录，它不绑定特定工具，可以在支持 Agent Skills 的各主流 AI 编程工具间复用（从仓库的概念大全可知，Agent Skills 已是跨工具通用的开放标准）。

第一步：收集原料——蒸馏的地基

AI 不了解你，它需要「原料」才能提炼出你的思维方式、表达风格和专业判断。这一步是整个流程的地基，原料越真实、越丰富，蒸馏出来的「你」就越像你。

你可以提供这些类型的素材：

以鱼皮自己为例，丢进去的原料包括：个人简历和自我介绍、写过的爆款文章（用来蒸馏创作风格）、个人经历文档、工作文档，还有和学员的聊天记录等。

把这些素材文件丢进项目的references/文件夹就行，什么格式都行——文章、截图、PDF、聊天记录导出、备忘录都可以，不用分类，先全丢进去。

联网采集公开素材

如果你在网上有公开内容（博客、视频、社交媒体等），还可以让 AI 帮你联网搜集，省得自己一个个找。前提是你的 AI 工具支持联网搜索，可以利用自带的联网功能、网页抓取工具、Firecrawl MCP 等等。

下面这段是素材收集提示词模板：

我想把自己蒸馏成一个 Agent Skill，现在需要先收集关于我的素材。 我已经在 references/ 文件夹里放了一些本地素材，请先阅读这些文件，再结合联网搜索补充更多信息。 我的基本信息： - 名字：[你的名字] - 身份：[比如程序员、产品经理、独立开发者] 我的公开内容渠道（请逐一访问并整理关键内容）： - [平台1]：[链接] - [平台2]：[链接] - ... 同时请联网搜索更多关于我的公开信息（文章、采访、产品、他人评价、大事件等）。 要求： 1. 只整理，不分析。记录原始信息，不要提炼观点或下结论 2. 按来源类型分成几个文件存到 references/ 目录下（如个人内容、他人评价、产品与项目、经历与事件等，可根据内容量灵活调整） 3. 每条信息标注来源链接和信息类型（本人原话/本人文章/他人评价/媒体报道） 4. 整理完后告诉我：收集了多少条信息、覆盖了哪些方面、哪些方面信息不足

把模板里的内容替换成自己的信息即可。比如鱼皮实际发送的提示词是：

我的基本信息： - 名字：程序员鱼皮 - 身份：AI + 编程知识博主、教育创业者、全栈开发者 我的公开内容渠道： - B 站主页：https://space.bilibili.com/12890453 - 公众号：程序员鱼皮（搜索相关文章） - 掘金博客：https://juejin.cn/user/2444938365386621 - GitHub 主页：https://github.com/liyupi - 公司主页：https://yuyuanweb.com - 个人产品大全：https://dogyupi.com - 个人经历和编程学习路线：https://github.com/liyupi/codefather

AI 完成素材收集后，会按来源类型分类创建多个文件。如果 AI 反馈缺少哪方面的素材，你再手动补充即可。

第二步：分析素材，生成画像

素材整理完了，但这时候它们还只是一堆散乱的原料。这一步要让 AI 通读所有素材，提炼出一份结构化的《人物分析报告》，包括你的核心观点、表达风格、做事方式、关键经历，全都浓缩在一份文档里。这份报告是后续所有步骤的基础。

给 AI 发送提示词：

references/ 里的素材已经整理好了。 现在请你通读所有素材，对我进行全面分析，生成一份「人物分析报告」， 保存为 references/人物分析报告.md，包含以下维度： 1. 身份概要：我是谁、做什么的、关键背景 2. 核心观点和方法论：我反复在说的、真正相信的东西 3. 表达风格：句式偏好、口头禅、幽默方式、说话节奏 4. 做事方式：我怎么做决策、推荐什么、反对什么 5. 关键经历时间线：按时间排列的重大节点 6. 他人评价：别人怎么看我 每个结论标注依据来源（来自哪个文件/链接），信息不足的维度直接说明。

AI 给出的报告会非常详细。比如鱼皮的分析结果提炼出了这样的表达风格：结论先行 → 分点展开 → 一句话总结；自黑式幽默；短段落 + 大量留白；咨询时直言不讳但收尾温暖。

如果你想让蒸馏效果更好，可以看看 AI 给出的建议——比如 AI 让鱼皮补充 B 站视频口语风格转录和学员评价原文，于是他又喂了一些视频稿，让人物分析报告补充了更多表达风格细节。素材越多，画像越准，这一步值得多花时间迭代。

第三步：AI 追问，挖掘深层思维

前面收集的素材能体现你「说过什么、做过什么」，但一个好的 Skill 需要更深层的东西：你怎么思考、凭什么做判断、什么情况下会改主意。

这一步的目标是通过 AI 追问，挖出你的心智模型、决策逻辑和内在矛盾，让最终的 Skill 不只是「说话像你」，而是「思考像你」。

跟 AI 说：

基于你刚才的人物分析报告，现在我需要你更深入地了解我， 目标是提炼出我的「思维操作系统」，包括我看问题的方式、做判断的逻辑、表达的习惯。 请你先告诉我你初步提炼出的：我的核心心智模型、决策规则、表达特征。 然后追问我 10 ~ 15 个问题，重点挖掘： - 我反复强调的观点，背后更深的原因和适用边界 - 我做判断的具体标准，以及做错过的决策 - 我说的和做的不一致的地方 - 我绝对不会做的事 问题要根据分析报告中的具体内容来问，不要问通用问题，用聊天的语气。

AI 给出的追问不是通用模板，而是根据素材定制的。比如其中一题是：

你说「坚持下去一定会成功」，但你也说鱼聪明 AI 一个月就止损了，剧本杀店也关了。你怎么区分「应该坚持下去」和「应该马上止损」？有没有一个具体的判断标准，比如时间、金额、还是某种感觉？

鱼皮的回答：坚持下去不是说一条路走到黑，而是把自己认为在当前情况下最值得做的事情做到最好。先根据时局判断方向，然后在你认为正确的方向上倾尽全力。

用自己平时说话的方式简单回答就行。最好把问题和回答保存到一个单独的文档中防止丢失。全部回答完成后，把你的答案发给 AI，让它合并到分析报告中：

请你把我的回答整合到分析报告中，更新心智模型和决策逻辑的提炼。 @你的回答

这一步完成后，AI 的心智模型提炼通常会做多处关键修正和深化，对「你」的理解会上一个台阶。

第四步：补充能力（可选）

到这里，AI 已经很了解你了。但一个好的 Skill 不只是「说话像你」，还需要做事也像你——遇到具体问题时，能像人一样先查资料再给建议。这一步让 Skill 从「鹦鹉学舌」升级到「真正能帮人」。

你可以告诉 AI，你的 Skill 需要哪些特殊能力。以鱼皮为例，因为他有大量学编程、求职找工作、学 AI 的资源分布在不同网站上，所以他希望 Skill 在回答相关问题时能自动去这些网站获取最新信息。给 AI 准备的提示词：

之后生成最终 Skill 时，请加入以下能力： 1）联网搜索：遇到需要具体信息的问题时（比如最新技术趋势、某个工具的用法），先用联网搜索工具查资料，再用我的风格和判断框架回答。 2）指定信息源：回答跟我相关的问题时，优先去这些地方获取最新信息： - https://dogyupi.com ：用户问"鱼皮有什么产品"或想了解我的整体业务时，去这里查产品大全 - https://www.codefather.cn ：用户问编程学习路线、项目教程、技术知识时，去这里查最新教程 - https://ai.codefather.cn ：用户问 AI 相关的工具、教程、资讯时，去这里查 AI 导航和知识库 - https://mianshiya.com ：用户问面试题、刷题、求职准备时，去这里查面试题库 - https://laoyujianli.com ：用户问怎么写简历、改简历时，推荐这个工具 - https://github.com/liyupi ：用户问我的开源项目或想看源码时，去这里查 3）持续进化：支持通过补充新素材来持续更新和优化 Skill

你还可以添加scripts脚本目录，放一些 Python 脚本实现自动化操作，甚至可以对接 API 从你的产品中获取数据。不过因为现在很多 AI 编程工具都自带联网搜索和网页抓取功能，这里就不写额外的脚本了。

第五步：开始蒸馏——用 skill-creator 组装标准技能包

前面四步已经收集了所有信息，这一步让 AI 把它们组装成一个标准的SKILL.md文件。

先安装 Anthropic 官方提供的skill-creator技能——它是一个「造技能的技能」，能引导 AI 自动生成符合规范的 Skill 结构，包括技能描述、触发条件、执行步骤等（对它的详细说明可见仓库的优质 AI 编程扩展推荐）。输入一行命令就能安装：

npx skills add https://github.com/anthropics/skills --skill skill-creator

安装好之后，在提示词中声明使用 skill-creator（或者直接用斜杠命令/skill-creator）：

现在你已经通过素材整理、分析报告、追问访谈全面了解了我。 请使用 skill-creator 为我创建一个完整的 Skill。 要求： 1. 以我的身份和口吻说话，像我本人在回答一样 2. 提炼出我看问题的方式、做判断的规则、说话的习惯 3. 如果上一步配置了联网搜索和信息源，也写进 Skill 里 4. 写明这个 Skill 做不到什么、以及怎么用新素材更新它 生成完成后，自己想 3 个用户最可能问的问题，用 Skill 回答并评估是否像我。

AI 会完成整个 Skill 的开发和测试，生成的yupi-skill目录就是可以直接使用的技能包。大功告成！

试试效果：数字分身好不好使

新开一个 AI 对话，来试试蒸馏后的「鱼皮」好不好使。

先问一个学习方向的问题：

/yupi-skill 我想自学 AI 编程，怎么办？

AI 给出的回复非常务实，不仅推荐了自学方法，还自动去编程导航网站查了信息，推荐了 AI 编程零基础教程。

再问一个和鱼皮经历有关的问题：

/yupi-skill 鲏哥，你大学是怎么学编程的啊

AI 的回答挺符合鱼皮的风格：干就完了！

再问一个面试相关的问题：

/yupi-skill 鲏儿，我要面试 AI 应用开发岗位了，怎么准备啊！

AI 不仅给出了时间安排和备战建议，还自动推荐了鱼皮的教程和面试题库。

效果还不错——说话风格和推荐的资源都挺像本人的。这种「以斜杠命令唤起技能」的用法，底层正是 Skills 的斜杠命令机制：SKILL.md元数据中的name会注册为斜杠命令，AI 加载技能后按指令内容执行（可参考仓库教程中斜杠命令与 Skills 的关系说明：斜杠命令是手动触发固定操作的快捷键，而 Skills 的特点是 AI 也能自动识别该用什么技能）。

开源发布：注意隐私边界

测试没问题后，就可以把整个yupi-skill目录开源了。

注意，制作技能过程中的所有素材文件（比如聊天记录、个人经历文档、人物分析报告等）最好不要一起开源。尤其是你要蒸馏自己或者身边的人，这些素材可能会泄露隐私。保险起见，要确认一下生成的 Skill 不依赖制作过程中的文档。当然，在不涉及隐私暴露的前提下，如果为了效果更好、回答更准确，你可以按需保留一部分参考文件。

然后让 AI 帮你生成一份有吸引力的 README.md 项目介绍文档：

参考 GitHub 上知名的 Skill 仓库：https://github.com/titanwings/colleague-skill/ 帮我给 @yupi-skill 生成完备的、有吸引力的 README.md 文档。 然后把这个目录开源到 https://github.com/liyupi/yupi-skill

一份结构完整、说明清晰的 README，能让其他用户快速了解这个技能包的用途、安装方式和适用场景，是开源技能包被广泛使用的关键。

写在最后：蒸馏的五步心法与边界

整个蒸馏过程并不复杂，总结下来就五步：收集原料 → 生成画像 → AI 追问 → 补充能力 → 开始蒸馏。全程不需要写代码，有手就能做。

如今，人人都可以被蒸馏成数字生命。你可以蒸馏自己，让 AI 以你的风格完成任务。不过想提醒一下：

• 蒸馏别人之前最好先征得对方同意。毕竟这涉及到个人的表达方式、思维习惯、甚至私人对话，未经允许就拿去蒸馏，确实不太合适，也可能引发隐私和法律风险；
• 技术本身是中性的，关键看怎么用；
• 蒸馏的过程中肯定会丢失一些东西，数字分身再像也只是个「影子」。

这个项目虽然看起来像是在玩梗，但它展示了 AI 编程的一个重要应用场景——用 AI 来沉淀和传承个人知识。团队里的技术大牛、行业专家，甚至你自己的独特经验，都可以通过这种方式转化为可复用的 AI 技能包，让 AI 以你的风格持续产生价值。

想更系统地了解 Agent Skills 的内部原理（SKILL.md 元数据规范、渐进式披露机制、跨工具复用、Skills / MCP / 斜杠命令的区别），可以继续阅读仓库中的《Agent Skills：通用 AI 技能库》；想发现更多好用的现成技能，可参考《优质 AI 编程扩展推荐》中的 Skills 板块，以及《Vibe Coding 概念大全》中对 Agent Skills 智能体技能的定义。

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