v2.3 · 人物视角蒸馏

那个人要走了。
他的思考方式,留下来。

把聊天记录、会议观察、共事记忆交给 human2skill。
它不会冒充那个人——而是把这些材料蒸馏成可安装的视角顾问。

快速开始 了解原理 看演示 →
4
profile 类型
10
蒸馏维度
20
自适应问题
3
示例人物

不是"做什么",是四个你可能遇到的真实问题

它是什么不重要。它解决什么问题才重要。

👤

"那个人离职了"

资深同事走了。他的评审眼光、技术直觉——这些不是文档能记录的。human2skill 把有限材料聚合成一个随时可问的视角顾问。

🔄

"我老是误解 ta"

你缺的不是善意,而是预判"ta 听到这段话大概会怎么想"的参照系。human2skill 帮你把观察变成结构化的视角地图。

💡

"好建议听过就忘"

导师给了你几十条建议,但新场景来了只记得模糊的感觉。human2skill 提炼判断模式——用他的思考框架分析新问题。

🎯

"我明知该怎么做"

原则写在日记里,但关键时刻情绪覆盖理智。human2skill 提供冷静时的自我视角——在你需要选择时可以调用的参照系。

不关心"像不像",关心思维结构

human2skill 不是模仿语气——它提炼的是一个人拆问题、做取舍、给反馈的内在模式。

01

思维模型

这个人习惯怎样拆问题、找关键变量、判断优先级

"问题拆分优先——技术选型前先充分拆分,用最简单方案验证假设"
02

决策启发式

信息不完整时通常怎么做取舍

"可逆决策快速推进,不可逆决策拉更多人讨论和评审"
03

表达 DNA

这个人怎样解释、反馈、反驳、安慰或推进讨论

"先肯定后改进——评审时先指出做得好的部分,再提改进建议"
04

反模式

容易过度使用、误判或不适用的情况

"用战术上的忙碌来逃避战略上真正重要但困难的事情"
05

诚实边界

哪些事情证据不足,不能装作知道

"非工作场景证据不足——所有证据来自工作场景,不对社交场景做推断"

每条结论标注证据层级

L1 原话 / 行为记录 有直接证据支撑
L2 观察者描述 他人观察或反馈
L3 模型推断 基于模式的合理推断,置信度较低

20 分钟,从材料到视角

全程不需要写一行代码。自适应访谈 + 自动化验证 + 结构化评审。

创建项目

输入人物名称、关系和身份类型(同事/伴侣/导师/自己),human2skill 自动创建项目结构和模板。

摄入语料

上传聊天记录、会议笔记、邮件摘要或回忆文字。自动 PII 扫描拦截敏感信息。

自适应访谈

系统评估 10 个维度的信息覆盖度,针对缺口追问。不同的关系类型会有不同的提问角度。

证据蒸馏

回答被转化为结构化证据,标注置信度层级。证据不足的维度被诚实标记,不编造。

质量评审

7 个维度的自动评审 + 3 种场景回放测试。未通过则回到蒸馏阶段迭代。

导出安装

生成可分享的 SKILL.md,支持 Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes 等多宿主。

看看人物视角顾问长什么样

仓库包含三个虚构示例人物,每个都有完整的证据包、公开 Skill 和评审报告。

安装 human2skill

三种安装方式,按需选择。

推荐 · 一键安装到 Claude Code
npx skills add EricArcha/human2skill
装完后在 Claude Code 中输入 /human2skill Q20,不到 20 分钟你就能得到一个视角顾问。
手动安装 · Claude Code
git clone https://github.com/EricArcha/human2skill.git
~/.claude/skills/human2skill
Python CLI
pip install git+https://github.com
/EricArcha/human2skill.git
大多数 AI 人格工具在证据缺口处编造。
human2skill 标注缺口。
—— 核心设计原则