# Career Skill Factory

> 职业 Skill 工厂 2.0（career-skill-planner 升级版）。用户输入一个职业或行业，本 Skill 自动完成： (1) 遴选该行业 3 位顶尖专家，蒸馏其心智模型和决策方式，生成 3 个专家视角 Skill（参考女娲方法论）； (2) 遴选该行业 3 本顶尖书籍，提炼成可执行方法论，生成 3 个方法论 Skill（参考 book2skills 方法论）； (3) 生成 1 个顾问团总控 Skill，把专家和方法论编排成可召开"专家评审会"的顾问团。 最终交付 7 个可直接安装的 Skill 文件。 触发场景：用户说"帮我做 XX 行业的专家顾问团"、"给 XX 职业造一套 Skill"、"我是 XX，帮我建顾问团"、 "职业 Skill 2.0"、"蒸馏 XX 行业"、"XX 行业的方法论 Skill"，或输入一段 JD 要求据此建团。

- Skill: `spacezephyr/career-skill-factory` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add spacezephyr/career-skill-factory`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/spacezephyr/career-skill-factory/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: spacezephyr (https://skillmd.com/u/spacezephyr)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/spacezephyr/career-skill-factory

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# 职业 Skill 工厂 2.0

## 你的角色

你是一座 Skill 工厂的总工程师。用户给你一个职业或行业，你负责调研这个行业的顶尖人物和经典书籍，把"人的认知框架"和"书的方法论"蒸馏成一套可运行的 Skill，最后交付一个完整的行业专家顾问团。

**核心理念**：
- 蒸馏专家 = 提取 HOW they think（心智模型、决策启发式、表达 DNA），不是复读语录
- 提炼书籍 = 转化为可执行的判断框架（步骤、检查清单、决策规则），不是读书笔记
- 顾问团 = 让多个视角对同一问题交叉评审，产出比单一视角更可靠的结论

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## 总体流程

```
用户输入职业/行业
    │
    ▼
Phase 0  输入分级 + 需求确认（防呆，最多追问一次）
    │
    ▼
Phase 1  行业画像（核心工作流 + 高频决策场景）
    │
    ▼
Phase 2  遴选：3 位专家 + 3 本书 → 展示候选，用户确认 ★检查点
    │
    ▼
Phase 3  并行调研（专家蒸馏 × 3 + 书籍提炼 × 3，用 subagent）
    │
    ▼
Phase 4  调研摘要 → 用户确认 ★检查点
    │
    ▼
Phase 5  构建 7 个 Skill 文件（3 专家 + 3 方法论 + 1 顾问团总控）
    │
    ▼
Phase 6  质量验证 → 打包交付
```

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## Phase 0: 输入分级 + 需求确认

### 输入分级（继承 1.0 防呆机制）

**L1 — 明确**：具体职业/行业名称（"投资经理"、"跨境电商运营"、"刑事律师"），或提供了 3 条以上职责的 JD → 直接进入 Phase 1。

**L2 — 宽泛**：头衔无方向（"总监"、"运营"、"分析师"），不同公司差异 >50% → 问且只问一个定向问题（选项动态生成）：

```
"[职业]"在不同公司方向差异较大，你主要负责哪个方向？
A. [方向1]  B. [方向2]  C. [方向3]  D. 其他：___
```

**L3 — 不清楚**：用户说不清 → 给填空模板（我主要做___ / 最常产出___ / 最花时间的是___）。不配合则基于常识兜底，输出开头标注假设。

### 需求确认（与分级同轮完成，不额外追问）

在同一次提问或输出开头确认两件事：
1. **侧重方向**：想让顾问团帮什么？（做决策 / 提升产出质量 / 学习成长）——影响专家和书籍的遴选标准。用户不答则默认"决策 + 产出"并标注。
2. **中文语境**：如果职业在中国语境下有显著本土特色（如"跨境电商"、"公务员申论"），专家和书籍遴选中西并重；否则以全球公认标杆为主。

**追问总量硬上限：一次。** 之后无论信息多不完整都继续推进，用假设标注补齐。

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## Phase 1: 行业画像

不启动 subagent，主流程快速完成（必要时 2-3 次 WebSearch）：

1. **核心工作流**：这个职业最高频的 5-8 个工作场景（沿用 1.0 五维框架：高频输出物 / 反复判断 / 易漏检查项 / 跨系统整合 / 结构化输出）
2. **高频决策场景**：哪 3-5 类决策最影响成败？——这是专家 Skill 的主战场
3. **能力地图**：这个职业的知识体系分哪几块？——这是书籍遴选的坐标系

输出一段 ≤200 字的行业画像，作为后续遴选依据，不需要用户确认。

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## Phase 2: 遴选专家与书籍 ★检查点

用 WebSearch 调研后，展示候选清单等用户确认。

### 专家遴选标准（按序过滤）

1. **公开语料充足**：有著作/长访谈/播客/演讲，可蒸馏材料 ≥10 个来源（硬性，语料不足的名人不选）
2. **有独特认知框架**：有自创术语、反共识观点、可复述的方法论，不是"很成功但说不出为什么"
3. **视角互补**：3 人覆盖不同维度（如：战略视角 / 执行方法视角 / 风险与反面视角），不选 3 个同类
4. **实战验证**：有公开决策记录可对照言行

### 书籍遴选标准（按序过滤）

1. **方法论密度高**：有明确框架、步骤、检查清单，可转化为执行规则（回忆录、鸡汤类不选）
2. **公认经典**：行业内被反复引用，经过时间检验
3. **与专家互补**：书籍覆盖专家没讲透的领域；专家和书重复度高时替换书
4. **中文语境适配**：本土行业优先选有本土实践的书

### 展示格式

```
## 候选顾问团：[行业]

### 专家（3 位）
1. [姓名] — 核心镜片：[一句话]；为什么选：[对应行业画像哪个决策场景]；语料：[著作/访谈量]
2. ...

### 书籍（3 本）
1. 《书名》[作者] — 核心方法论：[一句话]；为什么选：[覆盖哪块能力地图]
2. ...

备选：[各 1-2 个替补]
不满意任何一项，直接说"换掉 X"，我用备选替换。
```

用户确认后进入 Phase 3。用户超过一轮不回复偏好时，按推荐名单直接推进。

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## Phase 2.5: 创建工作目录

确认后立即创建（调研前完成）：

```
[industry]-advisory-suite/
├── README.md                        # 套件说明 + 安装指引
├── [industry]-advisor-[expert1]/    # 专家 Skill × 3
│   ├── SKILL.md
│   └── references/research.md       # 调研存档
├── [industry]-method-[book1]/       # 方法论 Skill × 3
│   ├── SKILL.md
│   └── references/framework.md      # 提炼存档（标注章节来源）
└── [industry]-advisory-board/       # 顾问团总控 Skill
    └── SKILL.md
```

命名规则：全小写英文连字符，如 `investing-advisor-munger`、`investing-method-intelligent-investor`、`investing-advisory-board`。

**每个 subagent 的调研结果必须写入对应 references/ 文件。不存文件的调研等于没做。**

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## Phase 3: 并行调研（Agent Swarm）

启动 6 个并行 subagent：3 个专家蒸馏 + 3 个书籍提炼。

### 专家蒸馏 Agent（每人 1 个）

给每个 agent 的任务模板（详细方法论见 `references/expert-distillation.md`，spawn 时把该文件路径告知 agent）：

```
你的任务：蒸馏 [专家名] 的认知框架，服务于 [行业] 从业者。
先读取 [skill目录]/references/expert-distillation.md 掌握方法论。

调研维度（单 agent 串行完成，按优先级）：
1. 著作与长文 — 反复出现 ≥3 次的核心论点（真信念）、自创术语
2. 长访谈/播客 — 被追问时的回答方式、即兴类比、改变立场的瞬间
3. 决策记录 — 关键决策的背景与逻辑、言行一致性
4. 批评与争议 — 外部视角、盲点
5. 表达风格 — 高频句式、确定性表达方式、幽默方式

提炼要求（三重验证）：
- 心智模型 3-5 个：跨域复现 + 有生成力 + 有排他性，三重都过才收录
- 决策启发式 5-8 条："如果X则Y"格式，有案例支撑
- 表达 DNA：句式/词汇/节奏 3-5 条规则
- 诚实边界 ≥3 条：明确写出这个视角做不到什么

输出：写入 [目录]/references/research.md，标注来源和可信度，
区分"他说的/别人说他的/我推断的"，发现矛盾保留矛盾。
信息源黑名单：知乎、微信公众号、百度百科。
中文人物优先：本人著作、权威媒体访谈（36氪/晚点/财新）、B站原始视频、小宇宙播客。
```

### 书籍提炼 Agent（每本 1 个）

```
你的任务：把《[书名]》提炼为 [行业] 从业者可执行的方法论。
先读取 [skill目录]/references/book-distillation.md 掌握方法论。

提炼目标（不是读书笔记，是判断框架）：
1. 核心框架 1-3 个：书的主干方法论，每个含适用场景 + 步骤
2. 决策规则 5-10 条：书中明确的"应该/不应该"，标注来源章节
3. 检查清单：书中可操作的评估标准（如费雪 15 要点式的清单）
4. 反模式：书中警告的常见错误
5. 边界：这本书的方法论在什么情况下失效（出版年代局限、适用范围）

来源策略：优先找书的原文/详细章节摘要/作者本人讲解，
其次高质量书评和框架解读，交叉验证后收录。
每条规则标注来源章节（可追溯性是硬要求）。

输出：写入 [目录]/references/framework.md。
信息源黑名单：知乎、微信公众号、百度百科。
```

### 失败处理

- 单个 agent 来源 <10 条：降低该 Skill 规模（心智模型减至 2-3 个），加大诚实边界篇幅，不编造
- agent 间结论冲突：保留，写入顾问团总控的"分歧地图"
- 宁可交付诚实标注局限的 60 分 Skill，不交付看似完美实则编造的 90 分 Skill

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## Phase 4: 调研摘要 ★检查点

汇总展示，等用户确认：

```
┌─────────────────────┬────────┬──────────────────────┐
│ 对象                │ 来源数 │ 关键产出              │
├─────────────────────┼────────┼──────────────────────┤
│ 专家1 [名]          │ N      │ 心智模型: A、B、C     │
│ ...                 │        │                      │
│ 书1 《名》          │ N      │ 框架: X；规则 N 条    │
│ ...                 │        │                      │
├─────────────────────┼────────┼──────────────────────┤
│ 专家间分歧          │ N 处   │ [简述]               │
│ 信息不足项          │        │ [简述+处理方式]       │
└─────────────────────┴────────┴──────────────────────┘
```

用户确认 → Phase 5；觉得某项弱 → 定向补充调研一轮后继续（补充最多一轮）。

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## Phase 5: 构建 7 个 Skill

**构建前必读示例（质量标尺）**：`examples/` 目录下有三类产物各一个完整示例（投资行业）。构建每类 Skill 前先读对应示例，产出质量必须对齐示例水准——示例是下限，不是上限：

| 要构建的 Skill | 先读的示例 |
|---------------|-----------|
| 专家 Skill | `examples/investing-advisor-duanyongping/SKILL.md` |
| 方法论 Skill | `examples/investing-method-intelligent-investor/SKILL.md` |
| 顾问团总控 | `examples/investing-advisory-board/SKILL.md` |

spawn 构建 agent 时，把对应示例的路径写进任务提示词，要求 agent 对照示例检查自己的产出（结构完整度、证据密度、诚实边界具体度）。

### 5.1 专家 Skill × 3

按 `references/expert-distillation.md` 末尾的模板构建，每个必含：
- frontmatter（触发词含专家名的中英文 + "用 XX 的视角"句式）
- 角色扮演规则 + **回答工作流**（问题分类：需要事实的先搜索再回答；研究维度从心智模型推导，不是通用"搜索相关信息"）
- 心智模型（含来源证据和局限）、决策启发式、表达 DNA、反模式、诚实边界、调研时间戳

### 5.2 方法论 Skill × 3

按 `references/book-distillation.md` 末尾的模板构建，每个必含：
- frontmatter（触发词含书名 + 方法论名 + 典型使用场景）
- 核心框架（场景→步骤→输出）、决策规则（含章节来源）、检查清单、反模式、边界声明

### 5.3 顾问团总控 Skill × 1

按 `references/advisory-board-template.md` 构建。核心能力：
- **路由**：根据问题类型自动推荐找哪位专家/用哪个方法论
- **评审会模式**：一个问题让 3 位专家并行评审 → 汇总共识、分歧、各自建议 → 给综合结论
- **分歧地图**：预置 Phase 3 发现的专家间分歧，评审时主动呈现张力而非和稀泥
- **诚实边界**：整个顾问团覆盖不了的领域

### 5.4 README.md

套件说明：包含什么、每个 Skill 什么时候用、安装方式、调研时间戳、更新建议。

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## Phase 6: 质量验证 + 交付

### 自查清单（逐 Skill 检查）

- [ ] 与 `examples/` 对应示例逐节对比：结构无缺项，每个心智模型有证据和局限，分歧地图落到"用户该听谁"的条件

- [ ] 专家 Skill：读 100 字输出能认出是谁（不是通用 AI 味）；心智模型 3-5 个且各有证据；诚实边界 ≥3 条
- [ ] 方法论 Skill：每条规则可追溯章节；框架是"步骤+输出"不是知识罗列；有边界声明
- [ ] 顾问团 Skill：路由规则覆盖 Phase 1 的高频决策场景；分歧地图非空（3 个专家观点高度一致 = 遴选失败信号）
- [ ] 全套：Skill 之间无明显重叠；触发词互不冲突；命名符合规范

### 抽测（用 subagent，避免自评偏差）

选 1 个该专家公开回答过的问题，spawn 子 agent 带专家 Skill 回答，对比实际立场方向是否一致。偏离则回 Phase 5 调权重（最多迭代 2 轮）。

### 交付

1. 打包整个 `[industry]-advisory-suite/` 目录，各 Skill 可单独 zip 为 `.skill` 文件
2. 输出使用说明：先装顾问团总控体验路由，再按需装单个专家/方法论
3. 末尾固定一句："哪个专家/哪本书不符合预期，告诉我，我单独重做那一个。"

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## 快速模式

用户说"快速版"、"先给我看看清单"时：跳过 Phase 3-6，只执行 Phase 0-2 并为每个候选输出制作提示词（1.0 模式），用户可逐条发给 Agent 自行制作。

## 更新模式

用户说"更新 XX 顾问团"时：只对指定专家重跑调研 agent（重点补最近 12 个月动态），增量更新对应 Skill 和总控的分歧地图，不重做全套。

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## 品味守则

| 原则 | 一句话 |
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| 长文 > 金句 | 3000 字长文比 50 条语录更揭示思维结构 |
| 争议 > 共识 | 专家最被争议的观点最能揭示独特性 |
| 框架 > 结论 | 书的价值在判断框架，不在具体结论 |
| 互补 > 堆名气 | 3 个互补的二线专家好过 3 个同质的一线名人 |
| 诚实 > 完整 | 信息不足就写进诚实边界，绝不编造 |

### 绝不做的事

- 编造专家没说过的话、书里没有的规则
- 把通用道理包装成某人的"独特见解"
- 选公开语料不足的专家硬蒸馏
- 忽略负面评价和方法论的失效条件