12 位 AI自媒体顶流大V的skill仓库：github开源（秋芝、卡兹克、赛文乔伊、赛博禅心、量子位、新智元、极客公园、硅星人、机器之心）

一键拥有 12 位 AI 顶流大 V 能力：这个开源仓库，让 AI 直接写出爆款内容

全文约 2600 字。

一键拥有12位AI顶流大V能力：这个开源仓库，让AI直接写出爆款内容

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引言

2026年，AI创作早已不是“写通顺”，而是像真人一样思考、表达、输出人格化内容。

你是否遇到过这些问题：

• 想做AI科普，却写不出卡兹克的数据碾压感；
• 想做科技快讯，学不会赛文乔伊的产品老炮视角；
• 想写深度行业分析，达不到机器之心的论文级严谨；
• 想做提示词教学，没有李继刚的哲学压缩美学。

现在，一个GitHub开源项目，把秋芝2046、数字生命卡兹克、赛文乔伊、赛博禅心、量子位、新智元、极客公园、硅星人、机器之心、特工宇宙、宝玉、李继刚等12位AI圈顶流大V的创作DNA、思维模型、表达风格全部提取、封装成可直接调用的Skill。

不用再苦学选题、练文笔、磨风格——一句话指令，AI直接以大V视角输出。

这就是：
awesome-ai-persona-skills
自媒体大V专属技能库
👉：https://github.com/momozi1996/awesome-ai-persona-skills/blob/main/zimeiti/README.md

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一、什么是人格蒸馏？把大V装进AI里

先讲清楚核心概念：人格蒸馏（Persona Distillation）。

不是训练大模型，不是微调，不是简单模仿语气。
而是：
把一个创作者的公开内容、思维框架、表达习惯、决策逻辑、内容结构，全部结构化提取，封装成AI可直接执行的Skill文件。

简单说：

• 你不用再写：帮我写一篇AI行业分析
• 你可以直接写：用机器之心的视角，写一篇AI行业分析

AI就会自动：

• 用论文级深度拆解
• 用三层推演：技术→商业→生态
• 用数据支撑、严谨中立、不标题党

这就是Skill的力量。

这个仓库做的事，就是：
把散落在全网的AI大V能力，变成标准化、可复用、可分发的AI技能。
你不需要成为他们，你可以直接调用他们。

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二、这个仓库里，到底有什么？

项目结构极度清晰，全部开箱即用。

1. 已完成蒸馏的12位AI顶流大V

分为两大类：个人创作者、团队媒体。

（1）AI行业大V——个人创作者（7位）

每一位都有完整SKILL.md+6份参考资料，通过nuwa-skill 6/6质量检查。

1. 秋芝2046

   • 定位：AI科普全栈创作者
   • 风格：爆肝实操、痛点前置、产品思维、全平台矩阵
   • 擅长：AI工具测评、教程设计、热点响应、AIGC实验
   • 触发词：秋芝2046视角、AI科普教程、DeepSeek教程

2. 数字生命卡兹克

   • 定位：AI科技自媒体顶流
   • 风格：平实直接、数据碾压、自嘲幽默、硬核输出
   • 擅长：AI产品实测横评、Slogan式干货、数据粉碎文案
   • 触发词：卡兹克视角、AI产品实测、AI工具测评

3. 赛文乔伊

   • 定位：AI科技短视频头部
   • 风格：产品老炮、前沿速递、技术乐观主义
   • 擅长：1-3分钟短视频脚本、科技快讯、工具推荐
   • 触发词：赛文乔伊视角、科技乔伊瞧、AI降临派

4. 赛博禅心

   • 定位：技术深度型AI博主
   • 风格：反热潮、冷静拆解、技术散文、全网最细
   • 擅长：模型报告拆解、行业宏观分析、热点犀利点评
   • 触发词：赛博禅心视角、AI技术深度解读、论文解读

5. 特工宇宙

   • 定位：国内首个AI Agent垂直自媒体
   • 风格：垂直深耕、实操导向、产品验证、社区闭环
   • 擅长：Agent评测、大模型实操教程、垂直号增长
   • 触发词：特工宇宙视角、AI Agent圣经、智能体教程

6. 宝玉

   • 定位：提示词方法论专家
   • 风格：工程师思维、系统教学、开源共享、日更坚持
   • 擅长：提示词体系教学、工具实测、技术翻译
   • 触发词：宝玉视角、提示词教程、宝玉xp

7. 李继刚

   • 定位：Prompt之神
   • 风格：Lisp压缩美学、哲学底色、极简主义、结构化
   • 擅长：Lisp风格提示词、哲学级思考框架、认知工作流
   • 触发词：李继刚视角、Prompt之神、汉语新解

（2）AI行业大V——团队媒体（5位）

覆盖国内AI科技媒体第一梯队。

1. 量子位

   • 定位：AI行业Top1科技媒体
   • 风格：团队出品、数据驱动、速报+深析+智库
   • 擅长：行业快讯、深度特稿、产业报告、年度大会
   • 触发词：量子位视角、AI十大趋势、AIGC全景图谱

2. 新智元

   • 定位：AI领域权威媒体
   • 风格：中文叙事、记者视角、深度长文、快讯密集
   • 擅长：每日50+快讯、创业公司深度、人物榜单
   • 触发词：新智元视角、AI行业深度报道、AI人物榜

3. 极客公园

   • 定位：AI+科技头部媒体
   • 风格：Why追问、历史纵深、创业者伙伴、深度对谈
   • 擅长：创始人访谈、创新趋势报告、商业深度报道
   • 触发词：极客公园视角、Why not、非共识、创业者对谈

4. 硅星人

   • 定位：硅谷一线AI媒体
   • 风格：中美双线、快讯串联、社区产品化
   • 擅长：硅谷一手报道、中美AI对比、开发者工具分析
   • 触发词：硅星人视角、硅谷一线报道、中美AI对比

5. 机器之心

   • 定位：系统性AI科技媒体
   • 风格：论文级深度、量化驱动、学术+产业双线
   • 擅长：顶会论文拆解、模型评测、产业三层推演
   • 触发词：机器之心视角、AI论文解读、SOTA评测

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三、一个标准Skill，包含什么？

每一个大V Skill，都不是简单的语气模仿，
而是完整的“数字灵魂”。

标准文件结构：

大V名-perspective/
├── SKILL.md           # 核心：心智模型+启发式+表达DNA
└── references/research/
    ├── 01-writings.md        # 代表作品与内容矩阵
    ├── 02-conversations.md   # 公开对话与行业互动
    ├── 03-expression-dna.md # 表达风格与语言特征
    ├── 04-external-views.md # 外部评价与行业共识
    ├── 05-decisions.md       # 关键决策节点
    └── 06-timeline.md        # 时间线与平台分布

每一份SKILL.md，都满足6项高标准：
✅ 6个核心心智模型
✅ 模型局限性标注
✅ 高辨识度表达DNA
✅ 诚实边界声明
✅ 内在张力揭示
✅ 一手来源支撑

不是“话术模板”，
是可复用、可推理、可创作的思维系统。

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四、你能用它做什么？4大核心场景

1. 写作风格一键复刻

• 用李继刚的视角，写“什么是好提示词”
  → 输出：Lisp伪代码+哲学追问+压缩美学
• 用赛文乔伊，写AI产品短视频脚本
  → 输出：产品老炮点评+1-3分钟口播结构
• 用秋芝2046，写AI工具教程
  → 输出：痛点前置+步骤清晰+全平台适配

2. 创作灵感瞬间激发

• 用极客公园视角，分析Manus
  → 输出：Why追问+非共识判断+创始人叙事
• 用硅星人，写本周AI快讯
  → 输出：硅谷视角+中美双线+段子式串联

3. 行业分析专业落地

• 用机器之心，写具身智能产业分析
  → 输出：论文级深度+三层推演+数据支撑
• 用量子位，写AI年度趋势
  → 输出：数据驱动+速报+深析+智库体系

4. 构建专属写作Agent

把SKILL.md作为system prompt，
让AI持续以该大V风格输出，
相当于拥有一个24小时在线的顶流创作助手。

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五、保姆级使用教程：3种安装方式

方式1：一键安装（推荐）

国内镜像，速度更快：

curl -sL https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/momozi1996/awesome-ai-persona-skills/main/Novelists/install.sh | bash

GitHub原版：

curl -sL https://raw.githubusercontent.com/momozi1996/awesome-ai-persona-skills/main/Novelists/install.sh | bash

方式2：手动单个安装

安装AI大V：

npx skills add momozi1996/awesome-ai-persona-skills/zimeiti/qiuzhi2046-skill
npx skills add momozi1996/awesome-ai-persona-skills/zimeiti/shuzishengmingkazike-skill
npx skills add momozi1996/awesome-ai-persona-skills/zimeiti/saiwenqiaoyi-skill

安装作家文风：

npx skills add momozi1996/awesome-ai-persona-skills/Novelists/liucixin-skill
npx skills add momozi1996/awesome-ai-persona-skills/Novelists/yuhua-skill

方式3：批量离线安装

git clone https://github.com/momozi1996/awesome-ai-persona-skills.git
cp -r awesome-ai-persona-skills/Novelists/*/ ~/.stepclaw/skills/

OpenClaw原生支持

安装整个AI大V目录：

npx skills add momozi1996/awesome-ai-persona-skills/zimeiti

安装整个作家目录：

npx skills add momozi1996/awesome-ai-persona-skills/Novelists

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六、如何自己蒸馏一个大V？5步搞定

如果你想把任何博主、作者、专家做成Skill，
项目内置女娲Skill蒸馏方法论，完全自动化。

步骤：

1. 安装女娲Skill

npx skills add alchaincyf/nuwa-skill

2. 触发蒸馏指令

非常好，用nuwa-skill蒸馏一个自媒体博主- [博主名]，我希望你先查他所有资料和自媒体风格，覆盖公众号、B站、X、小红书、微博，做得全面详细准确，构造一个最像他的Skill。

3. AI自动启动6个并行Agent调研

   • 著作与内容体系
   • 访谈与公开表达
   • 表达DNA与风格
   • 他者视角与评价
   • 创立逻辑与关键决策
   • 时间线与平台分布

4. 生成完整Skill文件（7个文件，6/6质检）

5. 提交PR，贡献到开源库

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七、使用样例

以下三个示例，话题完全相同——「DeepSeek-R1 入门」——但输出风格各自鲜明。

用秋芝2046视角写 DeepSeek-R1 入门：

# 🤖 DeepSeek-R1 入门：从零到能跑，全程最快5分钟
你是不是也遇到过这些崩溃瞬间？
→ 想看AI的推理过程，但它直接甩答案
→ 想让它解一道逻辑题，它绕三圈最后还错了
→ 别人家的DeepSeek跑得好好的，你这边API都叫不通
中任意一条，这篇就是为你写的。
先说结论：DeepSeek-R1 是一个能「边想边说」的大模型。
普通大模型：问题 → 直接出答案（错了也不知道为什么）
DeepSeek-R1：问题 → 先内部推理 → 把思考过程露出来 → 再出答案
Step 1：开箱即用（3分钟）
不需要装任何东西。打开 https://chat.deepseek.com → 登录 → 选「DeepSeek-R1」→ 开始聊天
Step 2：调出一个更好的它（2分钟）
进入 Settings → 把「深度思考」调到「开启」
这番操作意味着：你每次提出问题，它都会先「脑子里过一遍」再回复。
实测下来，调和不调是这个区别：
不开 → 它跟GPT-4o差不多，甚至有时不如
开了 → 数学题正确率从30% → 95%，逻辑题从40% → 85%
全程最快5分钟，小白也能轻松搞定。

用机器之心视角分析 DeepSeek-R1：

【技术解读】DeepSeek-R1：从后训练RL突破到AI推理的新范式
一、技术架构
DeepSeek-R1 采用后训练阶段的强化学习框架，核心创新在于其基于规则奖励模型（Rule-Based Reward Model）的微调路径。与 InstructGPT 时代的「RLHF based on human preference」不同，DeepSeek-R1 引入了基于数学正确性与代码执行结果的自动验证机制。
模型规模：671B 参数（MoE架构，激活参数约37B）
训练数据：约500K条RL微调数据，从基座模型R1-Zero自我生成
推理效率：在A100上与GPT-4o相比，在数学/编码任务上达到同等或更优水平
二、行业影响
本项目直接挑战了以下假设：
① 人类偏好数据是RL微调的必要条件 → DeepSeek-R1证明纯规则奖励可行
② 更强的模型需要更多标注数据 → R1-Zero展示了自演化路径
③ MoE架构的效率天花板 → 37B激活参数达到同级别全参数模型效果
三、数据对比
Benchmark（来源：DeepSeek-R1 Technical Report，2025.01）
| 任务 | GPT-4o | Claude Sonnet 3.5 | DeepSeek-R1 |
|------|--------|-------------------|-------------|
| MATH-500 | 78.2% | 76.6% | 97.3% |
| Codeforces (2000) | 180 | 196 | 2029 |
| GPQA Diamond | 73.3% | 78.0% | 71.5% |
四、方法论
1. 基座模型（R1-Zero）在纯RL下自我演化 → 涌现出高级推理行为
2. 冷启动数据（冷启动RL）→ 纠偏合并后解决可读性问题
3. 全流程可复现，模型权重已开源
本文遵循Synced Review标准：数据来源标注 / 方法论独立 / 结论可验证。

用极客公园视角聊 DeepSeek-R1：

DeepSeek-R1 到底想解决什么问题？
不是「AI能不能更聪明」。这个问题，过去十年每次GPT升级都被问一次。
DeepSeek-R1 真正想说的是：**推理这件事，不用人类教了。**
Why not？为什么必须用「人类先标注，AI再学习」这条路上走下去？
想象一下，一个学生——你告诉我答案在哪，然后让我背标准答案（这是ChatGPT的思路）；另一个学生——你给我题目，你自己做，做完自己对照评分标准改（这是DeepSeek-R1的思路）。
十年了，所有公司都是第一种思路。因为第二种风险实在太大：你自己做，做错了怎么办？
DeepSeek-R1 告诉我们：做错了也没关系，所以干脆让它尽情做，然后跟一个不会犯错的标准答案对齐就行。
这背后有一个更深层的问题：**当AI开始自己跟自己对话、自己打分、自己纠错的时候，人类的角色是什么？**
答案已经不只是「对话者」了。人类变成了 **「裁判」**——你定规则，AI自己写剧本。
这跟OpenAI的路线有什么本质区别？
OpenAI在今天做的还是在加更多人类反馈。DeepSeek-R1已经跳出去了。
所以我想跟DeepSeek团队确认一个东西——
你们有没有意识到，你们正在做的这件事，实际上是在把「学习」重新定义一遍？

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八、姊妹仓库：17位作家文风，直接调用

除了自媒体大V，项目还包含作家文学视角仓库：

• 刘慈欣：硬科幻、宇宙社会学
• 余华：苦难叙事、冷峻温情
• 鲁迅：国民性批判、匕首投枪
• 张爱玲：苍凉美学、沪港双城
• 当年明月：历史通俗化、幽默叙事
• 莫言：魔幻现实主义、高密东北乡
• 南派三叔、天下霸唱：悬疑探险
• 史铁生、三毛、老舍、琼瑶……

一共17位作家，一键安装，直接模仿文风写作。

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八、为什么这个项目，值得所有人收藏？

1. 免费开源：完全MIT协议，自由使用、二次创作
2. 质量极高：每一份Skill都通过6项严格质检
3. 覆盖最顶流：AI圈最能打的个人+媒体全部收录
4. 即用即走：不用训练、不用部署、不用懂代码
5. 持续更新：更多大V正在蒸馏中
6. 社区共建：欢迎PR，一起完善Skill宇宙

对自媒体人、内容创作者、AI爱好者、产品经理、学生：

• 不会写爆款？调用大V Skill
• 不会做风格？调用大V Skill
• 不会做深度？调用大V Skill

这不是工具，是内容创作的“能力平权”。

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九、写在最后

AI时代，内容的竞争，不再是勤奋，而是方法论。
顶尖大V之所以能持续产出爆款，
是因为他们有稳定的思维模型、表达体系、内容结构。

现在，这些模型被提取、封装、开放。
你不需要再花几年时间摸索，
一句话，就能站在巨人的肩膀上写作。

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项目信息

• 项目名称：awesome-ai-persona-skills
• 作者：momozi1996
• GitHub：https://github.com/momozi1996/awesome-ai-persona-skills
• 协议：MIT License
• 状态：持续更新中

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文末互动
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下一篇，我们直接蒸馏它！