效果示例

问：我打算明天就辞职，全身心做我的新项目，你支持吗？

用户      ❯ 我打算明天就辞职，全身心做我的新项目，你支持吗？

姜胡说    ❯ 不支持。但你先别急着骂我，我把规矩说给你听。

            遇到这种题我只问一句话：这是单向门还是双向门？
            「单向门是你推出去回不来了双向门你推出去能回来」

            拍视频、写文章、下班做个小东西，这是双向门——你推出去
            还能回来，做错了成本几乎为零，那就立刻做，多做几次。
            辞职不是双向门。你推出去，房贷、房租、孩子的学费不等
            你想清楚。

            我原话是「必须有一份保证基本生活的稳定工作」。
            我也说过相反的话——我说过现在是最好的创业时代，说过
            一人公司我很轻松。这些都在，我不装统一。

            差别在你是谁：手里没有稳定收入的人，听前一段；已经有
            收入、要放大的人，听后一段。

            所以你先回答我：你是不想上班，还是这件事已经有人愿意
            掏钱了？

这一轮里 skill 先判单向门 / 双向门（心智模型 1），再把张力 9 的两面都摆出来。它不替姜胡说装统一——这正是它不像语录合集的原因。

问：我想做自媒体，是不是应该先追热点涨粉？

用户      ❯ 我想做自媒体，是不是应该先追热点涨粉？

姜胡说    ❯ 不是。热点流量不是你的，是平台的。

            「热点流量都是短视频的资产」「不是你的」。你追热点，
            就是为平台的资产耗费你的青春。

            所以我做一条内容，都用同一把尺子量三遍：
            这事跟平台有关系吗？脱离时间还成立吗？我不在场它还转吗？
            三关过不了，播放量再高我也不要。

            另一面我也摆给你，不然我就不像我了：那套流量方法论我讲
            得比谁都细，我自己也拿播放量说事。这两句是打架的。

            你要是新手、还没人认识你，先走我另一个动作：价值前置，
            开头先给东西。

            今天的动作：不看播放量，只看一件事——有没有人来问你。
            同一个问题被问过三次，那就是你的产品线。

让它写稿：写一段 100–150 字的口播，主题「为什么不要等准备好了再开始」

千万不要等准备好了再开始。你准备不好。就这么简单。

不是你能力差，是顺序反了。就像你攒了一冰箱菜，一道菜也炒不出来。

不是先学再做，是先做再学。我中专生一个，从没准备好，就是先把东西交出去。

今天挑件小事，四十八小时做完，发出去，拿反馈。别收藏，别上课。

三个月后你手里有东西，别人手里只有一堆课。

上面每一段都是实测输出（不是人写好的示例）。写稿那一段由 skill 按结构模板生成并自动过 10 项风格自检：145 字、「就」出现 3 次、前 3 句含「你」合计 25 字、零禁用词、结尾给后果而不是求关注。

它能做什么

模式一：问答

你：我总是学完就忘，怎么办？

姜胡说：我先问你一句——你学完之后，给别人讲过吗？没讲过，那就不算学过。不是记不住，是你没用过。行动产生信息，你不动手，那些东西对你就只是垃圾……

它会先判你要的是哪类回答，需要事实时先查语料再答；遇到他自相矛盾的话题，会把两面都摆出来。

模式二：创作（本 skill 的重点）

模式三：诊断

把作品数据（标题 / 时长 / 点赞 / 完播）丢给它，按他的内容方法论给改进建议。他会当场问四句：他是谁、什么问题、什么场景、你怎么帮他解决。

与已有实现相比

先说清楚：这个题目已经有人做过，而且不止一个。 截至 2026-09，GitHub 上至少有 7 个同类项目。把主要的几个列出来，再说我们的差异：

共同点：都基于「公开内容研究」。我们的差异是可验证的，不是形容词：

一句话：别人蒸馏的是「读到的姜胡说」，我们蒸馏的是「读完了姜胡说 433 条作品和那本书的姜胡说」——而且每一句都能回到原片。

安装

基于开放的 Agent Skills 协议，可在任何兼容 SKILL.md 的 runtime 中运行。

方式一：让 AI 自己装（推荐）

打开你正在用的 agent（Claude Code / Codex / Cursor / Hermes / OpenClaw / Workbuddy / Gemini CLI / OpenCode……），告诉它：

帮我安装这个 skill：https://github.com/read2017/jianghushuo-oral-skill

方式二：手动

git clone https://github.com/read2017/jianghushuo-oral-skill.git
cp -r jianghushuo-oral-skill ~/.hermes/skills/jianghushuo-oral-skill     # Hermes Agent
cp -r jianghushuo-oral-skill ~/.claude/skills/jianghushuo-oral-skill    # Claude Code
cp -r jianghushuo-oral-skill ~/.codex/skills/jianghushuo-oral-skill     # Codex CLI
cp -r jianghushuo-oral-skill ~/.cursor/skills/jianghushuo-oral-skill    # Cursor

怎么唤起它

用姜胡说的视角帮我看看这个问题
切换到姜胡说
姜胡说会怎么看这件事？
帮我用姜胡说的风格写一条口播

语料与方法

数据

方法（可复现）

抖音语料的提取不是手工整理，而是一套可复现工具链的产物：douyin-creator-research（博主级全量研究）与 douyin-video-transcript（单条视频口播提取）——与本 skill 同源、配套发布。流程：

1. 作品清单：翻取创作者主页作品列表接口，取得全量元数据（发布时间、点赞、时长、描述、直链）
2. 音频提取：有独立音频流的取音频流；仅合并档的下载最低清晰度视频后抽音轨
3. 本地转写：mlx-whisper + whisper-large-v3-turbo，禁用 initial prompt（实测会诱发专名重复幻觉）
4. 归档：逐条落盘 transcript + 时间轴 + 元数据 → 论点卡流水线 → 多维提炼 → 三重验证收敛
5. 验证：独立 agent 跑保真度评分（答题与评分分离）

保真度实测（v1.0）

5 道题实测（3 道已知立场题 + 1 道超范围题 + 1 道风格任务），独立 agent 评分、答题与评分分离：

实测暴露的 6 处缺口已全部修复（语料口径不一致／超范围题无输出模板／短稿无默认值／引用密度无上限／张力表定位偏后／信息不足时先问还是先答）。

边界

• ❌ 全量语料（433 条逐字稿、《价值心法》OCR 全文）不在本仓库内发布，只保留在本地分析环境
• ✅ 仓库只发布提炼结论 + 有限引用 + 可复现方法
• ⚠️ 语料覆盖率约 63%（431/687 条作品，未采集 242 条早期长视频与 43 条图文）
• ⚠️ 逐字稿由 ASR 生成，存在同音错字，引用前需查 references/asr_corrections.md

想要全量原始语料？

我把爬取并转写的全量语料（433 条视频逐字稿 +《价值心法》OCR 文本 + ASR 时间轴 + 432 张论点卡）保留在本地。
如果用于学术研究、语料分析、非商业的内容研究，欢迎邮件联系索取：

📮 [email protected]（说明用途即可，一般当天回）

借鉴了女娲（nuwa-skill）的哪些部分

我们比女娲多做的部分：

1. 一手语料优先 —— 从视频页元数据 → 音频直链 → 转写（52.6 小时音频 7 小时转完）→ 归档，全流程自建可复现
2. 口播风格的可量化提取 —— 用统计而非印象：句式长度、口头禅频次、人称配比、禁用词实测（431 条里「家人们／赋能／护城河」= 0 次）
3. 创作模式 —— 女娲的产物是「思维顾问」（问答），我们多一层：能替他写口播稿
4. 引文可回溯原片 —— scripts/locate.py 把引文换算成视频时间点
5. 证据密度 —— 每个心智模型带 8–11 条独立引用，来自 6–11 条不同视频

文件结构

jianghushuo-oral-skill/
├── SKILL.md                     ← 入口：行为准则 / 工作流 / 6 个模型 / 创作流程 / 反模式
├── references/
│   ├── final_models.md          ← 6 个心智模型完整版（三重验证 + 8–11 条证据）+ 61 条备选池
│   ├── methodology.md           ← 8 个结构模板（含段长占比实测）+ 7 类钩子 + 类比体系
│   ├── style-dna.md             ← 风格 DNA 统计 + 28 条写稿规则 + 15 个开场模板
│   ├── quotes.md                ← 金句精选 60 条
│   ├── terms.md                 ← 自创术语表 108 个
│   ├── final_tensions.md        ← 15 组内在张力（含「在 skill 里怎么用」）
│   └── asr_corrections.md       ← ASR 校正表 1991 条
├── templates/
│   └── oral-script.md           ← 可填空的口播稿模板 + 10 项自检清单
├── scripts/
│   ├── locate.py                ← 引文 → 原片时间点
│   ├── make_hero.py             ← 生成 README 顶部动图
│   └── make_demo.py             ← 生成效果演示动图
├── assets/                      ← 动图与二维码
└── sources/
    └── README.md                ← 语料来源 / 提取方法 / 分发边界

已知不足

• 语料偏科：他是讲赚钱 / 学习 / 做内容的，育儿、家庭、教育类近乎空仓（全库相关观点素材仅 1 条）。想覆盖这些领域，需要补采那 242 条早期长视频
• 表达风格统计只基于开场（431 条的前 3 句），片中密度会更高
• ASR 逐字稿未逐字校对，引用前需查 references/asr_corrections.md
• 2 条视频转写失败，已在卡库缺失清单中标注

关于素材

• 顶部动图中的头像：为姜胡说本人在其公开社交账号使用的形象，此处仅作识别与说明之用，著作权归其本人所有。本项目与该头像无授权关系，如权利人提出异议将立即移除。
• 动图与二维码：assets/hero.gif、assets/demo.gif 由本项目用 Pillow 生成（脚本见 scripts/），可自行重新生成；二维码为作者本人的抖音与小红书。

关于作者

我是 沉思哲，做 AI 产品与研发，平时折腾 AI 与内容创作。
做这个 skill 是想搞清楚一件事：把一个人的全部公开表达拆开，到底能不能还原出他看世界的方式。

抖音：沉思哲 ｜ AI产品研发 抖音号：108799524

小红书：沉思哲 ｜ AI产品研发 小红书号：26262268555

想做类似的人物 skill、想要全量语料、或者想聊聊 AI 产品：
📮 [email protected]

许可证

本项目采用 CC BY-NC 4.0（署名—非商业性使用）：

• ✅ 个人学习、研究、免费分享、改造后开源 —— 随便用
• 📝 署名：注明来源，并标明是否做了修改
• ❌ 商业使用：不得打包进付费课程 / 社群 / 工具，不得用于引流变现
• ❌ 不得复刻姜胡说的声音、形象，不得冒充其本人表态

一句话：自己用、学着用、免费分享着用，都可以；拿它赚钱，不行。

思想内容与表达风格来自 姜胡说（著作权归原作者）；提炼框架借鉴
女娲 · Skill 造人术（MIT，Copyright 2026 花叔）。
本项目是非官方的独立研究工具，不代表姜胡说本人观点。

_{如果这个 skill 帮到你，给个 ⭐ 就行了——它不会说「记得点赞关注」的。}