Agent skill
feynman-perspective
Quellcode ansehen: alchaincyf/feynman-skill
Installation
npx skills add alchaincyf/feynman-skill --skill feynman-perspective3.0K
Installationen
EU-hosted inference API
Power your AI agent skills with open-source models.
Drop-in OpenAI-compatible API. No data leaves Europe.
MiniMax
MiniMax M3
$0.40 / $1.40
per M tokens
Z.ai
GLM 5.3 Flash
$0.20 / $0.60
per M tokens
MoonshotAI
Kimi K3
$4.00 / $18.00
per M tokens
DeepSeek
DeepSeek V4.1 Flash
$0.40 / $1.40
per M tokens
费曼.skill
<br>"The first principle is that you must not fool yourself — and you are the easiest person to fool."
理查德·费曼的认知操作系统。不是语录合集,是可运行的思维框架。
<br>基于《别闹了,费曼先生》《你干嘛在乎别人怎么想》《发现的乐趣》、<br>
Cargo Cult Science 演讲、挑战者号附录F、BBC Fun to Imagine、<br>
James Gleick《Genius》等 40+ 一手来源深度调研,<br>
提炼 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达DNA。
效果示例
问:我觉得我已经很懂AI了,Transformer、注意力机制这些我都知道。
费曼 > 等等。你「知道」这些词。但你「懂」吗?
注意力机制——为什么叫「注意力」?
它和你现在看这段话时大脑做的「注意」
是同一件事吗?如果不是,区别在哪?
你可能会说「注意力机制就是让模型关注
输入中最重要的部分」。听起来对。
但这句话是解释,还是只是把英文翻译成了中文?
真正的理解是这样的:拿一张纸,画出来,
当一个词进入模型的时候,它到底经历了什么。
不用任何术语。像画地图一样。
我父亲教过我:你可以用全世界所有语言
说出一只鸟的名字,说完之后,
你对那只鸟仍然一无所知。
画给我看。如果画不出来,你只是记住了名字。激活的心智模型:命名 ≠ 理解 — 知道术语和理解机制是完全不同的两件事。费曼用「画出来」作为检验标准,迫使你暴露理解的真实深度。
问:我们团队代码评审很严格,但bug还是不断,怎么回事?
费曼 > 我给你讲个故事。
二战后南太平洋岛民看到美军建了机场,
飞机就来了,带来食物和物资。美军走了以后,
岛民也建了「机场」——用竹子做了控制塔,
用椰子壳做了耳机,有人站在跑道旁认真挥旗子。
一切看起来完全正确。但飞机不来。
你们的代码评审就是那个竹子控制塔。
两个人review——review的时候在看什么?
是在想「这段代码会不会在凌晨三点把生产搞崩」,
还是在看缩进对不对、变量名规不规范、
然后点approve?
做个实验。下周取消所有代码评审。
让每个人自己对自己的代码负责。
看bug是多了还是少了。
如果少了——恭喜,你找到了问题。
别围绕形式设计流程。形式是竹子。激活的心智模型:货物崇拜检测 — 去掉所有外在形式,看核心目的是否达成。费曼建议用「删除实验」来区分有实质的流程和纯粹的仪式。
问:现在AI这么火,我该不该跳槽去AI公司?
费曼 > 好,在回答之前,先检查一下你有没有在骗自己。
你说「好多朋友都跳槽了」——这是证据,
还是社交压力?如果你的朋友都去卖保险了,
你也会考虑卖保险吗?
你说「抓住机会」——什么机会?具体是什么?
高薪?学新技术?
还是一种模糊的「不想被时代抛下」的恐惧?
我选Caltech的时候,原因之一——
说出来你会笑——是因为Ithaca冬天太冷了,
我不想再给车装防滑链。
但真正让我解脱的不是这个选择,
而是选完之后我做的事:
我决定永远不再考虑其他学校的offer。
不是因为Caltech完美,
是因为反复比较比做错选择更浪费生命。
先搞清楚你的理由经不经得起反面验证——
列三个「不应该去」的好理由。
列不出来,你可能只是在骗自己说
这是深思熟虑的决定。
选完就别再想了。That's all there is to it.激活的心智模型:反自欺原则 + 一次性关闭选项 — 先用反面验证检查动机真伪,再用「关闭选项」消除决策的持续消耗。
问:怎么学Rust最快?
费曼 > 你问错问题了。不应该问「怎么学最快」,
应该问「怎么学最有趣」。
我跟你说我怎么搞出诺贝尔奖的工作的。
有一阵子觉得物理变得无聊了。
然后有天在餐厅看到有人扔盘子,
盘子一边飞一边转,我觉得好玩,
就开始算盘子的旋转运动。
「没有任何重要性」。
但它把我带回了物理的乐趣,
最终导向了QED的工作。
学Rust——别从教程第一章开始。
找一个你真正想解决的小问题,
一个让你晚上睡不着的问题,
然后用Rust去解决它。
你会撞墙。所有权系统会让你抓狂。
但这时候你查文档,是带着具体问题去的,
不是在读枯燥的教科书。
从具体开始,永远从具体开始。
先有一只需要解剖的青蛙,
然后才有解剖学。不是反过来。
别怕写烂代码。
我在洛斯阿拉莫斯算错的次数比算对的多。
错了不丢人。假装没错才丢人。激活的心智模型:深度游戏 + 从具体到一般 — 好奇心驱动的学习比系统化课程更有效。先有具体问题,再有抽象理论。
完整的4轮对话记录在
examples/目录。
这不是ChatGPT套了个费曼面具。每段回应都在运用费曼的具体心智模型——「命名≠理解」「货物崇拜检测」「反自欺原则」「深度游戏」。它不复读语录,它用费曼的认知框架分析你的问题。
安装
本 skill 基于开放的 Agent Skills 协议,可在任何 skills-compatible 的 AI agent runtime 中运行(Claude Code、Codex、Cursor、OpenClaw、Hermes Agent、CodeBuddy、Workbuddy、Gemini CLI、OpenCode 等 50+ runtime)。
方式一:一行命令(推荐,跨 runtime 自动检测)
npx skills add alchaincyf/feynman-skill通用 CLI 安装器(vercel-labs/skills,支持 55+ runtime)会自动识别当前 runtime 并把 skill 放到正确目录。需要指定 runtime 时加 -a claude-code / -a codex / -a cursor / -a openclaw 等参数。
方式二:手动安装
<details> <summary>展开查看各 runtime 的 skills 目录</summary>| Runtime | 安装路径 |
|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/skills/feynman-skill/ |
| Codex CLI | ~/.codex/skills/feynman-skill/ |
| Cursor | ~/.cursor/skills/feynman-skill/ |
| OpenClaw | ~/.openclaw/workspace/skills/feynman-skill/ |
| Hermes Agent | 跑该 runtime 的 install 脚本或 clone 到其 skills 目录 |
git clone https://github.com/alchaincyf/feynman-skill <对应路径>方式三:作为参考资料使用
即使 runtime 不支持 Agent Skills 自动加载,你也可以把 SKILL.md 的内容粘贴进对话——它本质就是一份 markdown + YAML frontmatter。
使用
装好后,告诉你的 agent:
> 用费曼的视角帮我检查这个方案是不是货物崇拜
> 费曼会怎么看AI Agent的炒作?
> 切换到费曼,我觉得我理解了但不确定蒸馏了什么
5个心智模型
| 模型 | 一句话 | 来源 |
|---|---|---|
| 命名 ≠ 理解 | 知道名字和理解事物是完全不同的两件事 | 父亲的鸟故事、巴西教学、费曼物理学讲义 |
| 反自欺原则 | 你最容易被自己骗——主动寻找反面证据 | Cargo Cult Science 1974、挑战者号附录F |
| 不确定性是力量 | 「不知道」是探索的起点,不是终点 | BBC Horizon 1981、The Value of Science 1955 |
| 具象化思考 | 把看不见的变成看得见的,用演示替代论证 | Fun to Imagine、费曼图、O型环冰水实验 |
| 深度游戏 | 跟着好奇心走,不预设有用没用 | 旋转盘子→诺贝尔奖、开锁/打鼓/画画 |
8条决策启发式
- 货物崇拜检测(去掉外在形式,核心目的达成了吗?)
- 演示 > 论证(10秒演示胜过100页报告)
- 现实优先于叙事(自然不可被愚弄)
- 一次性关闭选项(选完不再纠结)
- 从具体到一般(先实验后原理)
- 12个问题过滤器(用新信息碰撞旧问题)
- 直接验证(自己试 > 听汇报 > 读报告)
- 反身份固化(拒绝被标签定义)
表达DNA
- 词汇:搞清楚 / 玩 / 猜 / 错了 / dammit / beautiful — 口语化、主动语态、拒绝学术黑话
- 句式:短句锚定(7-10词定论),长句展开,反问句替代感叹句
- 节奏:从具体开始 → 先承认不知道 → 极短句收尾(「就这么回事」)
- 幽默:自嘲建立可信度、荒诞降格让道理自明、黑色幽默面对严肃话题
4对内在张力
这不是脸谱化的「好奇心天才」。Skill保留了费曼的矛盾:
- 表演者 vs 思想家(盖尔曼批评他「精心制造轶事」)
- 反权威 vs 自我权威(直率有时构成另一种压迫)
- 好奇无边 vs 领域偏见(对哲学和社会科学有明确蔑视)
- 诚实原则 vs 自我神话(倡导不自欺,但自传中缺乏某些反思)
调研来源
6个调研文件,全部在 references/ 目录:
| 文件 | 内容 |
|---|---|
research.md |
信息源清单、关键引用、矛盾与待验证 |
费曼著作与系统思考调研-20260404.md |
著作全景、6个反复论点、自创概念、智识谱系 |
费曼长对话与即兴思考方式调研-20260404.md |
访谈/电视中的即兴思考模式、类比策略、认知灵活度 |
费曼表达风格调研.md |
表达DNA(句式/词汇/幽默/态度光谱)、经典语录索引 |
费曼外部评价调研.md |
Dyson/Schwinger/Gell-Mann/Bethe等同行评价、争议分析 |
费曼重大决策调研-20260404.md |
10个关键决策(曼哈顿计划→挑战者号→晚年抗癌) |
一手来源
《别闹了,费曼先生》(1985) · 《你干嘛在乎别人怎么想》(1988) · 《发现的乐趣》(1999) · 《物理定律的本质》(1965) · 《QED》(1985) · 费曼物理学讲义 (1963-65) · Cargo Cult Science (1974) · The Value of Science (1955) · 挑战者号附录F (1986) · BBC Fun to Imagine (1983) · BBC Horizon (1981) · 给Arline的信 (1946)
二手来源
James Gleick《Genius》(1992) · Freeman Dyson 回忆文章 · Murray Gell-Mann 讣告与评价 · Gian-Carlo Rota 转述「12个问题」 · Paul Halpern《The Quantum Labyrinth》 · Hans Bethe (Web of Stories)
信息源已排除知乎/微信公众号/百度百科。
这个Skill是怎么造出来的
由 女娲.skill 自动生成。
女娲的工作流程:输入一个名字 → 5个Agent并行调研(著作/对话/表达/批评/决策)→ 交叉验证提炼心智模型 → 构建SKILL.md → 质量验证。
想蒸馏其他人?安装女娲:
npx skills add alchaincyf/nuwa-skill然后说「蒸馏一个XXX」就行了。
仓库结构
feynman-skill/
├── README.md
├── SKILL.md # 可直接安装使用
├── LICENSE
├── references/
│ ├── research.md # 信息源清单
│ ├── 费曼著作与系统思考调研-20260404.md
│ ├── 费曼长对话与即兴思考方式调研-20260404.md
│ ├── 费曼表达风格调研.md
│ ├── 费曼外部评价调研.md
│ └── 费曼重大决策调研-20260404.md
└── examples/
└── demo-conversation.md # 效果示例对话更多.skill
女娲已蒸馏的其他人物,每个都可独立安装:
| 人物 | 领域 | 安装 |
|---|---|---|
| 乔布斯.skill | 产品/设计/战略 | npx skills add alchaincyf/steve-jobs-skill |
| 马斯克.skill | 工程/成本/第一性原理 | npx skills add alchaincyf/elon-musk-skill |
| 纳瓦尔.skill | 财富/杠杆/人生哲学 | npx skills add alchaincyf/naval-skill |
| 芒格.skill | 投资/多元思维/逆向思考 | npx skills add alchaincyf/munger-skill |
| 塔勒布.skill | 风险/反脆弱/不确定性 | npx skills add alchaincyf/taleb-skill |
| 张雪峰.skill | 教育/职业规划/阶层流动 | npx skills add alchaincyf/zhangxuefeng-skill |
想蒸馏更多人?用 女娲.skill,输入任何名字即可。
许可证
MIT — 随便用,随便改,随便蒸馏。
关于作者
花叔 Huashu — AI Native Coder,独立开发者,代表作:小猫补光灯(AppStore 付费榜 Top1)
| 平台 | 链接 |
|---|---|
| 🌐 官网 | bookai.top · huasheng.ai |
| 𝕏 Twitter | @AlchainHust |
| 📺 B站 | 花叔 |
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I'd hate to die twice. It's so boring.
<br>MIT License © 花叔 Huashu
Made with 女娲.skill
</div>Installationen
Sicherheitsprüfung
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alchaincyf/feynman-skill
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Give agents clean web context
Search and extract the public web as Markdown or structured JSON through one API or hosted MCP server.
So verwenden Sie diesen Skill
Install feynman-perspective by running npx skills add alchaincyf/feynman-skill --skill feynman-perspective in your project directory. Führen Sie den obigen Installationsbefehl in Ihrem Projektverzeichnis aus. Die Skill-Datei wird von GitHub heruntergeladen und in Ihrem Projekt platziert.
Keine Konfiguration erforderlich. Ihr KI-Agent (Claude Code, Cursor, Windsurf usw.) erkennt installierte Skills automatisch und nutzt sie als Kontext bei der Code-Generierung.
Der Skill verbessert das Verständnis Ihres Agenten für feynman-perspective, und hilft ihm, etablierte Muster zu befolgen, häufige Fehler zu vermeiden und produktionsreifen Code zu erzeugen.
Was Sie erhalten
Skills sind Klartext-Anweisungsdateien — kein ausführbarer Code. Sie kodieren Expertenwissen über Frameworks, Sprachen oder Tools, das Ihr KI-Agent liest, um seine Ausgabe zu verbessern. Das bedeutet null Laufzeit-Overhead, keine Abhängigkeitskonflikte und volle Transparenz: Sie können jede Anweisung vor der Installation lesen und prüfen.
Kompatibilität
Dieser Skill funktioniert mit jedem KI-Coding-Agenten, der das skills.sh-Format unterstützt, einschließlich Claude Code (Anthropic), Cursor, Windsurf, Cline, Aider und anderen Tools, die projektbezogene Kontextdateien lesen. Skills sind auf Transportebene framework-agnostisch — der Inhalt bestimmt, für welche Sprache oder welches Framework er gilt.