x-mastery-mentor
alchaincyf/x-mentor-skill · skills.sh
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About
Skill publicada por alchaincyf/x-mentor-skill no skills.sh. Instale com: npx skills add alchaincyf/x-mentor-skill@x-mastery-mentor
Details
- Kind
- Agent skills
- Topic
- No topic detected
- Publisher
- alchaincyf
- Origin
- skillssh
- Category
- ferramentas
- Stars
- 1,208
- Forks
- 198
- Last push
- 2026-08-25T03:02:58Z
- Repository state
- ativo
- License
- MIT
- Added
- 2026-08-30 15:22:26
- Updated
- 2026-09-08 15:05:50
- Origin id
alchaincyf/x-mentor-skill/x-mastery-mentor
README
<div align="center">
# X导师.skill
<p align="center">
<img src="assets/hero.gif" alt="x-mentor-skill Hero Animation" />
<br/>
<sub>动画由 <a href="https://github.com/alchaincyf/huashu-design">huashu-design</a> skill 制作</sub>
</p>
> *「格式化是你能对写作做的最简单的10倍提升。」——Nicolas Cole*
[](LICENSE)
[](https://agentskills.io)
[](https://skills.sh)
[](#安装)
[](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill)
<br>
**女娲的第一个「非人类」作品。不是蒸馏一个人，是蒸馏一个领域。**
<br>
基于 Nicolas Cole、Dickie Bush、Sahil Bloom、Justin Welsh、Dan Koe、Alex Hormozi<br>
六位年收入百万美元级X创作者的方法论 + X开源算法精确权重数据，<br>
提炼 6 个核心心智模型、10 条决策启发式、完整的选题-写作-增长操作手册。
[看效果](#效果示例) · [安装](#安装) · [v2.0更新](#v20-更新) · [蒸馏了什么](#蒸馏了什么) · [调研来源](#调研来源)
</div>
---
## v2.0 更新
这是一次架构级重构，核心变化：
### 1. 渐进式披露（SKILL.md 从769行 → 249行）
v1把所有内容塞进一个文件。v2拆成三层：
| 层级 | 内容 | 加载时机 |
|------|------|---------|
| **SKILL.md（249行）** | 路由表 + 5个场景执行规则 | 每次激活 |
| **操作层references（5个文件）** | 写作工坊/算法/增长/质量/心智模型 | 按场景按需加载 |
| **调研层research（6个文件）** | 原始调研报告 | 仅追溯来源时 |
为什么这么做：Skill.md越长，AI实际执行时越容易「淹没在知识里忘了动手」。249行的路由+执行规则让AI先动起来，需要深入知识时再按需加载。
### 2. 场景E：账号诊断与数据采集
v1只有写推文/选题/审阅/增长策略4个场景。v2新增**第5个场景：账号诊断**。
流程：
- 通过 computer-use / 浏览器工具 自动采集用户近100条推文数据
- 如果自动采集失败，引导用户手动提供数据（三级降级）
- 生成经济学人风格的HTML诊断报告（KPI/内容ROI/传播漏斗/时间分析/品牌叙事/行动建议）
- 所有数据和报告保存在 `user-data/{username}/` 目录
### 3. 用户数据持久化
Skill现在能「记住用户」。每次激活时：
- 自动检查是否有该用户的历史诊断数据
- 如有 → 静默读取个性化策略，让所有场景的建议更精准
- 如超过30天 → 提醒重新诊断
数据结构：
```
user-data/{username}/
├── profile.md # 账号基本信息
├── tweets_{date}.json # 推文原始数据
├── tweets_{date}.md # 可读版汇总
├── report_{date}.html # 诊断报告
└── strategy.md # 个性化策略
```
### 4. A/B实测验证
我们对v2做了真实的A/B测试——同一个prompt分别用「带skill」和「不带skill」两个子agent跑：
| 维度 | 无skill | 有skill | 差距 |
|------|---------|---------|------|
| 内容质量 | 7/10 | 8/10 | +1 |
| 策略深度 | 3/10 | 9/10 | **+6** |
| 个性化 | 1/10 | 8/10 | **+7** |
| 可操作性 | 4/10 | 9/10 | **+5** |
| 避坑能力 | 2/10 | 9/10 | **+7** |
推文本身的质量差距不大（好的LLM都能写像样的推文），但**策略层面的增量巨大**——知道为什么这样写、什么时候发、发了之后数据会怎样。
---
## 工作逻辑
---
## 效果示例
### 写推文：生成3版Hook，标注公式来源
```
用户 ❯ 帮我写一条推文，关于我用Claude Code做了一个AI编程助手
X导师 ❯ 先确认：短推文 or Thread？目标受众？
用户 ❯ 短推文，给AI开发者看
X导师 ❯ 3个Hook版本：
版本A（好奇缺口 + 可信度锚点）：
「我用Claude Code做了一个AI编程助手。
48小时，零框架，纯vibe coding。
最意外的不是它能跑——是它比我手写的版本快3倍。」
版本B（Value Equation：高结果/低effort）：
「不会写代码？没关系。
我刚用Claude Code在2天内做了一个AI编程助手。
整个过程没写一行代码。这是我的完整过程：」
版本C（争议观点 + 具体数据）：
「大多数AI编程助手的评测都是Demo级别的。
我用Claude Code做了一个真正上线的版本。
区别在哪？30个edge cases和一个愿意debug到凌晨3点的AI。」
推荐版本A，因为有具体数字(48h/3倍)和悬念。
建议发布时间：工作日上午9-11点。
⚠️ 不要放外链，如需要放第一条回复里。
```
### 审阅Hook：诊断问题 + 给改写版
```
用户 ❯ 帮我看看这条：I tested 5 AI coding tools. Here's what I found.
X导师 ❯ Hook评分：3/10
问题诊断：
❌ 零好奇缺口——没有悬念，读者不需要点进来
❌ 无可信度锚点——谁都能说"I tested"
❌ 无具体收益——"what I found"太模糊
改写版：
「I mass-tested 5 AI coding tools on the same project
(a full-stack app in 48 hours).
One saved me 12 hours. The others were useless.
A thread:」
改了什么：加了具体场景(full-stack app)、时间锚点(48h)、
悬念(哪个？)、可信度(实测数据)
```
### 诊断增长瓶颈
```
用户 ❯ 我500粉丝，最近涨不动了
X导师 ❯ 500粉 → 0-1K冷启动阶段。先确认：开了Premium吗？
用户 ❯ 没有
X导师 ❯ 找到瓶颈了。
没有Premium = TweepCred从-128起步。
正常分发门槛是+17，你离这个门槛差145分。
Premium订阅即时+100，这是你现在ROI最高的投资。
开了Premium之后的每周行动计划：
1. 每天发2-3条短推文（验证哪些话题有共鸣）
2. 每天在5-10个AI大号评论区留高质量回复
（200-400字，不是"好帖子"）
3. DM 3个同量级创作者建立互助
4. 不急着写Thread，先找到你的高ER话题
预期：日均增粉5-10，4-8周到1K。
```
### v2.0新增：账号诊断报告
```
用户 ❯ 分析一下我的X账号 @AlchainHust
X导师 ❯ 发现 user-data/AlchainHust/ 有历史数据（2026-04-06采集）。
上次诊断的核心发现：
1. 结构性错配：34%精力给了ROI最低的AI评论（均值37 likes），
橙皮书类均值480+ likes，差距13倍
2. 收藏型账号：书签率(4.38‰) > 点赞率(3.79‰)
3. 发布时间错配：最常发的16:00互动率仅3.1‰，
最优10:00高达23.7‰
要用现有数据直接出报告，还是重新采集最新数据？
```
---
## 安装
本 skill 基于开放的 [Agent Skills](https://agentskills.io) 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）
```bash
npx skills add alchaincyf/x-mentor-skill
```
通用 CLI 安装器（[vercel-labs/skills](https://github.com/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/x-mentor-skill/` |
| Codex CLI | `~/.codex/skills/x-mentor-skill/` |
| Cursor | `~/.cursor/skills/x-mentor-skill/` |
| OpenClaw | `~/.openclaw/workspace/skills/x-mentor-skill/` |
| Hermes Agent | 跑该 runtime 的 install 脚本或 clone 到其 skills 目录 |
```bash
git clone https://github.com/alchaincyf/x-mentor-skill <对应路径>
```
</details>
### 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：「帮我写条推文」「X策略」「推特怎么涨粉」「帮我审阅这条tweet」「分析我的X账号」即可激活。
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## 蒸馏了什么
### 与人物Skill的区别
| 维度 | 人物Skill（如乔布斯.skill） | 主题Skill（X导师.skill） |
|------|---------------------------|------------------------|
| 蒸馏对象 | 一个人的思维方式 | 一个领域的方法论 |
| 信息来源 | 围绕一个人的6维度调研 | 6位顶级从业者 + 平台算法数据 |
| 输出风格 | 模拟该人语气回答 | 中性专业，给操作手册 |
| 核心价值 | 用别人的眼睛看你的问题 | 给你可直接执行的行动计划 |
### 6个核心心智模型
| 模型 | 一句话 | 来源 |
|------|--------|------|
| 精益验证飞轮 | 先发tweet验证，数据好再扩展 | Cole/Bush + Sahil + Hormozi + Welsh |
| 注意力工程 | 前2行决定生死，hook可以被工程化 | Cole + Hormozi(Value Equation) + 算法验证 |
| 品类创造 | 不找赛道挤进去，创造只有你的品类 | Cole(Snow Leopard) + Koe(Niche of One) |
| 价值前置 | 把秘密免费给出去，卖执行 | Hormozi + Welsh + Sahil |
| 公开建造 | 把过程变成内容，观众变成利益相关者 | levelsio(Build in Public) + swyx(Learn in Public) |
| 系统化复利 | 用模板替代灵感，让产出可预测 | Welsh(Content OS) + Koe(2 Hour Writer) |
### 10条决策启发式
1. **先发推文再写长文** — tweet是想法炼油厂
2. **Hook占50%创作时间** — 写10-15个版本选最好的
3. **对话碾压一切** — 对话回复=150个点赞（X开源代码）
4. **1/3/1节奏** — 一句hook+三句展开+一句过渡
5. **超级碗响应** — 新模型发布=AI赛道的超级碗，0-1h内响应
6. **拥有你的受众** — 算法会变，newsletter不会
7. **4A选题矩阵** — 一个话题×4角度=无限选题
8. **给出秘密卖执行** — 99%的人不会自己做
9. **模板大于灵感** — Cole用7种模板写了200+条Thread
10. **评论区是金矿** — 一条回复获得6700次曝光
### X算法关键数据（2026年4月，开源代码确认）
| 互动类型 | 算法权重 | 来源 |
|----------|---------|------|
| 对话回复（你的回复被作者回复） | **150x** | 开源代码 |
| 普通回复 | **27x** | 开源代码 |
| 停留时间（>2分钟） | **20x** | 开源代码 |
| 转发 | **2x** | 开源代码 |
| 点赞 | **1x（基准）** | 开源代码 |
⚠️ 外部链接降触达30-50%，非Premium用户链接帖中位互动为零。
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## 调研来源
### 操作层references（v2.0新增）
| 文件 | 内容 | 行数 |
|------|------|------|
| `references/writing-workshop.md` | 短推文/Hook/Thread写法/选题系统 | ~120 |
| `references/algorithm-niche.md` | X算法速查 + AI赛道专精 | ~130 |
| `references/growth-monetization.md` | 增长引擎 + 变现 + 流派对比 | ~100 |
| `references/quality-analytics.md` | 质量清单 + 反模式 + 复盘 + 报告模板 | ~130 |
| `references/mental-models-heuristics.md` | 6个心智模型 + 10条启发式 | ~220 |
### 调研层research
| 文件 | 内容 | 行数 |
|------|------|------|
| `01-writing-methods.md` | Nicolas Cole / Dickie Bush / Ship 30 for 30 写作方法论 | 503 |
| `02-growth-engines.md` | Sahil Bloom / Justin Welsh 增长引擎与系统化运营 | 386 |
| `03-content-brand.md` | Dan Koe / Alex Hormozi 内容品牌与价值前置 | 398 |
| `04-platform-mechanics.md` | X算法机制、开源代码分析、TweepCred | 415 |
| `05-ai-tech-niche.md` | AI/科技赛道策略、Build in Public、中国开发者出海 | 404 |
| `06-cases-antipatterns.md` | 成功案例拆解与常见失败模式 | 369 |
### 核心人物
- **Nicolas Cole** — Ship 30 for 30联创，累计1亿+在线阅读量，Lean Writing/4A Framework/Category Design
- **Dickie Bush** — 30个月0→326K粉丝，Atomic Essay/75-25法则
- **Sahil Bloom** — 不到2年0→190万粉丝，内容飞轮/费曼式写作
- **Justin Welsh** — solopreneur标杆，$12M年收入90%利润率，Content OS/7步增长法
- **Dan Koe** — One-Person Business/Niche of One/2 Hour Writer
- **Alex Hormozi** — 零广告费6个月100万粉丝，Hook-Retain-Reward/Value Equation
信息源已排除知乎/微信公众号/百度百科。
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## 这个Skill是怎么造出来的
由 [女娲.skill](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill) 生成——但这次不是蒸馏一个人，是蒸馏一个领域。
女娲在处理「主题Skill」时的变体流程：
1. **确认蒸馏对象**：不是一个人名，而是一个主题（X运营）+ 3-5个核心人物
2. **6路并行调研**：每路Agent负责不同维度（写作方法论/增长引擎/内容品牌/平台算法/AI赛道/案例反模式）
3. **交叉验证提炼**：从6个人的方法论中找共识框架和分歧点
4. **构建操作手册**：不模拟任何人的语气，而是给出可直接执行的步骤
5. **双Agent验证**：独立Agent做质量测试（已知测试+边缘测试+风格测试）
6. **auto-optimizer迭代**：用8维度rubric评分，hill-climbing优化到88分
想蒸馏其他主题？安装女娲：
```bash
npx skills add alchaincyf/nuwa-skill
```
说「造一个关于XXX的skill」就行。人物和主题都支持。
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## 仓库结构
```
x-mentor-skill/
├── README.md
├── SKILL.md # 路由+执行规则（249行，v2.0精简版）
├── references/
│ ├── writing-workshop.md # 写作工坊（按需加载）
│ ├── algorithm-niche.md # 算法+AI赛道（按需加载）
│ ├── growth-monetization.md # 增长+变现（按需加载）
│ ├── quality-analytics.md # 质量+复盘+报告模板（按需加载）
│ ├── mental-models-heuristics.md # 心智模型+启发式（按需加载）
│ └── research/ # 6个调研文件（2475行，追溯来源时读取）
├── user-data/ # 用户诊断数据（自动生成）
└── examples/
└── account-diagnosis-demo.md # 真实X账号诊断案例
```
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## 更多.skill
女娲已蒸馏的作品，每个都可独立安装：
### 人物Skill
| 人物 | 领域 | 安装 |
|------|------|------|
| [乔布斯.skill](https://github.com/alchaincyf/steve-jobs-skill) | 产品/设计/战略 | `npx skills add alchaincyf/steve-jobs-skill` |
| [马斯克.skill](https://github.com/alchaincyf/elon-musk-skill) | 工程/成本/第一性原理 | `npx skills add alchaincyf/elon-musk-skill` |
| [纳瓦尔.skill](https://github.com/alchaincyf/naval-skill) | 财富/杠杆/人生哲学 | `npx skills add alchaincyf/naval-skill` |
| [芒格.skill](https://github.com/alchaincyf/munger-skill) | 投资/多元思维/逆向思考 | `npx skills add alchaincyf/munger-skill` |
| [费曼.skill](https://github.com/alchaincyf/feynman-skill) | 学习/教学/科学思维 | `npx skills add alchaincyf/feynman-skill` |
| [塔勒布.skill](https://github.com/alchaincyf/taleb-skill) | 风险/反脆弱/不确定性 | `npx skills add alchaincyf/taleb-skill` |
| [张雪峰.skill](https://github.com/alchaincyf/zhangxuefeng-skill) | 教育/职业规划/阶层流动 | `npx skills add alchaincyf/zhangxuefeng-skill` |
### 主题Skill
| 主题 | 领域 | 安装 |
|------|------|------|
| **X导师.skill** | X/Twitter运营全栈 | `npx skills add alchaincyf/x-mentor-skill` |
想蒸馏更多？用 [女娲.skill](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill)，输入任何名字或主题即可。
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## 许可证
MIT — 随便用，随便改，随便蒸馏。
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## 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](https://bookai.top) · [huasheng.ai](https://www.huasheng.ai) |
| 𝕏 Twitter | [@AlchainHust](https://x.com/AlchainHust) |
| 📺 B站 | [花叔](https://space.bilibili.com/14097567) |
| ▶️ YouTube | [@Alchain](https://www.youtube.com/@Alchain) |
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<div align="center">
*Your next $10K/hr mentor doesn't need to be human.*
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MIT License © [花叔 Huashu](https://github.com/alchaincyf)
Made with [女娲.skill](https://github.com/alchaincyf/nuwa-skill)
</div>